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史上第一个虫洞 竟被谷歌量子计算机造出来了(组图)

新闻来源: 量子位 于2022-12-01 8:02:15  提示:新闻观点不代表本网立场

能用来“时空穿梭”的虫洞,竟然被谷歌量子计算机创造出来了?

就在刚刚,全息虫洞研究登上Nature封面,还被Quanta Magazine称为“有史以来创造出的第一个虫洞”。



此前在2019年,谷歌的研究人员就在实验室里捣鼓虫洞相关研究了。

没想到现在,科学家们不仅创造出了虫洞,还观察到了信息在虫洞之间传递的现象——

他们在一个9量子位电路上,构造了一个稀疏Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)模型,并观察到了虫洞的特征。

不过,先别急着幻想“空间跳跃”。



与我们想象中的引力虫洞不同,这个虫洞是量子虫洞,并不能穿越时空。

这次全息虫洞的进展,在于成功地将量子态通过虫洞,由一个量子系统传递到了另一个量子系统。

那么,这个量子虫洞究竟是什么,它又是如何被模拟出来的?

2D时空“简化版”虫洞

虫洞是爱因斯坦和内森·罗森提出的一种理论,被假设为黑洞和白洞的连接。

它就像是一个通道一样,其特性是可以在另一边得到一个所谓的“镜射宇宙”。



但随着研究的深入,虫洞也被分成了很多类型。

人们想象中可以做时空旅行的“引力虫洞”,更直观的称呼是“时空洞”;至于量子态的量子虫洞,则被称之为“微型虫洞”,两者有很大的差异。

所以,为什么科学家们要这么执着于研究量子虫洞?

这是因为,广义相对论和量子力学虽然各自都发展了很长一段时间,但它们之间仍然有一个根本性的“冲突”——

量子引力。

这两个学说对量子引力的理论没有达成一个共识,解决办法之一就是证明全息原理(holographic principle),即用一个低维量子系统来描述一个涉及引力的系统。

全息原理中一个非常热门的实现就是AdS/CFT对偶(反德西特/共形场论对偶),它将量子场论和量子引力两种理论联系在了一起。

如果能想办法证明AdS/CFT理论猜想,那么就相当于证明了全息原理,进而将量子引力研究推动一大步。

这次登上Nature封面的“虫洞”,也是通过谷歌量子计算机模拟出来的量子虫洞,而且还是二维时空的。



基于AdS/CFT这套理论,2019年谷歌的物理学家们提出了一种实验假说,认为一个在物理实验室中可以再造的量子态,能被解释为在两个黑洞之间的虫洞中穿越的信息。

现在,来自谷歌、MIT、费米实验室和加州理工学院的科学家们,用9个量子位、1台量子计算机模拟出了对应的量子动力学。

在同一个量子芯片中,他们创建了两个纠缠的量子系统,并将一个量子位放入其中一个量子系统。结果,他们在另一个量子系统中观察到了这个量子位“穿越虫洞”而来的信息,结果符合预期的引力性质。

但对于这次谷歌量子计算机模拟出来的虫洞,在学术界引起了挺大的争论。

一方认为它对正在研究的理论帮助不大:

荷兰拉德堡德大学量子引力理论学家Renate Loll认为,这次的虫洞实验探讨的只是二维时空中的情况,即在一维空间+一维时间的情况下展开研究。

△二维时空模拟虫洞

但在我们实际生活的四维时空(三维空间+一维时间)中,量子引力却要更为复杂:

做这种实验,容易让人们陷入2D玩具模型(一种刻意简化的模型)的研究中,反而忽视了四维时空和二维时空中量子引力的差异。

我看不出量子计算机对于(我们正在研究的)理论有多大帮助……不过如果我是错的,我很乐意接受纠正。

另一方则认为,虽然二维时空和四维时空存在不同,但这次实验仍然可以获取不少“通用”的经验。

而且随着这个全息虫洞的出现,还会有更多虫洞被模拟、被进一步仔细研究。

那么,这个虫洞究竟是怎么被模拟出来的?

这个虫洞是如何模拟的?

要了解这个虫洞的产生过程,时间不得不顺着研究往前推移。

故事至少从2013年开始讲起。

当年的一次会议后,来自哈佛大学的Daniel Jafferis——虫洞传送协议的首席开发者,也是本篇Nature封面的合著者——有了一个想法:

通过推测的对偶性,可以经由调整纠缠模式来设计特定的虫洞。



△Daniel Jafferis

具体而言,可以设想在两组纠缠粒子之间,穿上一根电线或其它任何的物理连接,让粒子们编码出虫洞的两个口。

在这种耦合作用下,操作其中一侧的粒子,会引起另一侧粒子的变化。

这样就有可能在两侧粒子之间撑开一个虫洞。

说干就干。Jafferis联手当时哈佛的研究生Ping Gao,以及访问学者Aron Wall开始进行研究。

直到2016年,三人最终计算得出:

