パデュー大学の研究者たちは、より安定した形態の量子ビットを表す2つの量子ビットを使用してゲート（量子版のトランジスタ）を構築することに成功した。
量子ビットは、その上で実行されるアルゴリズムがタスクを完了できるほど長く安定している必要があります。しかし、これまでに見られた最も安定した量子ビットでさえ、ほんの一瞬しか持続しません。
パデュー大学の研究者たちは、量子ビットを光子（環境ノイズの影響を受けにくい光の粒子）に埋め込むことで、より安定したバージョンを作成した。この新しいバージョンは「キューディット」と呼ばれ、0と1の状態の重ね合わせでしか存在できない量子ビットとは異なり、キューディットは0、1、2の状態の重ね合わせで存在することができる。状態数が増えるということは、より少ない量子ビットでより多くのデータを符号化・処理できることを意味し、この新しいソリューションははるかに効率的になる。
従来の光子アプローチでは、6個のエンタングルメントされた光子内に18個の量子ビットをエンコードすることができました。エンタングルメントのプロセスを通じて、2つの粒子を相互接続し、一方の粒子の状態を変えるともう一方の粒子も変化するようになります。
パデュー大学の研究者たちは、ゲートを用いてわずか2枚の写真に20量子ビットをエンコードすることに成功しました。パデュー大学電気・コンピュータ工学部のポスドク研究員であるプーラッド・イマニー氏は、情報をエンコードする際にできるだけ少ない写真を使用することが望ましい理由を次のように説明しました。
「光子は生成も制御も難しいため、量子的な意味では高価です。そのため、各光子にできるだけ多くの情報を詰め込むのが理想的です。」
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通常、フォトニック プラットフォーム上に構築されたゲートはあまりうまく機能しません。これは、光子が自然に互いにうまく相互作用しないため、1 つの光子の状態を操作して別の光子に影響を与えることが困難になるためです。
パデュー大学の研究者たちは、4つの光子の時間領域と周波数領域に量子情報を符号化することに成功しました。これにより、量子ゲートの操作は確率的ではなく決定論的になり、必要に応じて操作を実行できるようになりました。これにより、1,048,576次元（可能性）のヒルベルト空間を占める、完全にエンタングルされた4つの量子ビットが生成されました。
パデュー大学のチームは、最新の研究を活用して、量子機械学習アプリケーションと分子のシミュレーション用のアルゴリズムを構築する予定です。
