量子前沿英雄谱为量子计算机添上声音BenjaminLev

　　斯坦福大学应用物理学教授、美国量子前沿科学家Benjamin Lev（图片来源：  网络  ）
　　量子系统中，没有＂声音＂意味着什么？
　　＂就像做汤没有放盐，量子‘汤’也就没有了味道。＂
　　换句话来说，在量子系统中，声音/震动是真实材料中的关键自由度之一。而将声音带入＂寂静＂的量子实验中，正是斯坦福大学应用物理学教授Benjamin Lev的最新创举。
　　Lev，美国物理学会会员，美国国防科学研究组（IDA & DARPA）成员，斯坦福大学Benjamin实验室领头人，量子前沿科学家。并已获得了由美国前总统奥巴马颁发的总统科学家和工程师早期职业奖 (PECASE)。
　　从凝态物理到量子计算
　　＂在选择主攻研究方向的时候，我从来没有考虑过量子领域，而是想加入到一个凝态物理研究小组。＂
　　这要从1999年一场＂偶遇＂说起。这一年，Lev从普林斯顿大学本科毕业准备在加州理工大学攻读博士学位，尽管出身物理学专业，但这时的他对量子领域并未有太多了解。一个年轻且充满干劲的量子研究者改变了他的研究生涯。
　　在前往加州理工大学拜访量子信息科学家H. Jeff. Kimble教授时，Lev偶遇到了Kimble教授的学生、刚担任加州理工大学助理教授不久的Hideo Mabuchi。就在加州理工大学的员工俱乐部＂雅典娜神庙＂，就着啤酒，Lev听了Mabuchi一场激情演讲：关于量子计算、QED腔、量子光学和量子反馈控制领域正在酝酿的巨变。
　　多年后，Lev仍能记得这一场景，＂他的热情让我急切地想要了解更多。后来我们又见过几次面，他卓越的教学能力和新鲜的想法令人神往，独特且令人兴奋。＂
　　（图片来源： 网络  ）
　　尽管当时Mabuchi还是一位新教授，他的实验室才刚开始建设，Lev依然在当年仲夏时节正式进入Mabuchi实验室，成为实验室的第一位研究生。从为实验室搬桌子、添置电脑、上螺丝开始，Lev着手开展第一个实验：采用磁光阱技术操纵冷原子，目的是开发出一种腔QED（腔量子电动力学）设备用于量子通信。这也奠定了Lev的主要研究方向。
　　在其博士论文中【1】，Lev详细解释了他在Mabuchi实验室六年时间里的工作和成果。同时，通过将原子芯片与光纤Fabry-Perot腔集成在一起构成的腔QED，Lev展示了一个强大且可扩展的原子腔芯片系统，为探索腔QED与一维量子气体的强耦合机制提供了新方向。
　　2005年，Lev在获得博士学位后，进入美国国家研究委员会担任博士后研究员，2008年加入伊利诺伊州学院格兰杰工程学院担任助理教授。2011年，Lev进入斯坦福大学担任助理教授，专注于探索量子多体物理领域，包括量子神经网络，超冷原子物理、量子光学和凝态物理接口等。
　　2011年，Lev带领研究小组首次演示了通过磁光阱方式实现一维偶极量子气体Dy原子。 在磁光阱（MOT）中，Lev团队利用金属Dy创造了世界上第一个偶极量子费米子气体——＂一种全新的量子物质形式＂，同时，通过结合使用塞曼减速、激光冷却和强磁场梯度，在稳定的MOT中创建并保持了大约500万个Dy原子的集合。
　　该研究成果登上国际顶级学术期刊《Science》（科学）。基于该研究，Lev的团队们还对强相互作用量子一维系统中量子可积性的破坏和热化现象进行了系列研究，并演示出量子系统达到热平衡的过程。
　　正因为抵制＂热化＂是创建稳定量子系统的关键，Lev的实验工作对进一步探索量子多体系统实现热平衡具有重要意义。并且自此，关于最具磁性的镝原子的研究成果也开始如雨后春笋。
　　量子计算的＂声音＂
　　与此同时，Lev对＂声音＂的研究也开始进行。
　　正如前文所讲，经过十年的工程和基准测试，2021年，Lev和宾夕法尼亚州立大学和圣安德鲁斯大学的合作者们共同制造出了第一个包含＂声音＂的原子光学晶格【2】。
　　光学晶格是指，将冷原子装载于多束激光相互干涉形成的周期性网状势阱，形成冷原子的空间周期性排列，类似于固体物理中的＂晶体结构＂。该研究最早可追溯至1968年Letokhov提出采用驻波场囚禁冷原子的物理思想。
