2026年8月6日——研究人员开发出一种灵活的光学计算系统，能够解决以往设计无法企及的问题。

利用光处理量子信息是构建未来量子计算机最有前景的途径之一。被称作光子的光粒子是量子信息的优良载体，但光子之间缺乏天然相互作用，这给试图构建能够执行全套计算任务系统的研究人员带来了重大挑战。  

如今，帝国理工学院物理系的研究人员与外部合作者开发出一种名为Clavina的新架构，克服了这一长期存在的局限。  

该研究发表在《自然·光子学》（Nature Photonics）, 展示了一个可在单一系统中同时结合线性和非线性量子运算的可编程平台，拓展了利用光的量子计算机的能力。 

受现代处理器启发的量子计算机 

传统光子系统的设计往往针对特定任务。要让它们适应不同的问题，可能需要对底层硬件进行大幅改动。  

为了应对这一挑战，研究人员从经典计算机处理器中汲取了灵感。正如现代计算机可以组合用于图形、人工智能和数据处理的专用组件一样，Clavina可以在不改变底层硬件的情况下重新配置，以执行不同类型的计算任务。  

该设计使用一个中央控制单元，在可编程光学网络与专用非线性模块之间引导信息流，使得无需重新设计整个系统即可添加新功能。  

该研究的第一作者、帝国理工学院玛丽·斯克沃多夫斯卡-居里学者Shang Yu博士表示：“我们着手构建一种光子量子处理器，希望其功能相比我们以往的设计实现阶跃式提升。  

我们的新架构Clavina具备可扩展性、模块化和可延伸性，可以根据我们希望执行的计算任务，使用不同的功能模块。” 

将Clavina付诸测试 

为了展示该平台的能力，研究人员将Clavina应用于两项复杂任务。  

首先，他们利用该系统模拟了玻色-哈伯德模型，这是凝聚态物理中一个描述量子粒子之间相互作用的著名问题。 

伦敦玛丽女王大学的Jinzhao Sun博士表示：“我们硬件的多功能性使我们能够将非线性运算与线性运算整合在一起。我们利用这些运算执行涉及多体相互作用的模拟，而这类模拟在超导量子计算机上同样受到限制。” 

随后，研究团队展示了一种更为可靠的Gottesman-Kitaev-Preskill（GKP）态生成方法，GKP态是量子纠错的重要资源。这些特殊态允许以特定方式编码信息，从而帮助保护信息免受噪声和错误的影响，而这是未来计算技术面临的核心挑战之一。  

以往的光子方法只能以概率方式生成这些态，意味着无法按需可靠地产生。如今能以远为一致的方式生成这些态，消除了其实际应用的一大障碍。 

UKRI未来领袖学者、帝国理工学院光子量子计算项目负责人Raj Patel博士表示：“我们的架构能够生成薛定谔猫态和Gottesman-Kitaev-Preskill态等奇异量子态，这些是容错量子计算的宝贵资源。  

我们架构中的非线性运算在物理层面提供了通用门集，为未来实现玻色子纠错码奠定基础。” 

在实际应用中，这意味着该系统为能够检测并纠正自身错误的计算机提供了关键构件。 

该系统的灵活性是另一大优势。 

合著者、中国计量大学的Ying Dong表示：“以往研究人员不得不针对特定任务构建光子硬件。我们架构中可切换不同功能模块的能力，使得一套硬件无需彻底改造设计即可执行多种功能。 

Clavina可以解决图论问题、模拟量子系统，或生成大规模纠缠态以及用于纠错的资源态。” 

随着量子计算系统的规模和复杂性不断增长，像Clavina这样的平台可以为开发光子处理器提供框架，使其无需全新硬件设计即可适应新的计算挑战。