For flere tiår har den fundamentale prosessen der kvarker bindes sammen via den sterke kjernekraften for å danne protoner og nøytroner – såkalt hadronisering – vært teoretisk modellert, men aldri direkte simulert på kvantehardware. Det endret seg i 2026, da en forsker ved Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) oppnådde en banebrytende simulering av hadronisering ved hjelp av en IBM-kvantedatamaskin .
Anthony Ciavarella, forsker ved Berkeley Lab, fikk ekstern tilgang til en IBM-kvantedatamaskin gjennom Oak Ridge Leadership Computing Facilitys Quantum Computing User Program (QCUP) og simulerte vellykket hadronisering – prosessen der kvarker bindes via den sterke kjernekraften for å danne sammensatte partikler som protoner og nøytroner . Dette er første gang en slik sentral partikkelfysikkprosess er simulert på kvantehardware, og legger grunnlaget for beregninger som er umulige på klassiske superdatamaskiner
.
Arbeidet bygde på tidligere forskning av Berkeley Lab-fysikerne Christian Bauer, Marat Freytsis og Benjamin Nachman, som i 2022 brukte en lignende tilnærming via QCUP for å beregne sannsynligheten for at en utgående partikkel fra en protonkollisjon sender ut flere partikler . Ciavarellas prosjekt fra 2026, publisert i Physical Review D, fokuserte spesifikt på å modellere hele hadroniseringsprosessen
.
Dagens kvanteprosessorer er fortsatt støyende og har begrenset antall kubitter. For å gjøre hadroniseringsberegningen overkommelig, tok teamet i bruk flere omfattende forenklinger :
Kvantesimuleringen gjenskapte vellykket et velkjent fenomen fra tidligere klassiske gitter-QCD-beregninger: strengbryting – mekanismen der en gluon-«streng» i det sterke kraftfeltet mellom to kvarker som trekkes fra hverandre, ryker og skaper nye kvark-antikvark-par . OLCF-artikkelen presiserer at prosjektet innebar simulering av «strengbrytende hadronisering»
.
Dette funnet bekrefter at den forenklede kvantemodellen korrekt fanget den essensielle ikke-perturbative dynamikken i den sterke kjernekraften, som tidligere bare var tilgjengelig via klassiske gittersimuleringer. Det understreker at tilnærmingen er fysisk meningsfull, ikke bare en beregningsøvelse.
Forskningsteamet har skissert flere neste steg for å utvide arbeidet :
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
En forsker ved Lawrence Berkeley National Laboratory brukte en IBM kvantedatamaskin ved Oak Ridge National Laboratory til å simulere hadronisering – prosessen der kvarker bindes til protoner og nøytroner – for første...
En forsker ved Lawrence Berkeley National Laboratory brukte en IBM kvantedatamaskin ved Oak Ridge National Laboratory til å simulere hadronisering – prosessen der kvarker bindes til protoner og nøytroner – for første... Simuleringen krevde omfattende forenklinger: reduserte dimensjoner, trunkering av Hilbert rommet i tunge kvark grensen og interaksjoner kun mellom nabokubitter – alt for å kunne kjøres på dagens støyende kvanteprosess...
Teamet planlegger å øke dimensjonaliteten, redusere forenklingene, skalere til IBMs systemer med over 100 kubitter, og til slutt gjøre direkte spådommer for eksperimenter ved Large Hadron Collider.