同様のテクノロジーを使用する興味深いアプリケーションがたくさんあります。量子コンピューティングに取り組んでいる多くのラボでも、これらのアプリケーションに関する論文を公開しています。
ここに幾つかあります:
全光学計算。個人的には、ニューラルネットワーク(および行列乗算と非線形関数を含む他のアルゴリズム)を迅速に処理するのに役立つことが既に示されているため、これは量子コンピューティングよりも可能性が高いと思います。これらのオンチップシステムは、測定ベースの線形量子コンピューティングと同じラボ(および同じ人々)で作成されます。半導体のクロック速度よりも高速に動作し、光を使用した最小動作あたりの電力を下げ、並列化を増やすことができるシステムを設計すれば、アルゴリズムアーキテクチャを変更することなく、おそらく非常に遠くなるでしょう。
量子シミュレーション。「量子コンピューター」というリチャードファインマンの当初の夢は、「量子アナログシミュレーター」と呼ばれるものになりました。自然は自然のように機能します。水素原子の振る舞いを分析的またはデジタル的に計算するのは困難な場合がありますが、同様のハミルトニアンを備えたシステムを使用すると、「数学を実行できます」。(された光格子時々に使用されるイオンの量子コンピューティングは)これらの量子シミュレータのために使用することができます。基本的な物理学と化学を使用して分子の計算を行うことは非常に困難であり、これらの困難に対処するための発見的手法に満ちています。
量子状態の再構築。量子情報とコンピューティングで通常言及されていない未解決の問題は、高qbitのもつれ状態を再構築する方法です。量子コンピューティングがうまくいかなくても、これらの未解決の質問での進歩は将来的には役立つかもしれません(たとえば、キー配布プロトコルや情報理論など)。
量子コミュニケーション。量子鍵配布は、おそらく量子情報からこれまでに作成された唯一の実用的な実用的なアプリケーションです。盗聴者の可能性なしに情報を安全に転送できます。(量子コンピューター用に作成された)高忠実度のフォトンゲート操作により、効率的な量子リピーターが可能になり、移動可能な最大距離を延長できます。
余分な楽しいもの。個人的には、脳が量子コンピューターである場合、最も興味深いことは答えることだと思います。脳が量子コンピューターである可能性は、過去10年間、多くの物理学者によって目を転がされており、コヒーレンスを破壊するために脳を高温に追いやっていましたが、最近ではこの概念に非常に評判の高い(そして称賛に値する)物理学者が挑戦しています。一つは、どのように議論核スピン、量子情報のメディエーターである可能性があり、別の実験では、軸索は、導波路として動作しているかどうかを調べるために実施することができる方法について議論します。