2021年11月30日、自然界に再び時間結晶が出現しました。 タイムクリスタルは不思議な物質です。 理論的には、電池なしで永遠に動き続ける時計のように、エネルギーを消費することなく、さまざまな状態を繰り返し循環させることができます。
科学者たちは長い間、この物質を作り出す方法を見つけようと奮闘してきました。 2021年11月30日、Google Quantum AIの研究者がSycamore量子コンピューターを使用して作成した時間結晶がNature誌に掲載されました。 https://www.nature.com/articles/s41586-021-04257-w 従来のコンピュータはトランジスタのオン/オフを切り替えることでデータの 1 と 0 を表しますが、量子コンピュータは量子ビットを使用します。量子力学の特性により、量子ビットは 1 と 0 の重ね合わせ状態を同時に表現できます。 エンタングルメントと呼ばれる量子効果に基づき、300 量子ビットを持つ量子コンピューターは、理論的には、目に見える宇宙にある原子の数よりも多くの計算を瞬時に実行できます。
今年の新しい研究では、Google の研究者は計算ではなく時間結晶を作成するために 20 量子ビット システムを使用しました。 最近、IEEE は、それぞれ理論と実験の分野で広範な研究を行ってきた Google の研究科学者 Kostyantyn Kechedzhi 氏と、上級研究科学者 Xiao Mi 氏にインタビューしました。
この記事の筆頭著者であるシャオ・ミは、2012年にコーネル大学で工学物理学の学士号を取得し、2018年にプリンストン大学で物理学の博士号を取得し、同年にGoogleに入社しました。 彼の研究の方向性は、超伝導量子ビットに基づく中規模量子プロセッサの短期的な応用を探ることです。 タイムクリスタル=永久機関? タイムクリスタルとは何ですか? コスティアンティン・ケチェジ: 結晶は、相互作用により空間内で周期的に運動する多数の原子から構成されるシステムです。
時間結晶は、多数の粒子から構成される量子システムです。これらの粒子の運動パターン自体には周期性がありますが、この周期性は空間次元ではなく時間次元に存在し、永続的に存在します。 時間結晶は自然界の物体に例えられるでしょうか? コスティアンティン・ケチェジ: 連続的な周期運動は自然界では非常に一般的です。 最も単純な例は、2 つの巨大な惑星が重力で互いに引き合う連星系です。 2 つの物体は共通の質量の中心の周りを周期的な軌道で動きます。
一見すると、これはタイムクリスタルの例のように見えます。しかし、時間結晶に関して重要なことは、それが相互作用する多くの物体のシステムの周期的な動きであるということです。 対照的に、互いの周りを回る 2 つの巨大な物体の運動パターンは実際には反復的ではなく、常に変化しています。 たとえば、太陽系では、惑星はほぼ周期的な軌道を描いているように見えますが、実際の動きは非常に無秩序です。つまり、現在の惑星の運動軌道が確立された軌道と「1 ミリメートル異なる」場合、数十億年後には 2 つの惑星は完全に「1,000 マイル離れる」ことになります。
熱力学の第二法則では、相互作用する多数の物体から構成されるシステムは、常により無秩序な運動状態になる傾向があると仮定しており、これは時間結晶の厳密な周期運動と矛盾していることに言及する価値があります。 それにもかかわらず、相互作用する多数の量子物体から構成されるシステムは、多体局在と呼ばれる基本的な量子現象により、熱力学の第二法則に違反することなく、周期的な運動パターンを示すことができます。 多体局在は時間結晶の安定性を保つのに役立つでしょうか? コスティアンティン・ケチェジ: はい。多くのオブジェクトから構成される局所的な量子システムの重要な特性は、外部のパルスや力が、たとえどれほど弱くても、そのうちの 1 つに適用されると、隣接するオブジェクトには影響しますが、システム全体には影響しないということです。 この意味で、システムの応答はローカルです。対照的に、カオスシステムでは、小さな摂動がシステム全体に影響を及ぼす可能性があります。
つまり、この局在化現象が、時間結晶が外部からエネルギーを吸収するのを妨げているのです。 タイムクリスタルと永久機関はどの程度似ているのでしょうか? コスティアンティン・ケチェジ: 実験では、時間結晶の動作を駆動するパルスから時間結晶が吸収する正味エネルギーは常にゼロであることが観察されました。おそらくこれが、永久機関によく例えられる理由でしょう。
