次世代超電導ダイオード: AI パフォーマンスと量子コンピューティングのスケーラビリティを強化

研究者チームは、量子コンピューティングのスケールアップやAIシステムの強化に応用できる可能性のある高効率超電導ダイオードを開発した。このデバイスは複数の信号を同時に処理でき、ニューロモーフィック コンピューティングにとって有益な機能であり、より業界に優しい材料で設計されており、より広範な産業用途への道を開きます。

ミネソタ大学ツインシティーズ主導のチームは、電子機器の主要コンポーネントである新しい超電導ダイオードを開発した。これは、産業用の量子コンピューターのスケールアップと人工知能システムの性能向上に役立つ可能性がある。

他の超電導ダイオードと比較して、研究者のデバイスはエネルギー効率が高い。一度に複数の電気信号を処理できます。エネルギーの流れを制御する一連のゲートが含まれており、これはこれまで超電導ダイオードに組み込まれたことのない機能です。

この論文は、自然科学と工学を対象とする査読付き科学雑誌 であるNature Communicationsに掲載されました。

ダイオードは、電気回路内で電流が一方向に流れることを許可しますが、他方には流れません。これは本質的に、コンピュータチップの主要要素であるトランジスタの半分に相当します。ダイオードは通常、半導体で作られますが、研究者らは、途中で電力を失わずにエネルギーを伝達できる超伝導体でダイオードを作ることに興味を持っています。

ミネソタ大学ツインシティーズ主導のチームは、将来の電子機器の有望なコンポーネントである、よりエネルギー効率の高い調整可能な超伝導ダイオードを開発しました。これは、産業用の量子コンピューターのスケールアップと人工知能システムの改善に役立つ可能性があります。クレジット: Olivia Hultgren / ミネソタ大学ツインシティーズ校

「私たちはコンピューターをより強力にしたいと考えていますが、現在の材料や製造方法ではすぐに限界に達するでしょう」と論文の主著者でミネソタ大学大学院准教授のヴラド・プリビアグ氏は述べた。物理学と天文学。「私たちはコンピューターを開発する新しい方法を必要としていますが、現在のコンピューティング能力を向上させるための最大の課題の 1 つは、コンピューターが非常に多くのエネルギーを消費することです。そこで私たちは、超電導技術がそれを助ける方法を考えています。」

ミネソタ大学の研究者らは、超伝導体の間に非超伝導材料を挟んで作られた3つのジョセフソン接合を使用してデバイスを作成した。この場合、研究者らは超伝導体を半導体層と接続した。このデバイスのユニークな設計により、研究者は電圧を使用してデバイスの動作を制御できます。

一般的なダイオードが 1 つの入力と 1 つの出力しか処理できないのに対し、同社のデバイスは複数の信号入力を処理する機能も備えています。この機能は、人工知能システムのパフォーマンスを向上させるために脳内のニューロンの機能を模倣する電気回路を設計する方法であるニューロモーフィック コンピューティングに応用できる可能性があります。

「私たちが作ったデバイスは、これまでに示された中で最高に近いエネルギー効率を持っています。そして、ゲートを追加し、電場を適用してこの効果を調整できることを初めて示しました」とモヒト・グプタ氏は最初に説明した。論文の著者で博士号を持つ。ミネソタ大学物理天文学部の学生。「他の研究者はこれまでに超電導デバイスを作ったことがあるが、彼らが使用した材料は製造が非常に困難だった。私たちのデザインでは、より業界に優しい素材を使用し、新しい機能を提供します。」

研究者らが使用した方法は、原則としてあらゆる種類の超電導体に使用できるため、この分野の他の技術よりも汎用性が高く、使いやすくなっています。これらの特性により、同社のデバイスは産業アプリケーションとの互換性が高く、より広範な用途に向けて量子コンピューターの開発をスケールアップするのに役立つ可能性があります。

「現時点で、世の中にある量子コンピューティングマシンはどれも、現実世界のアプリケーションのニーズに比べて非常に基本的なものです」とプリビアグ氏は言う。「有益で複雑な問題に取り組むのに十分強力なコンピューターを手に入れるには、スケールアップが必要です。多くの人が、従来のコンピューターを超える可能性のあるコンピューターや AI マシンのアルゴリズムや使用例を研究しています。ここでは、量子コンピューターがこれらのアルゴリズムを実装できるようにするハードウェアを開発しています。これは、これらのアイデアを種まきし、最終的には産業界に届けられ、実用的な機械に統合される大学の力を示しています。」

参考文献: 「3 端子ジョセフソン デバイスにおけるゲート調整可能な超伝導ダイオード効果」Mohit Gupta、Gino V. Graziano、Mihir Pendharkar、Jason T. Dong、Connor P. Dempsey、Chris Palmstrom、Vlad S. Pribiag 著、2023 年 5 月 29 日、ネイチャーコミュニケーションズ。 DOI: 10.1038/s41467-023-38856-0

（リンク：https://scitechdaily.com/next-gen-superconducting-diode-enhancing-ai-performance-and-quantum-computing-scalability/）