　　目前，光学晶格已被广泛应用于磁学、动力学及量子学等领域，以研究具有重复几何形状的固体和其他物质相的基本特征。尽管如此，传统的光学晶格中却是＂无声＂的。
　　＂这是因为，单模光学腔产生的光学晶格具有固定的刚性结构，晶格节点之间的间距不能弯曲或震动。＂ 但量子化的声波（声子）控制着晶体材料的弹性响应，并且在确定其热力学性质和电响应中也发挥着不可或缺的作用。所以，以往光学晶体的光学晶格实现缺乏了一些决定真实材料低温特性的中心动力学自由度。
　　产生第一个带有声音的光学晶格的系统的插图。光通过三个来源（包括通过数字镜设备）被泵入，并产生可以振动的原子超固体（橙色）。（图片来源：Lev实验室）
　　为了弥补这一限制， lev团队使用耦合到多模共焦光学谐振器的玻色-爱因斯坦凝聚体（BEC）创建了具有声子模式的光学晶格设备。 将100,000个超冷铷原子限制在一个多模腔内，在没有助力的情况下它们以漩涡形式流动，而当暴露在光线下时，两个高反射率的凹面镜使光子来回反弹形成纵横交错的激光束网格，迫使原子以类似于晶体的有序方式排列，形成一种罕见的超固体物质相。
　　＂如果将耳朵放在光学晶格上，你就会听到他们在进行1kHz左右的震动声音。＂这一新研究成果为研究人员们在量子模拟固态材料中发现新现象开辟了新途径。 而基于该研究成果，Lev团的下一步研究方向除了探索奇异超导体物理学外，量子神经网络也成为其主要研究领域。
　　伊辛自旋玻璃态与神经网络
　　随着在离子阱、光学晶格和光学参量振荡器领域的研究深入， Lev研究团队开始利用光子—原子的相互作用制造自旋玻璃态，以实现量子神经网络的制备。 截止目前，Lev带领团队在该研究领域已经取得了突破性成果。
　　具有由光学镊子限制的原子自旋系综的共焦腔 QED 系统的示意图（图片来源：Lev实验室）
　　众所周知，神经网络提供了一种分布式计算架构，其连通性不是被编程为操作序列，而是将要解决的问题编码为代价函数，通过单个元素的非线性动态演化最小化这个代价函数，得到最终的稳态构型。而伊辛自旋玻璃态可用于描述NP-hard问题，对其自旋连通性编码将能够解决广泛的组合优化问题，正因此，Lev团队选择了基于伊辛自旋玻璃态探索实现量子神经网络。
　　Lev团队指出【3】，从硬件的角度来看，大多数现代神经网络都是在基于电子冯·诺依曼架构的半导体器件中实现的，并且利用经典的、基于光学的自旋特性，硅光子集成电路和其他耦合经典振荡器系统等研究方向也取得了众多成果。 但现在，使用光耦合的原子自旋方法正在展示出更多优势。
　　＂我们尝试通过将超冷原子限制在多模腔内进行光子强耦合以实现伊辛自旋玻璃态和量子神经网络构建。 在这个过程中，具有不相称的空间分布的不同光子模式的叠加产生了符号变化和非局部相互作用。其中，空腔模式充当了神经网络的突触连接，以调解原子自旋之间的伊辛耦合。 ＂
　　这种基于离散系统动力学的神经网络，其相比于传统Hopfield 神经网络，在内存容量和鲁棒性的标准得到了增强，并已成为一种新的范式实现了在空腔QED系统中对关联存储器进行编程。
　　在持续探索量子神经网络的未来发展中，Lev还加入到斯坦福大学与NTT Research的联合项目中，致力于开发出用于研究量子到经典交叉物理和量子神经网络中的关键现象的新型光学和超导设备。
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　　参考：
　　【1】Benjamin L. Lev,＂Magnetic Microtraps for Cavity QED, Bose-Einstein Condensates, and Atom Optics，＂(2005).
　　【2】Yudan Guo et al., ＂An optical lattice with sound＂,Nature,10(2021).
　　【3】Brendan P Marshet al.,＂Enhancing associative memory recall and storage capacity using confocal cavity QED＂,Physical Review X,11(2021).
　　编译：王衍/李每