量子計算機以新的力量和速度，在2019年實現飛躍進步
量子計算機變得越來越真實。不，您不會很快就玩《使命召喚》。但是，谷歌，亞馬遜，微軟，Rigetti Computing和IBM在2019年都取得了重要進展，可以通過其他方式幫助將受原子尺度物理學怪異定律支配的計算機帶入您的生活。
Google宣布量子至上 是該領域最引人注目的時刻。這項成就-比盛期所暗示的更為有限-證明了量子計算機有朝一日可以解決傳統「經典」計算機無法解決的計算問題。
廣告－請繼續往下閱讀
證明量子計算的進步至關重要。要實現量子計算的完整視野，我們仍然需要突破幾個突破。Qubits是量子計算機使用的微小數據存儲區，需要改進。用於編程和讀取量子計算機結果的精細控制系統也是如此。儘管如此，今天的研究結果仍然證明了明天的研究經費是合理的，以便在不可避免地大肆宣傳時，維持該技術。
量子計算機商業化后將位於數據中心，而不是放在您的辦公桌上。不過，他們仍然可以改善您生活的許多方面。隨著量子計算機找到優化業務的新方法，退休帳戶中的資金增長速度可能會更快一些，而包裹的交付時間可能會更快一點。在量子計算機解鎖新的分子水平設計之後，您的電動汽車電池可能會更輕一些，新葯可能會幫助您更長壽。通過更好的模擬，流量可能會減少一些。
廣告－請繼續往下閱讀
廣告－請繼續往下閱讀
但是，谷歌的量子至高無上的步驟只是實現量子計算的諾言所需的眾多步驟之一。
Forrester分析師布萊恩·霍普金斯（Brian Hopkins）表示：「我們將周期地到達那裡。我們將有很多黑暗的時代，在很長一段時間內什麼都不會發生。」 「有一天，新事物將真正改變世界。」
更多的量子比特，更多的量子計算服務
在2019年的發展中：
IBM推出了其最大的量子計算機，該模型具有53 qubit的模型，並表示希望通過稱為量子體積的測量來指數增長，該測量可跟蹤整體量子計算能力。
雲計算基礎設施之王Amazon Web Services添加了一個以研究人員為中心的量子計算服務，稱為Braket。該名稱來自表示Brabit的表示法系統，該系統表示qubit值。
Rigetti Computing的量子計算機與IonQ和D-Wave的量子計算機一起加入了Amazon Braket服務，該公司推出了32比特的計算機，並計劃開發128量子的量子計算機。
廣告－請繼續往下閱讀
微軟表示，幾乎已經準備好基於「拓撲」量子位來增強其量子計算技術，它希望這種方法能夠避免由於量子位引起誤碼的不穩定性而導致的許多問題。它還啟動了Azure Quantum 雲計算服務。
英特爾宣布了一種名為Horse Ridge的量子計算控制器晶元，旨在縮小和簡化與容納量子位的量子處理器進行通信所需的硬體。
Google實現了量子霸權，在53量子位的量子計算晶元上執行此任務需要200秒，而它計算出的特定任務將花費最快的超級計算機10,000年。谷歌還表示，它計劃通過在2020年將其量子計算機作為雲計算服務提供給外部用戶來跟隨IBM現有業務。
AT＆T開始研究量子網路 -一種比量子計算更加困難的技術。
等待量子計算
古典計算機包括從今天的智能手錶到佔據整個建築物的超級計算機的所有內容，將數據存儲為代表1或0的位。量子計算機使用一種稱為qubit的不同方法，通過一種稱為1和0的組合來表示疊加。
廣告－請繼續往下閱讀
可以鏈接多個量子位的狀態，從而使量子計算機可以一次探索許多可能的解決方案。每增加一個新的量子位，量子計算機就可以探索兩倍數量的可能解決方案，而經典計算機則無法實現成倍的增長。
但是，量子計算機是挑剔的。很難使量子位保持足夠長的時間來返回有用的結果。與量子位通信的行為會幹擾它們。工程師希望增加糾錯技術，以便量子計算機可以解決更廣泛的問題。
許多人是量子計算的懷疑論者。甚至對此技術的某些支持者都承認，我們距離高性能量子計算機已經有很多年了。但是，量子計算已經是一門真正的生意。三星，戴姆勒，本田，摩根大通和巴克萊都是量子計算的客戶。
據諮詢公司德勤（Deloitte）的預測，到2020年，量子計算機上的支出將達到數億美元，到2030年代將達到數百億美元。中國，歐洲，美國和日本已將數十億美元投入到投資計劃中。福特和微軟表示量子計算機的流量模擬技術，適合在經典機器上運行，已經顯示出實用性。
量子計算機將做什麼？
目前，量子計算機主要用於研究。但是，具有主流結果的應用程序可能會問世。量子計算機的強大功能有望通過提供對分子物理學的洞察力來創建新材料，化學過程和藥物。昆騰計算機還將通過處理大量可能採取的措施的情況下的數字來幫助進一步優化金融投資，交付路線和航班。
它們也將用於破解當今的加密，這是間諜機構所鍾愛的一個想法，即使您可能擔心失去隱私或某些窺探您的密碼也是如此。適用於量子計算未來的新密碼學已經在進行中。
另一個有希望的應用是人工智慧，儘管可能在未來數年內。
「最終，我們將能夠徹底改造機器學習，」 Forrester的Hopkins說。但是，到2019年為止，量子計算將需要多年的穩定工作。「變革性的收益是真實的和巨大的，但與現實相比，它們仍然具有更多的科幻和理論意義。」
