藥物、可充電電池和太陽能電池有什麼共同之處？他們都有從量子力模擬中獲得巨大收益的潛力。問題是，即使對最大的超級計算機來說，模擬這些系統的量子力學也是非常困難的。模擬需要跟蹤和計算隨著每個分子中電子數成指數增長的一些變化。
對於多系統，一個完整的量子力學模擬甚至需要一臺超級計算機耗時數千年才能完成。這種模擬量子系統的困難激發了物理學家理查德·費曼的靈感，他在20世紀80年代早期提出，開發一種以基本方式操作量子力學的計算機。
費曼的想法是，用一臺本身就是量子力學的計算機來模擬量子力學系統是很自然的，量子計算機不會受到被模擬系統狀態指數大小的影響，因為它可以映射到同樣指數大小的量子計算機的內部狀態。
計算機的下一步是什麼？探討的可能性
麥克馬洪的研究圍繞著使用物理系統以比目前更好的方式進行計算，即使用傳統的計算機。在探索量子計算機的可能性的同時，麥克馬洪實驗室還深入研究了替代經典計算機結構，如光子神經網絡，在這種結構中，計算是用光而不是電子來完成的。麥克馬洪和他的同事們認為他們的研究是在探索未來可能發生的事情，因為計算機行業已經接近於縮小硅芯片中晶體管的尺寸的極限，而硅芯片是目前提高計算機性能的主要來源。
研究人員並沒有試圖尋找提高當前計算機處理器能力的方法，而是從更基礎的應用物理學的角度來解決這個問題。“讓我們退後一步，問問自己，‘如果我們必須重新來過，我們會怎麼做？’”“麥克馬洪說。“製造處理器最有效的方法是什麼？”
量子的方法
以量子計算為例，有許多技術可以用來創造基本的信息單位，稱為量子比特或量子位。麥克馬洪實驗室目前專注於兩個領域：超導電路和光子學。
“在這兩種技術中，我們有很多想法想要嘗試，”麥克馬洪說。“在我們的光子方法中，目標是構建一個原型量子計算機，它的功能受到限制，但仍將是一臺經典計算機無法輕易模擬的機器。”在不久的將來，這將告訴我們我們的光子結構在實踐中是多麼的可行。在更遙遠的未來，我們有可能製造出通用的量子計算機——能夠運行任何算法的計算機。”
為了製造量子計算機，麥克馬洪和他的同事們需要克服他們所使用的技術的固有缺陷。例如，光子量子位元通常不會相互作用。這對量子計算來說是一個非常大的問題。
超導電路
另一方面，超導電路也有自己的問題。從表面上看，它們似乎是一種易於駕馭的技術；它們看起來與經典的電子電路非常相似。一個主要問題是，它們必須在接近絕對零度的溫度下操作。
“如果不在很低的溫度下運行它們，它們就不會表現出量子力學系統的特性，”麥克馬洪說。“保持電路足夠冷，同時增加它們的數量和它們執行的計算的複雜性，這是一個艱鉅的任務。”
能用量子計算機做什麼？
麥克馬洪還想探索量子計算機的潛在用途，包括並超越費曼最初提出的用於模擬量子系統的建議。麥克馬洪說：“我們正試圖找到一些有用的東西，我們可以用一個近期的量子計算機來回答一個關於量子引力的問題，或者更廣泛地說，是關於高能物理的問題，否則是無法回答的。”例如，我們能在量子計算機上模擬黑洞模型嗎？這有用嗎？我們不知道是否能找到什麼，但嘗試一下很有趣。”
在未來，量子計算機可能只是眾多最適合執行特殊任務的處理器之一，麥克馬洪說。“我們能否找到一種計算方法，它也許不能解決我們所有的任務，但能更有效地解決一些更重要的任務？”。
處理器使用光和電子
處理器執行機器學習(特別是神經網絡)的核心任務之一是矩陣向量乘法。這些乘法模擬了人工神經元層之間的信息傳輸。運行現代神經網絡算法的經典計算機使用巨大的處理能力來執行矩陣計算。麥克馬洪正在通過構建光子處理器來解決矩陣向量的乘法問題，這種處理器使用光而不是電子來執行乘法和加法——這是他對自然適合計算的物理系統的追求的延續。
“如果你想到一束光，你可以把光束的不同部分解釋為編碼一個向量的不同元素，或者在神經網絡的例子中，等同於不同的神經元值，”麥克馬洪說。“作為光傳播工作原理的一個結果，如果你把光通過一個設計好的媒介或光學設備，使入射光束的不同部分以不同的數量分散在不同的方向，你可以把所發生的事情描述為矩陣向量的乘法。因此，只要將光照射在精心設計的光學儀器上，就可以執行所需的矩陣向量乘法。
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