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身為生活在立體世界的人,我們似乎都思考過一個問題:時空穿越是可以實現的嗎?

1916 年,奧地利物理學家Ludwig Flamm 首次提出了「蟲洞(wormhole)」的概念,1930 年代由愛因斯坦及納森· 羅森在研究重力場方程式時假設黑洞與白洞透過蟲洞連接,因此「蟲洞」又被稱為「愛因斯坦—羅森橋」。 「蟲洞」被認為是宇宙中可能存在的「捷徑」,物體透過這條捷徑可以在瞬間進行時空轉移。然而,科學家一直無法證實蟲洞的客觀存在。

現在,科學家們創造了有史以來第一個蟲洞,研究論文登上了《Nature》雜誌的封面。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面

#論文網址:https://www.nature.com/articles/s41586-022-05424-3

蟲洞就像是全像圖,由儲存在微型超導電路中的量子位元資訊或「qubit」組成。該研究透過操縱量子比特,成功地透過蟲洞發送了訊息。

這項研究是由加州理工學院物理學教授Maria Spiropulu 領導的,研究團隊使用Google的量子電腦Sycamore 實現了一種新型的「蟲洞隱形傳態協議」 。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面加州理工學院物理學家 Maria Spiropulu 。圖源:量子雜誌。

全像原理是基於黑洞的量子性質提出的一種基本原理,涉及基礎物理學、量子力學和廣義相對論。自 1930 年代以來,物理學家一直在努力調和這些互不相干的理論。 1990 年代以來全息原理在兩個框架之間提出了數學等價或“對偶性”。全像原理認為廣義相對論所描述的彎曲時空連續體其實是一個偽裝的粒子量子系統。時空和重力從量子效應中產生,就像 3D 全像圖從 2D 模式中投射出來一樣。

而 Spiropulu 等人進行的這項新實驗證實:我們可以在量子電腦中控制量子效應,可以產生我們期望在相對論中看到的現象——蟲洞。 

需要明確的是,與普通的全像圖不同,蟲洞不是我們可以看到的。蟲洞的主要開發者、哈佛大學的共同作者 Daniel Jafferis 認為:雖然我們的研究成果可以被認為是「真實時空的 filament」傳送協議,但它不是我們和 Sycamore 電腦所在的同一現實世界的一部分。全像原理表明,這兩種現實——有蟲洞的現實和有量子位元的現實——是同一物理學的不同版本,但如何概念化這種二元性仍然是個謎。

對於研究結果的基本意義,科學界可能會有各種不同的意見。但至關重要的是,實驗中的全像蟲洞由與我們所在宇宙的時空不同的時空組成。實驗是否進一步證明了我們居住的時空也是全像的,這一點值得商榷。

Jafferis 說:「我認為宇宙中的重力確實是從一些量子位元產生的,就像這個一維蟲洞是從Sycamore 晶片中產生的一樣。但我們還不能完全確定,我們仍在努力探索。」

背景

AdS/CFT 的對應關係是在一系列由問題引起的探究結束時發現的。在一個單一的空間區域內,能容納的最大資訊量是多少?如果有人問工程師,一個資料中心可能儲存多少信息,答案很可能是“這取決於其中內存晶片的數量和類型”。但令人驚訝的是,資料中心內的東西最終並不那麼重要。如果人們把越來越多的記憶體晶片和越來越密集的電子設備塞進資料中心,那麼它最終會坍縮成一個黑洞,消失在事件視界(event horizo​​​​n)後面。

當雅各布· 貝肯斯坦和斯蒂芬· 霍金等物理學家試圖計算黑洞的資訊含量時,他們驚訝地發現,它是由事件視界的面積給出的,而不是由黑洞的體積。這看起來就像黑洞內部的信息被寫在了事件視界上。具體來說,一個黑洞的事件視界可以用A 個微小單位的面積(每個單位稱為“普朗克面積”,為2.6121×10^-70 平方米)來鋪設,最多有A/4 比特的資訊.這個極限被稱為「貝肯斯坦 - 霍金邊界」。

這一發現表明,一個區域所能容納的最大信息量未必與它的體積成正比,而是與該區域邊界的表面積成正比,這暗示了量子信息與我們日常經驗中的三維空間世界之間的一種有趣的關係。這種關係已被“它來自量子位元”(It from qubit)這一短語所概括,描述了物質(它)如何從量子資訊(量子位元)中出現。

雖然對普通時空來說,正式確定這種關係是困難的,但最近的一項研究取得了具有雙曲幾何的假想宇宙的顯著進展,被稱為「反德西特空間」(anti-de Sitter space),其中量子重力理論的建構更加自然。

在反德西特空間中,對有引力作用的空間體積的描述,可以被認為是在包圍該體積的邊界上編碼的:空間內的每個物體在邊界上都有相應的描述,反之亦然。這種訊息的對應關係被稱為「全像原理」,這是一個受貝肯斯坦和霍金的觀察啟發的通用原理。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面

AdS/CFT 的對應關係使物理學家能夠將空間中的物體與表面上相互作用的量子位元的特定集合聯繫起來。也就是說,邊界的每個區域(在量子訊息中)都編碼了時空中某個區域的內容,這樣一來,任何給定位置的物質都可以由量子訊息「建構」出來。這使得量子處理器可以直接與量子位元一起工作,同時提供對時空物理學的洞察力。透過仔細定義量子電腦的參數來模擬一個給定的模型,我們就可以研究黑洞,甚至更進一步研究兩個相互連接的黑洞——一種被稱為「蟲洞」的配置,或「愛因斯坦- 羅森橋”。

