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Solid-State Qubits: 3D Integration and Packaging
IEEE Microwave Magazine ( IF 3.6 ) Pub Date : 2020-08-01 , DOI: 10.1109/mmm.2020.2993478 Danna Rosenberg , Steven J. Weber , David Conway , Donna-Ruth W. Yost , Justin Mallek , Gregory Calusine , Rabindra Das , David Kim , Mollie E. Schwartz , Wayne Woods , Jonilyn L. Yoder , William D. Oliver
IEEE Microwave Magazine ( IF 3.6 ) Pub Date : 2020-08-01 , DOI: 10.1109/mmm.2020.2993478 Danna Rosenberg , Steven J. Weber , David Conway , Donna-Ruth W. Yost , Justin Mallek , Gregory Calusine , Rabindra Das , David Kim , Mollie E. Schwartz , Wayne Woods , Jonilyn L. Yoder , William D. Oliver
Quantum processing has the potential to transform the computing landscape by enabling efficient solutions to problems that are intractable using classical processors. The field was sparked by a suggestion from physicist Richard Feynman in 1981 that a controllable quantum system can be used to simulate other quantum systems, such as the energy band structure of complex materials or the chemical reaction rates of intricate molecules. In the 1990s, interest in quantum computing grew rapidly with the introduction of the first quantum "killer app"-the potential of a large-scale quantum processor to break certain types of public encryption schemes [1]. Recently, there has been growing consensus that myriad other fields besides data security could be impacted by the development of a quantum processor, including machine learning [2], many optimization problems [3], and Feynman's original idea of the simulation of materials properties [4]. In recent years, the field has progressed rapidly, but many technical challenges must be overcome before a large-scale quantum processor can be built. This article focuses on the development of packaging for solid-state qubits and the use of 3D integration to address this challenge.
中文翻译:
固态量子位:3D 集成和封装
量子处理有可能通过为使用经典处理器难以处理的问题提供有效的解决方案来改变计算格局。1981 年,物理学家理查德·费曼 (Richard Feynman) 提出了一个建议,即可控量子系统可用于模拟其他量子系统,例如复杂材料的能带结构或复杂分子的化学反应速率,从而激发了该领域的发展。在 1990 年代,随着第一个量子“杀手级应用”的推出——大规模量子处理器有潜力破解某些类型的公共加密方案,人们对量子计算的兴趣迅速增长 [1]。最近,越来越多的人一致认为,量子处理器的发展可能会影响除数据安全之外的无数其他领域,包括机器学习 [2],许多优化问题[3],以及费曼对材料特性模拟的最初想法[4]。近年来,该领域发展迅速,但在构建大规模量子处理器之前必须克服许多技术挑战。本文重点介绍固态量子位封装的开发以及使用 3D 集成来应对这一挑战。
更新日期:2020-08-01
中文翻译:
固态量子位:3D 集成和封装
量子处理有可能通过为使用经典处理器难以处理的问题提供有效的解决方案来改变计算格局。1981 年,物理学家理查德·费曼 (Richard Feynman) 提出了一个建议,即可控量子系统可用于模拟其他量子系统,例如复杂材料的能带结构或复杂分子的化学反应速率,从而激发了该领域的发展。在 1990 年代,随着第一个量子“杀手级应用”的推出——大规模量子处理器有潜力破解某些类型的公共加密方案,人们对量子计算的兴趣迅速增长 [1]。最近,越来越多的人一致认为,量子处理器的发展可能会影响除数据安全之外的无数其他领域,包括机器学习 [2],许多优化问题[3],以及费曼对材料特性模拟的最初想法[4]。近年来,该领域发展迅速,但在构建大规模量子处理器之前必须克服许多技术挑战。本文重点介绍固态量子位封装的开发以及使用 3D 集成来应对这一挑战。