「量子飛躍:UCCの研究者が量子コンピューティングの未来の鍵を発見」

Quantum Leap UCC researchers discover the key to the future of quantum computing.

量子コンピューティングの将来にとって重要な進展となる、アイルランドコーク大学(UCC)のマクロ量子物質グループ研究室の研究者たちは、世界でも最も強力な量子顕微鏡の1つを使用して画期的な発見を行いました。研究チームは、新しい異常な超伝導体であるウランジテルライド(UTe2)において、空間的に変動する超伝導状態を特定しました。この発見は、量子コンピューティングの最大の課題の1つに対処する可能性があります。

超伝導体の力

超伝導体は、電気がゼロの抵抗で流れることができる材料であり、大きな電流を運ぶにもかかわらずエネルギーを消散しません。これは、金属を通る個々の電子ではなく、電子のペアが結合して巨視的な量子力学的な流体を形成するためです。

論文の主著者であり、UCCの量子物理学のセイマス・デイビス教授と共に研究している博士研究員のジョー・キャロル氏は、「私たちのチームが見つけたのは、一部の電子のペアがこの背景の流体に埋め込まれた新しい結晶構造を形成しているということです。これらの状態は、2016年に私たちのグループによって初めて発見され、現在は電子対密度波と呼ばれています。これらの対密度波は、私たちがまだ発見中の新しい形態の超伝導物質です」と説明しています。

新しいタイプの超伝導体

UTe2の特異な点は、それが新しいタイプの超伝導体であるように見えることです。UTe2の電子のペアは、固有の角運動量を持っているようです。もしこれが事実なら、UCCのチームはこれらのエキゾチックな電子のペアで構成された最初の対密度波を検出したことになります。

キャロル氏はさらに説明しています。「私たちと広いコミュニティにとって特に興味深いのは、UTe2が新しいタイプの超伝導体のように見えるということです。物理学者たちは約40年間、このような材料を探し求めてきました」と述べています。

量子コンピューティングへの影響

量子コンピュータは、情報を格納し操作するために量子ビットまたはキュビットを利用しています。しかし、これらのキュビットの量子状態は簡単に破壊されてしまい、量子コンピュータの応用を制限しています。

しかし、UTe2は、量子コンピューティングにとって非常に重要な特殊な超伝導体であり、巨大な影響をもたらす可能性があります。これは、計算中のキュビットの寿命に制限がないトポロジカル量子コンピューティングの基盤として使用される可能性があります。これにより、より安定かつ有用な量子コンピュータの新たな進展が可能になるかもしれません。

キャロル氏は、「UTe2は、量子コンピューティングに非常に重要な特殊な超伝導体の可能性があるという指標があります…このような材料では、計算中のキュビットの寿命に制限がないため、より安定かつ有用な量子コンピュータの新たな進展が可能になります」と説明しています。

UCCチームによるこの発見は、UTe2の謎の一部を提供しています。UTe2のような材料の基本的な超伝導特性を理解することは、実用的な量子コンピュータの開発に不可欠です。キャロル氏は、「私たちが発見したことは、UTe2の謎の一部を提供しています。このような材料を使用したアプリケーションを作るためには、それらの基本的な超伝導特性を理解する必要があります。すべての現代科学は段階的に進んでいきます。私たちはより実用的な量子コンピュータに近づくための理解に貢献できたことを嬉しく思います」と結論付けています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

将来のPythonバージョン(3.12など)に一般のユーザーに先駆けてアクセスする方法

Python 3.12などの将来のバージョンを群衆より先にインストールしてテストする方法についてのチュートリアルで、新しい機能を...

機械学習

「ペンの向こう側:視覚的な原型からの手書きテキスト生成におけるAIの芸術性」

個々の作家の独自の書道スタイルを再現する手書きテキスト生成(HTG)という新興の分野は、手書きテキスト認識(HTR)モデル...

AI研究

研究者は、解釈可能で効率的な量子風機械学習のためのテンソルネットワークを研究しています

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/11/Screen...

機械学習

RayはNVIDIA AIとの協業により、開発者が製品向けのLLMを構築、調整、トレーニング、スケールアップするのを支援します

大規模言語モデルの開発は、NVIDIAとAnyscaleのコラボレーションにより、超音速の速さに達する予定です。 Anyscaleは、急速に...

機械学習

プールに飛び込む:CNNプーリングレイヤーの魔法を解き明かす

「畳み込みニューラルネットワークにおけるMax、Average、およびGlobal Poolingの初心者ガイド」

AI研究

NVIDIAのAI研究者は、オブジェクト周囲の狭いバンドにボリューメトリックレンダリングを制限することで、効率的にNeRFレンダリングを行うための人工知能アプローチを提案しています

ナビディアの研究者たちは、体積ベースと表面ベースのレンダリング間で効率的に移行するためのニューラル放射輝度場の定式化...