「飛躍的進展:UCCの研究者が量子コンピューティングの未来における重要な鍵を発見」

Significant Discovery UCC Researchers Find Key to the Future of Quantum Computing

量子コンピューティングの未来において重要な進展となる成果が、アイルランドのコーク大学(UCC)のマクロ量子物質グループ研究所の研究者たちによって達成されました。彼らは世界で最も強力な量子顕微鏡の一つを使用し、新しく異常な超伝導体であるウランジウムジテルライド(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も大きな課題の一つに対処する可能性があります。

超伝導体の力

超伝導体とは、電気を抵抗なく流す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、エネルギーを損失しません。これは、金属中の個々の電子が移動するのではなく、電子の対が結びついて巨視的な量子力学的流体を形成するためです。

この論文の主著者であるUCCの量子物理学のセイマス・デイビス教授の博士研究員であるジョー・キャロル氏は、「私たちのチームが見つけたのは、いくつかの電子対がこの背景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した。これらの状態は、私たちのグループが2016年に最初に発見したもので、現在では電子対密度波と呼ばれています。これらの電子対密度波は、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の特異性の一つは、新しいタイプの超伝導体であるという点です。UTe2の電子対は、固有の角運動量を持っているようです。もしこれが真実であるならば、UCCのチームはこれらの異常な電子対から成る最初の電子対密度波を検出したことになります。

キャロル氏は「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であることのようです。物理学者たちは40年近くもの間、このような材料を探してきました」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、情報を保存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るため、量子コンピュータの応用は制約されています。

一方、UTe2は量子コンピューティングに対して非常に重要な特別な超伝導体です。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手法が開かれるかもしれません。

キャロル氏は、「UTe2は量子コンピューティングに対して非常に重要な特別な超伝導体で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くなり、より安定かつ有用な量子コンピュータの新たな手法が開かれるでしょう」と説明しています。

UCCのチームによるこの発見は、UTe2のパズルの一部を提供しています。UTe2などの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のパズルの一部を提供しています。このような材料を使用した応用を実現するためには、その基本的な超伝導特性を理解する必要があります。現代の科学は段階的に進んでいます。私たちは、より実用的な量子コンピュータに近づける可能性のある材料の理解に貢献できたことを喜ばしく思っています」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

AI研究

「ATLAS研究者は、教師なし機械学習を通じて異常検出を行い、新しい現象を探求しています」

2009年の創設以来、大型ハドロン衝突型加速器(LHC)は、標準模型の限界を超える粒子や現象を明らかにするための先駆的なツー...

AI研究

「Google Researchが探求:AIのフィードバックは、大規模な言語モデルの効果的な強化学習において人間の入力を置き換えることができるのか?」

人間のフィードバックは、機械学習モデルを改善し最適化するために不可欠です。近年、人間のフィードバックからの強化学習(R...

AIニュース

AWS CDK を使用して Amazon SageMaker Studio ライフサイクル構成をデプロイします

Amazon SageMaker Studioは、機械学習(ML)のための最初の完全に統合された開発環境(IDE)ですStudioは、データを準備し、...

機械学習

FedMLとThetaが分散型AIスーパークラスターを発表:生成AIとコンテンツ推薦を強化

画期的なコラボレーションにより、FedMLとTheta Networkは、生成型AIとコンテンツ推薦の風景を変えるための分散型AIスーパー...

機械学習

「T2I-Adapter-SDXL:小型で効率的な制御モデルに出会ってください」

T2I-アダプタは、完全な再学習を必要とせずにテキストから画像へのモデルを強化するプラグアンドプレイツールであり、Control...

データサイエンス

Hamiltonを使って、8分でAirflowのDAGの作成とメンテナンスを簡単にしましょう

この投稿では、2つのオープンソースプロジェクト、HamiltonとAirflowの利点と、それらの有向非循環グラフ(DAG)が連携して動...