實驗室中的量子重力

Google的研究者計劃在Sycamore 處理器上實現這些想法,他們構建了一個與可穿越蟲洞對等的量子系統。透過全像原理從量子資訊語言轉化為時空物理學,該實驗讓一個粒子落入蟲洞的一邊,觀察它在另一邊出現。

在最近的研究中,Daniel Jafferis、Ping Gao 和 Aron Wall 證明了可穿越蟲洞的可能性。蟲洞長期以來一直是科幻小說的主題,但一個「憑想像」構建的蟲洞會在穿過它的粒子上坍縮。

研究者顯示:負能量的衝擊波,即以光速傳播的時空變形,可以解決這個問題,它將蟲洞撐開足夠長的時間使其可以從中穿越。可穿越蟲洞中負能量的存在類似於卡西米爾效應中的負能量,即真空能量將緊密間隔的板塊推在一起。在這兩種情況下,量子力學允許空間中某一特定位置的能量密度為正或負。另一方面,如果蟲洞經歷了一個正能量的衝擊波,就不會有訊息被允許通過。

用全像原理來創造一個蟲洞的最簡單應用需要很多很多的量子位元——事實上,要想接近理論物理學家給出的鉛筆和紙張的解決方案,就需要非常多的量子位元。隨著量子比特數量的減少,還需要額外的修正,而這些修正在今天仍然不為人所知。要在數量有限的量子電腦上建立一個可穿越的蟲洞,需要新的想法。

研究者之一 Zlokapa 採用深度學習的思維設計了一個小型的量子系統,保留了引力物理學的關鍵面向。神經網路是透過反向傳播進行訓練的,這種方法透過直接計算網路各層的梯度來優化參數。為了提高神經網路的效能,防止其對訓練資料集過擬合,機器學習研究者採用了大量的技術,例如稀疏化試圖透過將盡可能多的權重設為零來限制網路中資訊的細節。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面Alex Zlokapa 是麻省理工學院的研究生,他在本科時就加入了蟲洞計畫。在研究中,他找到了一種方法來簡化蟲洞協議,使其足以在Google的量子電腦上運作。圖源:量子雜誌。

同樣,為了創造蟲洞,研究者從一個大的量子系統開始,把它當作一個神經網路。反向傳播更新了系統的參數以保持引力特性,而稀疏化則減少了系統的大小。他們應用機器學習來學習一個系統,只保留了一個關鍵的引力特徵:使用負能量衝擊波的重要性。訓練資料集比較了粒子穿越一個用負能量撐開的蟲洞和用正能量塌縮的蟲洞的動態。透過確保學習的系統保留這種不對稱性,他們得到了一個與蟲洞動力學一致的稀疏模型。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面

研究者對新的量子系統進行了許多測試,以確定它是否表現出超越不同能量衝擊波所引起特徵的引力行為。例如,雖然量子力學效應能以多種方式在量子系統中傳遞訊息,但在時空中傳播的訊息——包括透過蟲洞——必須是因果一致的。這一點和其他特徵在經典計算機上得到了驗證,證實了量子系統的動力學與透過全像原理詞典中的引力解釋是一致的。

將可穿越蟲洞作為實驗在量子處理器上實現是一個異常微妙的過程。跨越量子位元的訊息傳輸的微觀機制是高度混亂的:想像一滴墨水在水中旋轉。當一個粒子落入蟲洞時,它的訊息會被塗抹在全像圖的整個量子系統中。為了使負能量衝擊波發揮作用,訊息的擾亂必須遵循一種特殊的模式,即所謂的「完美尺寸纏繞(perfect size winding)」。

在粒子撞上負能量衝擊波後,混亂的模式有效地反向進行:當粒子從蟲洞中出現時,就好像墨滴通過完全撤消其原來的湍流擴散而重新組合在一起。如果在任何一個時間點上,發生了一個小錯誤,混沌動力學就不會自我撤消,粒子也就無法通過蟲洞了。

「穿越」成真?科學家造出首個「蟲洞」,登Nature封面

在Sycamore 量子處理器上,研究者測量了當應用負能量和正能量衝擊波時,有多少量子資訊從系統的一側傳遞到另一側。他們觀察到兩種能量之間有輕微的不對稱性,顯示出可穿越蟲洞的關鍵特徵。由於該協定對雜訊的敏感性,Sycamore 處理器的低錯誤率對量測訊號至關重要;即使有 1.5 倍的噪聲,訊號也會被完全掩蓋。

展望

重力只是量子電腦探索複雜物理理論的獨特能力的一個例子:量子處理器可以提供對時間晶體、量子混沌和化學的洞察力。這項蟲洞動力學的工作,代表了使用量子處理器發現基本物理學的一步。

隨著量子裝置的不斷改進,更低的錯誤率和更大的晶片將允許研究者對重力現象進行更深入的探測。與記錄周圍世界引力數據的實驗不同,量子電腦提供了一個探索量子重力理論的工具。未來,量子電腦將有助於發展對未來量子重力理論的理解,超越目前的模型。

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陳述
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