当亚利桑那州立大学（ASU）的Christian Arenz开始教授量子力学时，他预料到新生们会一脸迷茫。但几周后，这种不确定性常转化为兴奋。Arenz是电气、计算机与能源工程学院的助理教授，他从普林斯顿来到ASU，见证了学生们逐渐理解量子计算的潜力。这是一个快速发展的领域，旨在解决当今超级计算机无法解决的复杂问题，并加速新药研发、改进网络安全和金融建模。
在ASU，科学家们已经将量子计算应用于加速材料发现、优化供应链物流以及开发人工智能新方法。他们还在攻克底层技术难题，让量子技术更实用。
“当人们听到‘量子’这个词，都会想‘哦，那一定非常复杂，数学上很难’，”Arenz说。“这很大程度上取决于动机和方法……每个人都能学会。”
尽管量子计算仍处于实验阶段，但全球兴趣正急剧增长。根据麦肯锡公司的报告，到2035年量子计算可能创造高达720亿美元的收入。
量子计算机制造和维持成本高昂——估计达数千万美元，且极其复杂。ASU没有自己的量子计算机，但通过研究技术办公室的支持，研究人员和学生可以使用工具在经典高性能计算机上模拟量子计算算法，并有可能远程连接量子计算机，ASU计算研究加速器主任Gil Speyer说。
大学还领导着量子合作组织，连接国家实验室、企业、学术机构和初创公司。通过这一合作，学生能直接获得顶尖的教育和培训机会，掌握处于量子创新前沿所需的技能。
ASU致力于培养量子领域的人才。Arenz的入门课程是系列课程的一部分，也是校园内众多项目之一，包括旨在培养下一代量子科学家的研究项目和研讨会。
支持学生发现
大多数选修Gennaro De Luca课程的学生开始时都没有量子经验。他是计算与增强智能学院的讲师，课程从量子计算基础一直延伸到他自己的研究领域——量子生成模型。为了引入概念，他从猫开始。
De Luca引导学生进行思维练习：如果只给有限的一组猫图片，如何生成全新的猫图片？本质上，生成模型分析细节（毛皮、形状和颜色）的模式，从而产生新的猫图片。“理论上，量子计算机可以从比经典计算机更少的图像中学习，”De Luca说。
他的学生利用大学资源开展量子项目——从简化量子机器学习的教育项目，到构建一个完全由量子图像处理算法控制的乐高机器人车。他们使用的工具之一是Nvidia的CUDA-Q软件包，它利用专用芯片（GPU）的加速处理能力。CUDA-Q可模拟量子环境，并能运行在笔记本电脑上，或用于大型项目运行在ASU的Sol超级计算机上——这是全球最强大的超级计算机之一，性能比现代笔记本电脑强近2000倍。此外，CUDA-Q还支持通过云访问真实的量子计算平台，例如IBM的量子计算机。
另一个工具是名为Vector Engine的加速卡，它模拟“用于量子优化的专用量子计算平台”，Speyer说。该工具最近被W. P. Carey商学院供应链管理系的一个研究团队用于解决运输物流问题。
量子计算机内部
在普通计算机（从手机到超级计算机）中，所有信息都以比特存储，每个比特要么是0要么是1。量子计算机则使用量子比特（qubit）。量子比特不仅可以表示0或1，还能同时处于这两种状态——就像半空中的硬币，可能正面或背面——这称为叠加态。量子比特还可以纠缠，即在叠加状态下相互内在关联。这些特性使量子计算机能同时进行大量计算，潜在性能呈指数级提升。
超强材料发现
发现新材料通常需要数年的试错。在ASU物质、传输与能源工程学院，副教授Houlong Zhuang正运用量子计算极大加速这一过程。近年来，他利用这种新兴技术开发高熵合金——一种在极端高温、应力和辐射下不熔化或弱化的材料，常用于高超音速飞行器和核动力潜艇等先进防御系统。量子计算可显著加速实验室中新材料的设计和生产。“通常模拟需要几周，现在采用混合策略只需几天，”Zhuang说。随着量子计算发展，“理想情况下，可以将几天缩短到一天甚至几小时。”Zhuang还将这些方法用于可持续性研究，寻找可捕获二氧化碳、存储运输氢气以及开发太阳能转换新半导体的材料。
让量子技术更易用
其他ASU研究人员专注于改进技术本身。量子计算机容易出错，其系统极其复杂脆弱，易受噪声（如硬件振动、温度变化、宇宙射线等）干扰。Arenz研究噪声抑制，有望提高量子计算机可靠性。量子硬件物理上也很复杂，常需要将处理器冷却到比外太空还低的温度。分子科学学院院长Tijana Rajh支持建造无需极端低温的量子计算机。在她的领导下，助理教授Justin Earley对设计和制造在常温下工作的量子器件感兴趣。Earley研究由分子制成的量子比特——这类分子量子比特有望在更高温度下工作，从而推动量子技术从实验室走向现实。“我们必须开始思考如何摆脱这种超低温，否则它将因资源和成本高昂而不可行，”Earley说。他还对量子技术应用于医疗保健充满期待，量子传感器未来可用于医学诊断，比现有技术更早检测疾病。
应对劳动力短缺
与其他ASU量子研究人员一样，Earley与各个阶段的学生合作，从高中生实习生到博士生，帮助他们克服初期的畏难情绪，开展能加深理解并推动实际应用的项目。