Bilim insanları, kuantum bilgisayarların karmaşık kuantum sistemlerinin sırlarını nasıl ortaya çıkarabileceğini araştırıyor. Kuantum sistemleri incelemek kolay değil; çünkü bu parçacık toplulukları, kuantum mekaniğinin sezgisel olmayan kurallarını takip ediyor. Kuantum teorisinin temel taşlarından biri olan Heisenberg’in belirsizlik ilkesi, bir parçacığın tam konumunu ve hızını aynı anda ölçmeyi imkansız kılar. Bu iki bilgi ise, bir kuantum sisteminin işleyişini anlamak için oldukça önemlidir.
Bir grup elektron koleksiyonunu incelemek isteyen araştırmacılar, çeşitli yöntemlerle bu sistemleri test ediyor ve süreç sonunda bir anlık görüntü alıyor. Bu, sistemdeki iç kuantum dinamiklerini yeniden yapılandırmalarına olanak tanıyor. Ancak burada bir sorun var: Sistemin tüm özelliklerini aynı anda ölçemezler. Bu yüzden ölçümlerini tekrarlamak zorundalar. Her tekrarda yeni özellikler ölçülüyor ve bu anlık görüntüler bir araya getirilerek, makine öğrenme algoritmaları yardımıyla orijinal sistemin özellikleri yeniden oluşturulabiliyor.
Bu süreç oldukça zahmetli. Ancak kuantum bilgisayarlar bu konuda yardımcı olabilir. Kuantum kurallarına göre çalışan bu makineler, kuantum sistemlerin işleyişini modellemede çok daha başarılı olabilir. Kuantum bilgisayarlar, klasik ikili bellek yerine kuantum bellek adı verilen daha karmaşık bir formda bilgi depolayabilir. Bu da parçacıkların çok daha zengin ve doğru açıklamalarını sağlar ve bilgisayarın aynı anda birden fazla kuantum durumu hafızasında tutabilmesine olanak tanır.
Birkaç yıl önce California Teknoloji Enstitüsü’nde bir ekip, kuantum bellek kullanan belirli algoritmaların, kullanmayanlara kıyasla üstel derecede daha az anlık görüntüye ihtiyaç duyduğunu gösterdi. Bu, önemli bir ilerlemeydi, ancak oldukça fazla kuantum bellek gerektiriyordu.
Ancak kuantum bellek kıt bir kaynak. Bir kuantum bilgisayar, kuantum bitlerden (qubit) oluşur ve bu bitler, hesaplama veya bellek için kullanılabilir ancak aynı anda her ikisi için değil. Şimdi iki bağımsız ekip, çok daha az kuantum bellekle çalışmanın yollarını buldu. İlk çalışmada, Harvard Üniversitesi'nden bilgisayar bilimci Sitan Chen ve ekibi, kuantum sistemin yalnızca iki kopyasının bile anlık görüntü sayısını büyük oranda azaltabileceğini gösterdi. Yani, kuantum bellek her zaman yatırıma değer olabilir.
Bu başarıyı kanıtlamak için Chen ve ekibi, matematiğin bilgi aktarımını ve işlenmesini inceleyen bilgi teorisini, kuantum hata düzeltme ve klasik kuantum hesaplama simülasyonlarında kullanılan tekniklerle birleştirdi. Bu çalışmanın yayınlanmasının hemen ertesi günü Google Quantum AI ekibi de benzer bir sonuca ulaştıklarını gösteren başka bir makale yayımladı. Bu çalışma, kuantum kimyasındaki uygulamalara odaklandı.
Bu sonuçlar daha temel bir amaca da işaret ediyor. On yıllardır kuantum bilişim topluluğu, klasik bilgisayarların zorlandığı bir görevi kuantum bilgisayarların yerine getirebildiği kuantum üstünlüğünü kanıtlamaya çalışıyor. Yeni çalışmalar, kuantum belleğin bir görevi daha az veriyle gerçekleştirmeyi sağladığını gösteriyor ve araştırmacılar, bunun da kuantum üstünlüğünü kanıtlamanın bir yolu olabileceğine inanıyor. Google Quantum AI’dan Hsin-Yuan Huang, “Bu, yakın gelecekte kuantum üstünlüğüne ulaşmamızı sağlayabilir,” diyor.
Araştırmacılar, bu yeni sonuçların karmaşık kuantum sistemleri anlamalarını daha pratik hale getireceği için heyecan duyuyor. Google Quantum AI’dan bilgisayar bilimci Jarrod McClean, “Bu fiziksel sistemlerde gerçekten ölçmek isteyebileceğimiz şeylere daha da yaklaşıyoruz,” diyerek kuantum belleğin bilimsel araştırmalara katkısına dikkat çekiyor.