通过耦合两组纠缠粒子,当在左侧的那组粒子上执行一个操作后,在对偶高纬时空图像中,打开通往右侧的虫洞口,可以推动一个量子位从中通过。

他们发现的这个虫洞,是全息的、可穿越的。

几个月后研究人员进一步证明了,可穿越虫洞可以在一个简单的环境中实现。

而量子系统就是一个足够简单、又可以尝试制造的“简单环境”。

说到这里,需要引入一个新概念:SYK(Sachdev-Ye-Kitaev)模型。

简单理解一下,SYK模型是一个物质粒子的系统,以群体的形式相互作用,并且这个模型在2015年被发现是全息的。

量子引力理论家Juan Maldacena和合作者提出,两个SYK模型连接在一起,可以对Jafferis的可穿越虫洞的两个口进行编码。



到了2019年,Maldacena和伙伴们找到一个具体的方法,可以将一个量子位信息,从一个四向相互作用的粒子系统传送到另一个粒子系统。

在对偶时空图中,旋转所有粒子的自旋方向,会转化为一种横扫虫洞的负能量冲击波。

冲击波能把量子位向前推动,还能在可预测的时间点把量子位踢出虫洞。

好了,说回Jafferis和他的研究。

2018年,Jafferis本人和许多谷歌量子人工智能(Google Quantum AI)的研究人员,一同加入了一个实验粒子物理学家的研究团队。

团队核心领导者参与了希格斯玻色子的发现(2012年)。

实验团队的主要工作是“如何使用量子计算机进行全息量子引力实验”。

要知道,量子计算机虽然先进,但是仍然很容易出错。



要在上面运行Jafferis的那个虫洞传送协议,实验团队必须搞出协议的超级简化版本。

为什么呢?

因为一个完整的SYK模型,由几乎无限多的粒子组成。

当四向相互作用贯穿模型始终,这些粒子会以随机强度相互耦合。

因此,想要计算完整过程,几乎是天方夜谭。

为了将协议大大简化,实验团队稀疏化了SYK模型,只编码其中最强的四向相互作用(忽略其余的),同时保留模型的全息性质。

稀疏化的想法来自ML,即试图通过把尽量多的权值设置为零,来限制神经网络中信息的细节。

与之类比,团队把一个大量子系统看作一个神经网络,通过反向传播更新系统的参数,一是保持重力特性,二是缩减系统的大小。



△学习制造稀疏量子系统捕捉引力动力学的过程

花费几年时间,团队终于利用上述的“聪明办法”,创建了这个只需要7个量子位和数百个操作的全息虫洞。

团队成员把SYK模型的粒子相互作用,映射到神经网络的神经元之间的连接上,并训练系统在保留虫洞特征的同时,尽量删除网络连接。

如此一来,四向相互作用的次数,从几百次骤减到5次。

事情突然变得(相对)简单了起来,实验团队开始编写Sycamore的量子位。

7个量子位编码14个(左、右SYK模型各7个)物质粒子,左边的每个粒子都和右边的一个粒子纠缠。

第8个量子位处在状态0和1的概率组合中,然后与左边SYK模型中的一个粒子减缓。

这个量子位的可能状态很快就会与左边其它粒子的状态纠缠在一起,它的信息会很均匀地散布在他们中间,就像一滴墨水滴在水里然后均匀扩散开。

紧接着,旋转所有的量子位的自旋方向,与负能量冲击波横扫虫洞相对,这会导致从左侧SYK模型进入的量子位,转移到右侧SYK模型。

它们会重新聚焦在右边的一个粒子(左边粒子被交换后的纠缠对象)所在的位置。

然后要做的,就是测量这些量子位的状态,并将统计数据和从左侧进入的量子位的准备状态相比较,来证明量子位有没有从左到右被传送过来。



如果以一言以蔽之,那就是:

通过全息原理从量子信息的语言翻译成时空物理学,让一个粒子落入虫洞的一边,并观察它在另一边是否出现。

方法已经明了,具体要怎么观测呢?

实验团队在上述数据中,寻找代表两种情况的峰值。

如果能够看到峰值,就意味着双负能量冲击波的量子位旋转,允许量子位传送;而双正能量冲击波的相反方向旋转,不允许量子位传送(而且还会导致虫洞关闭)。

两年时间,实验团队一直在逐步改进,降低实验噪音。

这一点对测量信号至关重要,因为即使是1.5倍的噪音也会完全掩盖信号。

今年1月份的深夜,在团队成员的电脑屏幕上,峰值出现了!



在峰值截图旁,这名实验者写下:

我认为我们现在看到了一个虫洞。

这个峰值是“第一个在量子计算机上可以看到的量子引力的迹象”。

团队核心人物惊讶极了,清晰又明显的峰值,让她跟当初看到希格斯玻色子的数据时一样激动不已。

更重要的是,虽然这个虫洞结构简单,团队还是探测到了虫洞动力学的第二个特征,即“尺寸缠绕”(size-winding)。

这是信息在量子位之间传播和不传播的微妙模式。

目前,实验团队还没有训练神经网络来保存这个信号,因为这个信号让SYK模型稀疏化了。

当然,这次的实验也发现了另一个事实:无论SYK模型如何,尺寸缠绕这一特征都会出现。

这般如此,如此这般,耗费数年时间,这个虫洞终于由谷歌量子计算机模拟了出来~



不得不说,量子计算机是一种探索量子重力理论的工具。

这个工作,仅仅代表着使用量子计算机探究物理学的其中一个步骤。

尽管存在争议,但是这项前所未有的实验,探索了时空以某种方式从量子信息中产生的可能性。

随着量子装置的不断改进,错误率会更低,芯片会更强,那么对引力现象的研究也会更加深入。

而引力只是量子计算机探索复杂物理理论的独特能力的一个范例,量子计算机还能对时间晶体、量子混沌和化学进行洞悉和观察。

所以说,遇事不决,果然是可以量子力学的啊~



论文地址:
https://www.nature.com/articles/s41586-022-05424-3

参考链接:
[1]https://ai.googleblog.com/2022/11/making-traversable-wormhole-with.html
[2]https://www.quantamagazine.org/physicists-create-a-wormhole-using-a-quantum-computer-20221130/
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