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2026年10月23日，据ScienceDaily报道，芝加哥大学普利兹克分子工程学院的研究团队在量子计算领域取得关键突破。他们首次完整模拟了碳化硅晶体中自旋缺陷被光激发后的能量耗散全程，发现一种被长期低估的“内部转换”机制，为量子传感器和量子计算机的材料设计提供了全新计算工具。
综艺预告量子计算里的微小缺陷：自旋缺陷成为量子比特候选
在量子计算中，信息载体通常采用超导电路或囚禁离子，但晶体中的自旋缺陷正成为更具扩展性的候选方案。自旋缺陷是晶格中的原子尺度瑕疵，例如金刚石中的一个碳原子被氮原子取代并伴随一个空位。这种缺陷能捕获电子，其自旋态可在光照下被初始化、操控和读取，因此能够充当稳定的量子比特。缺陷天然分布在固体材料中，有望用于构建大规模量子存储网络。然而，缺陷与光的相互作用极其复杂，其激发态之间能量如何流转，科学家一直缺乏完整的物理图像。
综艺剪辑三大能量损失路径：内部转换为何最难建模
当激光激发自旋缺陷后，缺陷可以通过三种渠道返回低能态：发射光子、在不同自旋态间跃迁，或将能量转移给周围原子的振动。前两条路径已有成熟的量子力学方程描述，第三条路径，即内部转换，却长期困扰计算物理学家。内部转换不发射辐射，能量直接耗散为晶格振动，计算量指数级增长。博士后研究员斯特凡诺·维拉尼表示：“虽然方程是已知的，但由于计算上的困难，很难准确描述这个过程。你需要处理电子与周围原子之间的复杂相互作用，而在由数百或数千个原子构成的实际固体模型中，这种描述极具挑战性。”
综艺爆笑新计算方法：多体波函数与WEST程序结合
为了攻克上述难题，朱莉娅·加利团队将多年积累的多体波函数技术、精确数学推导与高性能模拟相结合。他们用多体波函数表示自旋缺陷的激发态，并通过严格推导计算出每个激发态与附近原子振动的耦合强度。这样无需逐项分析数百种振动构型，就能得到电子态与所有振动模式之间的对应关系。团队将新框架整合进其开发的WEST开源模拟程序中，该程序专门针对图形处理器（GPU）优化。自2015年起，WEST在美国能源部基础能源科学办公室资助下持续迭代，论文发表于《物理评论快报》2026年第137卷第16期。
热剧推荐| 研究对象 | 材料类型 | 内部转换贡献 | 模型结论 |
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| 氮空位中心 | 金刚石 | 三重态中较弱，单重态中主导 | 与光谱实验一致 |
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| 双空位缺陷 | 碳化硅 | 对三重态寿命影响显著 | 修正原有预测 |
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这一方法首次实现了对整个光学循环的第一性原理描述，比以往任何模型都更接近真实物理过程。
新剧推荐碳化硅中的意外发现：内部转换被严重低估
据芝加哥大学普利兹克分子工程学院同步发布的新闻稿，团队先测试了金刚石中的氮空位中心。计算结果与最新光谱实验高度吻合：在单重态中，内部转换是主要能量释放途径；在三重态中则贡献较小。接下来，当团队转向碳化硅中的双空位缺陷时，结果出现意外。计算显示，内部转换对缺陷激发态寿命的影响远超过此前所有理论模型的估计，这个被低估的机制恰好解释了理论预测与实验观测之间长期悬而未决的分歧。加利表示：“我们预想到会有影响，但没想到影响如此之大。我们发现内部转换过程实际上比我们预想的更重要。”
量子传感器与能源研究：新工具的未来应用
准确的内部转换计算，意味着科学家能在制造之前预判哪种自旋缺陷更适合作为量子比特。碳化硅材料兼容现有半导体工艺，与金刚石相比更容易集成到芯片中。这项突破对量子传感器同样重要：传感器的灵敏度和分辨率取决于缺陷光循环的信噪比，而能量损失机制直接影响信噪比上限。此外，内部转换与光合作用、光伏器件中的能量转化过程在物理上相通。加利指出：“这一过程不仅与自旋缺陷相关，也与能源技术关心的过程相关。这也是这项工作如此令人兴奋的原因之一。”
下一步：引入机器学习与扩展材料版图
虽然新框架已经通过WEST向全球学术界开源，但模拟仍需要大量计算资源。团队正尝试用机器学习降低计算成本。维拉尼透露：“我们正在研究将机器学习集成到激发态计算中，以进一步提高方法效率。”同时，团队准备将方法扩展到硅材料中的自旋缺陷，以及能源转化和存储材料。金宇补充道：“我们提供了完整描述自旋缺陷光学循环所缺少的那块拼图。现在，我们的工作可用于更准确地预测许多量子技术感兴趣的材料。”
Q1: 什么是自旋缺陷？它对量子计算为什么重要？
A1: 自旋缺陷是晶体中的原子级瑕疵，能捕获电子并形成可由光操控的自旋态。它的量子态能在室温下保持稳定，并可通过荧光读取，因此被视为制造量子比特、量子传感器和量子存储器的理想平台。
Q2: 这项研究最大的突破点在哪里？
A2: 突破在于首次完整量化了碳化硅中内部转换过程对激发态寿命的贡献，解决了理论预测与实验观测数十年未解的分歧，并将计算方法开源给全球科研界，使科学家们能更可靠地筛选量子材料，无需昂贵试错。
从金刚石到碳化硅，一条被忽视的能量通道正在改写量子计算的材料路线图。随着新工具进入开源平台WEST，更多实验室将以第一性原理精度预测自旋缺陷行为，为量子传感器与量子计算机的规模化铺平道路。
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量子计算研究迎来新突破：芝加哥大学团队通过第一性原理计算，揭示碳化硅自旋缺陷中一个此前被严重低估的能量损失机制——内部转换。这一发现解决了长期理论实验分歧，为量子传感器、量子计算机及能源材料设计提供开源工具，加速量子芯片研发进程。科学家称该机制对自旋缺陷光学循环至关重要，点击了解详细机理。