しかし、永久機関は外部エネルギーなしで仕事をしなければならないため、熱力学の法則に違反します。対照的に、エネルギー源がなければ、時間結晶の動きは外部作業を一切行わず、したがって物理法則に違反しません。 タイムクリスタルは時間の経過とともに分解しますか? コスティアンティン・ケチェジ: 現在の時間結晶は環境から 100% 分離することはできず、環境とのこの弱い結合は時間結晶の「寿命」が限られていることを意味します。 言い換えれば、十分な時間が経過すると、リアルタイム結晶の周期的な運動パターンは繰り返さなくなります。 時間結晶にはどのような用途があるのでしょうか? コスティアンティン・ケチェジ: 時間結晶は、強磁性体や超伝導体と同様に、自発的に破れた対称性や自発的秩序の例です。 たとえば、強磁性体は本質的に、すべての極が一方向を向いている小さな磁石のシステムであり、その意味では秩序があります。
この状態では対称性は「自発的に」破れています。これは、通常の物質では、構成粒子の極がランダムな方向を向いており、これが対称性の自発的な破れであるためです。 自発的な対称性の破れは、強磁性体や超伝導体における抵抗の消失など、安定状態に達すると、通常、重要な技術的価値を持ちます。 時間結晶の研究はなぜ難しいのでしょうか? コスティアンティン・ケチェジ: 問題は、量子物質をその環境から完全に分離することはできないということです。 なぜ量子コンピュータを使って時間結晶を作成するのでしょうか? シャオミ: 量子コンピュータは、正確に調整された量子論理ゲートを備えているため、時間結晶を実現するためのプラットフォームとして最適です。
量子論理ゲートと従来の論理ゲートの違いは何ですか? シャオミ: 量子論理ゲートは、従来のコンピュータ論理ゲートの量子コンピューティング バージョンであり、非常に高い精度で時間結晶を実装するために必要な多体相互作用を可能にします。
時間結晶に関するこれまでの研究は、量子コンピュータほどの精度を持たないプラットフォームである量子シミュレータ上で行われてきました。したがって、これらの実験は、意図しない相互作用に起因して多くの欠陥を抱えることになります。 新しい研究では何が示されていますか? シャオミ: 私たちは、理論的に時間結晶相互作用のタイプを示すことができる量子回路を設計し、そこからデータを収集しました。 さまざまな技術を使用して、これらのデータが時間結晶の動作と一致していることを確認しました。
これらの結果で最も興味深いのは何でしょうか? シャオミ: 氷が水に変わる融点など、相転移の臨界点付近で相互作用する粒子の挙動を理解することは物理学における長年の課題であり、量子システムでは多くの謎が未解決のまま残っています。 時間結晶と量子カオス状態間の相転移点を特徴付ける私たちの能力は、科学研究ツールとしての量子プロセッサの早期応用にとって非常に有望な方向性です。 この文脈では、数十または数百の量子ビットで構成される適度なサイズのシステムは、すでに相転移の性質に関する新しい実験情報を提供することができます。 時間結晶は量子コンピュータの開発においてどのような役割を果たすのでしょうか? シャオミ: 安定していて実験的擾乱に耐性のある時間結晶のような材料があれば、長寿命の量子状態を設計するのに役立つ可能性があり、これは将来の量子プロセッサを改善するための重要な課題です。 オランダのデルフト工科大学が作成した時間結晶との違いは何ですか? https://www.science.org/doi/10.1126/science.abk0603 コスティアンティン・ケチェジ: Delft は、私たちの以前の理論的研究で概説した、多体局所時間結晶と近年観測された前熱時間結晶を区別するプロトコルのいくつかを実装しています。このうち、前熱時間結晶の特徴は、その固有寿命が有限であることであり、一方、多体局所時間結晶の特徴は、その固有寿命が無限大であることです。 当社のプロセッサは、時間結晶のダイナミクスがシステムパラメータの特定の範囲内で持続することを示すことができました。結果の 1 つは、時間結晶とカオス的動作の間の相転移の観察でした。相転移の存在は、時間結晶が、前熱時間結晶を含む、より一般的な混沌とした多体系状態とは異なる物質の状態であることを示唆しています。 最も重要なのは、新しい研究で説明するプロトコルはスケーラブルであり、より大規模な量子プロセッサに簡単に適用できるということです。これはさらなる理論的分析の結果であり、私たちのこれまでの研究を大幅に改善したものであり、デルフト実験の基礎となっています。 研究開発の方向性としてはどのようなものが考えられますか? コスティアンティン・ケチェジ: 私たちの目標の 1 つは、物理学や化学の科学的ツールとして量子プロセッサを開発することです。その中で重要な課題は、エラーを減らし、将来的にフォールトトレラントな量子コンピューティングを実現することです。 これにはハードウェアの改善、アルゴリズムエラー軽減戦略、そして |
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