中性原子量子计算机领域的领先企业QuEra Computing公司近日宣布，其获得了来自美国国防部高级研究计划局(DARPA)的两项资助，以推动该公司在量子算法和应用开发领域的进展。这两项资助是"为量子未来构想实际应用"(IMPAQT)计划的一部分，项目分别是"使用中性原子的量子储层学习及其应用"和 "基于横向逻辑门的量子纠错架构"。此外，QuEra公司的五个合作伙伴也获得了DARPA IMPAQT的补助金，这些项目都是在QuEra公司基于中性原子的量子计算机上开展的研究。

QuEra的技术是建立在大规模的中性原子阵列上。该公司目前在其Aquila系列机器上为用户提供了多达256个量子比特，可在主流的公共云服务平台上进行访问，而且该公司还在积极努力提高这一数字。QuEra的设计独特地结合了系统规模、一致性和创新的模拟量子处理模式，为解决机器学习、优化和模拟问题提供了新的方法。此外，Aquila机器的FPQA技术还提供了额外的优势，这是一种现场可编程的量子比特阵列，可以灵活地重新配置量子比特位置，这类似于为每个计算设计一个新的芯片布局。Bloqade是一款开源软件包，它是Aquila硬件的补充，可帮助Aquila机器以这种新方式表达和测试问题。

QuEra首个获得由DARPA IMPAQT资助的项目是 "使用中性原子的量子储层学习及其应用"，这个项目是基于该团队之前对MNIST手写数字数据集方法的量子机器学习概念验证。在为期12个月的此项目中，QuEra将推进这一概念验证，将其转化为全面的大规模演示，并展示如何利用QuEra的中性原子量子硬件解决具有实际意义的分类问题，同时与其他经典方法进行比较以确定该方法的性能。QuEra将通过进一步确定在硬件中对问题进行编码的策略，以增强该方法的适用性，从而更好地将该方法应用在实际的用例中，并研究在更大的N*q情形下(其中N是电路深度，q是量子比特数量)的优势。

QuEra第二个项目是"基于横向逻辑门的量子纠错架构"，它旨在利用横向逻辑纠缠门增强现有的表面码量子纠错方案，并详细分析其在最先进的中性原子量子计算机上的功能和性能。QuEra还将研究在关键算法子程序和小规模量子算法的具体情景中如何节约设置。这有可能将每个门所需的时空资源从O(d3)减少到O(d2)，使实现逻辑电路所需的物理N*q资源减少10倍。

QuEra首席执行官Alex Keesling表示："我们很荣幸能够获得DARPA的IMPAQT资助，这证明了我们在中性原子量子计算领域所做的工作是开创性的。这些资助将推动我们在优化和机器学习领域的发展。随着我们不断扩大中性原子机器的规模，我们不仅提高了QuEra的能力，也在为更广泛的量子生态系统做出贡献。”(编译:Tmac)