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這些探測器是有史以來最敏感的傳感器，可以捕捉到由黑洞碰撞和合并等大規(guī)模天文事件引起的時空微弱漣漪。

匹配過濾則允許計算機從探測器收集的數(shù)據(jù)的噪音中挑選出引力波信號。它的工作原理是對數(shù)據(jù)進行篩選，然從潛在的數(shù)以萬億計的模板中尋找一個匹配的信號--這些模板則都是預(yù)先創(chuàng)建的數(shù)據(jù)片段，可能會跟真正的引力波信號相關(guān)。

雖然自LIGO在2015年9月發(fā)現(xiàn)第一個信號以來，這個過程已經(jīng)實現(xiàn)了許多引力波的探測，但卻是耗時和資源密集型的。

在《Physical Review Research》上發(fā)表的一篇新論文中，該團隊描述了如何通過一種名為格羅弗算法的量子計算技術(shù)來大大加快這一過程。

格羅弗算法由計算機科學(xué)家洛夫·格羅弗于1996年開發(fā)，其利用量子理論的不尋常能力和應(yīng)用來打打加快搜索數(shù)據(jù)庫的過程。

雖然能使用格羅弗算法處理數(shù)據(jù)的量子計算機仍是一項發(fā)展中的技術(shù)，但傳統(tǒng)計算機能對其行為進行建模并允許研究人員開發(fā)技術(shù)以便在技術(shù)成熟和量子計算機隨時可用時采用。

格拉斯哥團隊是第一個為引力波搜索目的而調(diào)整格羅弗算法的團隊。在論文中，他們展示了如何通過他們使用Python編程語言和Qiskit（一種模擬量子計算過程的工具）開發(fā)的軟件將其應(yīng)用于引力波搜索。

該團隊開發(fā)的系統(tǒng)能實現(xiàn)跟模板數(shù)量的平方根成正比的運算速度提升。目前的量子處理器在執(zhí)行基本操作時比經(jīng)典計算機慢得多，但隨著技術(shù)的發(fā)展，其性能有望得到改善。這種計算數(shù)量的減少將轉(zhuǎn)化為時間上的加速。在最好的情況下，這意味著，比如如果使用經(jīng)典計算的搜索需要一年的時間，那么在使用他們的量子算法的情況下，同樣的搜索可能只需要一個星期。

來自該大學(xué)物理和天文學(xué)學(xué)院的Scarlett Gao博士是論文的主要作者之一。他指出：“匹配過濾是格羅弗算法似乎很適合幫助解決的問題，我們已能夠開發(fā)出一個系統(tǒng)，這表明量子計算在引力波天文學(xué)中可以有寶貴的應(yīng)用......雖然我們在本文中集中討論了一種類型的搜索，但它也有可能適用于其他過程，而這些過程和這個過程一樣不需要將數(shù)據(jù)庫加載到量子隨機存取存儲器中。”

物理與天文學(xué)學(xué)院的博士生Fergus Hayes是這項研究的論文共同第一作者。他補充道：“格拉斯哥的研究人員已經(jīng)在引力波物理學(xué)方面研究了50多年，我們的引力研究所的工作幫助支撐了LIGO的開發(fā)和數(shù)據(jù)分析方面。Gao博士和我領(lǐng)導(dǎo)的跨學(xué)科工作已經(jīng)證明了量子計算在匹配過濾方面的潛力。隨著量子計算機在未來幾年的發(fā)展，像這樣的過程有可能被用于未來的引力波探測器。這是一個令人興奮的發(fā)展前景，我們期待著在未來發(fā)展這個初步的概念證明。”