尽管如今的量子计算机仍处于发展的早期阶段，但它已经有能力做一些事情了。比如，创造一种叫做“时间晶体”（Time crystal）的新物质相。

“时间晶体”这一概念由诺贝尔物理学奖得主Frank Wilczek在2012年首次提出。与水晶的结构在空间中重复类似，时间晶体在时间上呈周期性重复——它不需要任何进一步的能量输入就能够无限重复，像“永动机”一样。

当地时间11月30日，国际知名期刊《自然》上发表的一项论文中，一个国际研究团队详细介绍了他们使用谷歌的“悬铃木”（Sycamore）量子计算硬件创建的时间晶体。

“总的来说，我们正在采用未来会成为量子计算机的设备，我们将其视为复杂的量子系统。”论文作者之一、斯坦福大学博士后Matteo Ippoliti表示，“我们不是在计算，而是将计算机作为一个实现和检测物质新相的新实验平台。”

对于团队来说，他们取得成就的兴奋不仅是创造了一个新的物质相，还在于开辟了探索凝聚态物理领域新机制的机会。该领域研究系统中许多对象的集体相互作用所带来的新现象和特性，这种交互比单个对象的属性可以丰富得多。

“时间晶体是物质的新型非平衡量子相的一个明显例子，”该论文的通讯作者、斯坦福大学物理学助理教授Vedika Khemani表示，“虽然我们对凝聚态物理的大部分理解都基于平衡系统，不过，这些新的量子设备为我们提供了一个迷人的窗口，可以了解多体物理学中的新非平衡状态。”

研究人员制作这种时间晶体的方式像培养果蝇，并给予其一些刺激。

物理学中的果蝇是伊辛模型，这是一类描述物质相变的随机过程（stochastic process）模型，可用于理解各种物理现象（包括相变和磁性）。伊辛模型由一个晶格组成，其中每个位置都被一个粒子占据，该粒子可以处于两种状态，表示为自旋向上或向下。

Khemani在读研究生期间、她的博士生导师 Shivaji Sondhi以及马克斯-普朗克复杂系统物理研究所的 Achilleas Lazarides 和 Roderich Moessner 无意中发现了这种制造时间晶体的方法。

当时，他们正在研究非平衡多体局部化系统，就是粒子“卡在”其开始状态且永远无法放松到平衡状态的系统。

他们尝试探索这些系统被激光定期击中时，其可能发展的阶段。他们找到了稳定的非平衡相，还发现粒子的自旋在时间上永远重复的模式中翻转，其周期是激光驱动周期的两倍，从而形成时间晶体。

激光的周期性冲击为晶体的动态建立了特定的节奏。通常，旋转的“舞蹈”应该与这种节奏同步，而时间晶体则不然。与之相反，自旋在两种状态之间翻转，只有在被激光击中两次后才能完成一个循环。这意味着系统的“时间平移对称性”被打破。

对称性在物理学中十分重要。对称性的打破解释了规则晶体、磁铁和许多其他现象的起源。然而，时间平移对称性与其他对称性不同，它不能在平衡状态下被打破。周期性的冲击是一个漏洞，让时间晶体成为可能。

振荡周期的倍增并不寻常，但也不是前所未有。长期的振荡在少粒子系统的量子动力学中也很常见。

时间晶体的独特之处在于，它是一个由数百万粒子组成的系统，但能在没有任何能量流入或流出的情况下表现出协调一致的行为。

此前，许多研究团队的不少实验都实现了各种近乎时间晶体的成果。不过，提供“多体定位（many-body localization）”（这一现象使时间晶体无限稳定）配方中的所有成分仍然是一个突出挑战。

此项研究中，Khemani等人与谷歌量子AI团队合作，他们使用谷歌的Sycamore量子计算硬件，使用量子比特对20次“自旋”进行编程。

研究人员通过量子计算机的特殊能力证实了他们所称的真实的时间晶体。不过，由于量子设备并不完美，其尺寸和相干时间有限，这意味着他们的实验在尺寸和持续时间上有限——只能观察到几百个周期而不是无限期的时间晶体振荡。为了评估产出的稳定性，研究人员还设计了各种方案，包括在时间上向前和向后运行模拟并缩放其大小。

“我们设法利用量子计算机的多功能性来帮助分析其自身的局限性，”论文作者之一、马克斯普朗克复杂系统物理研究所所长Moessner表示，“本质上，它告诉我们如何纠正自己的错误，以便从有限时间的观测中确定理想时间结晶行为的指纹。”

理想的时间晶体有一个关键特征：其在所有状态下都表现无限振荡。验证这种对状态选择的稳健性是一项关键的实验挑战，研究人员设计了一种协议，只需运行1次机器就能探测超过100万个时间晶体的状态，而且只用几毫秒的运行时间。

“我们量子处理器的一个独特之处在于它能够创造高度复杂的量子态，”论文作者之一、谷歌研究员Xiao Mi表示，“这些状态能有效验证物质的相位结构，而不用调查整个计算空间。这原本是一项棘手的任务。”

此项研究的成果也表明，量子计算机在计算以外越来越有用。“我很乐观，有了更多更好的量子比特，我们的方法可以成为研究非平衡动力学的主要方法。”论文作者之一、谷歌研究员Pedram Roushan表示。