“Bụi ma thuật” có thể là nền tảng cho siêu máy tính trong tương lai

Các nhà nghiên cứu vừa tìm ra một phương pháp mới có thể xử lý dữ liệu trên quy mô lớn bằng cách sử dụng một loại “bụi ma thuật' được làm từ các hạt lượng tử gọi là polariton.

Các hạt polariton này có bản chất một nửa là ánh sáng và một nửa là vật chất. Các nhà khoa học đã chứng minh được rằng chúng sẽ là chiếc chìa khóa hữu hiệu để giải quyết các vấn đề toán học phức tạp.

Nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế này cho rằng, ý tưởng trên có thể mở đường cho sự ra đời của một loại siêu máy tính mới, có khả năng xử lý những vấn đề chưa giải quyết trước đây trong lĩnh vực sinh học, tài chính và du lịch vũ trụ.

Một trong những nhà nghiên cứu, giáo sư Pavlos Lagoudakis thuộc Trường Đại học Southampton ở Anh, cho biết: "Chúng tôi mới chỉ bắt đầu khám phá tiềm năng của polariton để giải quyết các vấn đề phức tạp. Hiện tại, chúng tôi đang nâng cấp thiết bị của mình lên hàng trăm giao điểm và đồng thời kiểm tra sức mạnh tính toán cơ bản của nó. Mục tiêu cuối cùng tạo ra những vi mạch lượng tử hoạt động ở tất cả các điều kiện môi trường".

Vì các siêu máy tính hiện đại có nguồn năng lượng rất mạnh nên các nhà khoa học đã gặp một số rắc rối, đòi hỏi phải tìm ra con đường đơn giản nhất để có thể giải quyết vấn đề.

Bụi ma thuật - năng lượng mới cho siêu máy tính. (Ảnh: Trường ĐH Cambridge).

Các nhà nghiên cứu so sánh việc xử lý vấn đề gai góc này cũng giống như việc tìm ra điểm thấp nhất trong địa hình đồi núi với vô số các thung lũng và các con sông. Làm sao bạn có thể xác định ra điểm thấp nhất nếu bạn không đi bộ lên trên đỉnh núi và sau đó đi xuống lại?

Trong khi các siêu máy tính có thể giúp người thám hiểm đi bộ nhanh hơn bao giờ hết, thì các polariton lại đem đến một cách tiếp cận mới: chúng đóng vai trò như người chỉ đường, hướng dẫn người thám hiểm tìm được đến điểm thấp nhất một cách nhanh chóng nhất – tiết kiệm thời gian loanh quanh tìm kiếm.

Điều này thật sự rất tuyệt vời, nhưng các nhà nghiên cứu cho biết rằng phải mất vài năm để biến những giả thuyết đầu tiên thành một kỹ thuật có thể ứng dụng trong dữ liệu thực nghiệm.

Người ta tạo ra polariton bằng cách chiếu ánh sáng laser vào các lớp nguyên tử xếp chồng lên nhau, bao gồm gallium, asen, indium và nhôm. Điều này khiến các electron hấp thụ và phát ra ánh sáng với màu cụ thể và tạo ra các polariton.

Tại đây, các electron và sóng ánh sáng cùng tồn tại trong một loại quasiparticle mới (một lượng tử năng lượng - trong một mạng tinh thể hoặc hệ thống khác - có vị trí và động lượng, ngoài ra xét trên một số khía cạnh quasiparticle có thể được coi như một phân tử - một số gọi là giả hạt).

Polariton nhẹ hơn electron 10.000 lần và có thể được sắp xếp để co cụm sát vào nhau (lúc này chúng tồn tại ở một trạng thái lạ gọi là ngưng tụ Bose-Einstein). Và các nhà nghiên cứu có thể đo được polariton nhờ sự kết hợp và cách phát sáng của chúng.

Các nhà khoa học đặt polariton vào một mô hình cổ điển được tối ưu hóa được gọi là mô hình XY. Mô hình này đủ đơn giản để sử dụng nhưng cũng đủ linh hoạt để áp dụng cho nhiều vấn đề của các siêu máy tính khác nhau.

Nhóm nghiên cứu đã chứng minh được khả năng của các nhóm polariton khi được dồn lại tại một điểm có thể chỉ ra con đường để tìm ra các giải pháp nhanh nhất và hiệu quả nhất nhằm giải quyết các vấn đề được đặt ra.

Mặc dù vẫn phải mất một thời gian nữa mới có thể áp dụng vào thực tế, nhưng nhóm nghiên cứu cho rằng, cách tiếp cận này rất hứa hẹn và nó xứng đáng để được nghiên cứu kĩ càng hơn.

Một trong số các nhà nghiên cứu - ông Natalia Berloff thuộc Trường Đại học Cambridge ở Anh nói: "Cách đây vài năm, những đề xuất thuần túy lý thuyết của phương pháp tiếp cận này đã bị ba tạp chí khoa học bác bỏ. Có người nói: có ai lại điên rồ đến mức thực hiện điều này? Vì vậy, chúng tôi đã tự mình làm điều đó và bây giờ chúng tôi đã chứng minh được đề xuất của mình với với dữ liệu thực nghiệm".

Nghiên cứu này đã được công bố trên Nature Materials.

Từ khóa liên quan:

bụi ma thuật

siêu máy tính

hạt polariton

quasiparticle

giả hạt

mô hình XY

Pavlos Lagoudakis

Natalia Berloff

Loading...