Trung Quốc tích hợp thành công bộ nhớ lượng tử QRAM vào máy tính lượng tử
Trung Quốc tích hợp QRAM vào máy tính lượng tử

Theo báo South China Morning Post ngày 5.6, nhóm nghiên cứu do các nhà khoa học tại Đại học Chiết Giang (Trung Quốc) dẫn đầu đã công bố tích hợp thành công cấu trúc "bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên lượng tử" (QRAM) vào một bộ xử lý lượng tử siêu dẫn. QRAM được xem là bộ nhớ siêu tốc có thể giúp máy tính lượng tử phát huy hết khả năng.

Để dễ hình dung, máy tính lượng tử sử dụng các "qubit" (có thể biểu đạt đồng thời cả giá trị 0 và 1) để giải quyết các bài toán phức tạp với tốc độ mà siêu máy tính thông thường không thể làm được. Tuy nhiên, khi phải xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ theo trình tự, ngay cả máy tính lượng tử nhanh nhất cũng sẽ bị chậm lại do những hạn chế về vi xử lý.

Khác với bộ nhớ lượng tử (chỉ lưu trữ các qubit), QRAM đóng vai trò như một "cầu nối". Nó nạp toàn bộ dữ liệu từ máy tính truyền thống (dưới dạng 0 và 1) cùng một lúc, về cơ bản cho phép máy tính lượng tử đọc dữ liệu nhanh hơn rất nhiều.

Banner rộng Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác cho Telegram

Mặc dù QRAM đã được nghiên cứu lý thuyết từ lâu, đây là lần đầu tiên công nghệ này được hiện thực hóa trong thực nghiệm và được nhóm khoa học công bố trên tạp chí Nature Physics hồi tháng 3.

Ông Lu Lichang, nhà nghiên cứu từ Đại học Chiết Giang, cho biết nhóm đã vận hành thành công nguyên mẫu QRAM có khả năng truy cập dữ liệu 4-bit và 8-bit, qua đó chứng minh thiết bị này có thể xử lý đồng thời nhiều đầu vào dữ liệu.

Nếu được thương mại hóa, QRAM có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển các loại thuốc mới, phát hiện gian lận tài chính nhanh chóng thông qua việc phân tích hàng loạt hồ sơ giao dịch, hoặc tối đa hóa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện hình ảnh.

Dù vậy, giới chuyên gia nhận định sẽ cần nhiều thời gian để QRAM thực sự ứng dụng thực tế. Hệ thống này sẽ cần có khả năng xử lý hàng triệu bit dữ liệu và nâng độ chính xác từ mức 60% hiện tại lên trên 99%. Ngoài ra, nhiều thách thức kỹ thuật vẫn chưa được giải quyết.

Banner sau bài viết Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác với hình minh họa gia đình