ゼファーネットのロゴ

量子技術の「内部スクープ」、量子と暗黒物質 – Inside Quantum Technology

日付:

宇宙の80%以上を占める暗黒物質は、何十年も検出を逃れてきました。 量子コンピューティングは役立つでしょうか?
By ケナ・ヒューズ=キャッスルベリー 01 年 2023 月 XNUMX 日に投稿

最近、こんな記事を書きました マガジンを発見 どのように 原子時計 暗黒物質を検出できるかもしれない。 執筆の過程で、私は量子コンピューターという、原子時計とは異なる、しかしそれほど異なる技術ではないが、暗黒物質の探索に役立つのではないかと考えた。

宇宙には、その畏敬の念を抱かせる素晴らしさとともに、科学の最も聡明な頭脳さえも困惑させる秘密が隠され続けています。 最も謎めいたパズルの XNUMX つは、暗黒物質 (周囲を構成する目に見えず捉えどころのない物質) の性質です。 視聴者の38%が 私たちの宇宙の。 何十年もの間、物理学者は暗黒物質の組成をよりよく理解することを期待して、暗黒物質の検出を試みてきました。 量子コンピューティングの出現により、この次世代テクノロジーによって検索が支援される可能性があります。

ダークマターの難問

暗黒物質の存在は、銀河や星団などの目に見える物質に対する重力の影響を通じて推測されます。 その重力の影響は否定できませんが、その直接検出により証明されています。 挑戦。 従来のコンピュータは、暗黒物質粒子の挙動をシミュレーションおよび分析するために使用され、実験の計画や観察の解釈に役立ってきました。 ただし、含まれる計算の複雑さは、多くの場合、従来のコンピューティングの能力を上回ります。

量子コンピューティングのエッジ

量子コンピューティングは、量子力学の原理を利用する分野であり、計算能力に革命をもたらすことが期待されています。 0 または 1 のいずれかの状態で存在できる古典的なビットとは異なり、量子ビット (量子ビット) は両方の状態を重ね合わせて同時に存在できます。 この本質的な並列性により、量子コンピューターは古典的なコンピューターよりもはるかに効率的に複雑な計算を処理できるようになります。

これにより、物理学者はさまざまな天体物理学的計算を行うことが可能になります。 シミュレーション そして暗黒物質の正体を絞り込むことができるモデル。 ダークマター粒子は、弱い力や古典物理学を超えた他のメカニズムを通じて相互作用すると考えられています。 量子コンピューティングの量子システムをシミュレートする生来の能力は、研究者がこれらの相互作用をより正確にモデル化するのに役立ち、暗黒物質の挙動のより信頼性の高い予測につながります。

ダークマター探索に対する量子コンピューティングのその他の利点

暗黒物質粒子を検出する実験を設計するには、検出器の材料やエネルギー閾値などのさまざまなパラメーターを最適化する必要があります。 量子 アルゴリズム広大なパラメータ空間を迅速に探索できるため、研究者は最も有望な実験設定を効率的に特定できます。 さらに、暗黒物質の実験やシミュレーションでは大量のデータが生成されます。 量子コンピューターは、古典的なコンピューターよりもはるかに高速に複雑なパターン認識と統計分析を実行することで、データ分析を強化できます。 この速度は、研究者がノイズの中に埋もれた微妙な信号を識別するのに役立ちます。

近年、さまざまな団体から、 米国エネルギー省 〜へ イェール大学は、すでに量子コンピューティングのアルゴリズムと概念を暗黒物質シミュレーションに適用し始めています。

量子コンピューターの課題

暗黒物質研究における量子コンピューティングの可能性は有望ですが、重大な課題が残されています。 量子コンピューターは、計算エラー、として知られる現象を引き起こす可能性のある環境要因に敏感です。 デコヒーレンス。 エラー訂正技術によってこれらのエラーを克服することは、量子コンピューティング研究の主な焦点です。

さらに、複雑な計算を処理できる安定した量子コンピューターを構築して維持することは、依然として技術的なハードルです。 量子コンピューターは初期段階にあり、大規模でフォールトトレラントな量子マシンはまだ実現されていません。

暗黒物質の性質など、宇宙の最も深遠な秘密を解明するには、革新的なアプローチと最先端のテクノロジーが必要です。 量子コンピューティング技術が進歩するにつれて、天体物理学とのパートナーシップは、宇宙についての私たちの理解を再構築する画期的な発見につながる可能性があります。

Kenna Hughes-Castleberry は、Inside Quantum Technology のスタッフ ライターであり、JILA (コロラド大学ボルダー校と NIST のパートナーシップ) のサイエンス コミュニケーターです。 彼女の執筆活動には、ディープ テクノロジー、量子コンピューティング、AI が含まれます。 彼女の作品は、Scientific American、Discover Magazine、Ars Technica などで紹介されています。

スポット画像

最新のインテリジェンス

スポット画像