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這些探測器是有史以來最敏感的傳感器，可以捕捉到由黑洞碰撞和合并等大規模天文事件引起的時空微弱漣漪。

匹配過濾則允許計算機從探測器收集的數據的噪音中挑選出引力波信號。它的工作原理是對數據進行篩選，然從潛在的數以萬億計的模板中尋找一個匹配的信號--這些模板則都是預先創建的數據片段，可能會跟真正的引力波信號相關。

雖然自LIGO在2015年9月發現第一個信號以來，這個過程已經實現了許多引力波的探測，但卻是耗時和資源密集型的。

在《Physical Review Research》上發表的一篇新論文中，該團隊描述了如何通過一種名為格羅弗算法的量子計算技術來大大加快這一過程。

格羅弗算法由計算機科學家洛夫·格羅弗于1996年開發，其利用量子理論的不尋常能力和應用來打打加快搜索數據庫的過程。

雖然能使用格羅弗算法處理數據的量子計算機仍是一項發展中的技術，但傳統計算機能對其行為進行建模并允許研究人員開發技術以便在技術成熟和量子計算機隨時可用時采用。

格拉斯哥團隊是第一個為引力波搜索目的而調整格羅弗算法的團隊。在論文中，他們展示了如何通過他們使用Python編程語言和Qiskit（一種模擬量子計算過程的工具）開發的軟件將其應用于引力波搜索。

該團隊開發的系統能實現跟模板數量的平方根成正比的運算速度提升。目前的量子處理器在執行基本操作時比經典計算機慢得多，但隨著技術的發展，其性能有望得到改善。這種計算數量的減少將轉化為時間上的加速。在最好的情況下，這意味著，比如如果使用經典計算的搜索需要一年的時間，那么在使用他們的量子算法的情況下，同樣的搜索可能只需要一個星期。

來自該大學物理和天文學學院的Scarlett Gao博士是論文的主要作者之一。他指出：“匹配過濾是格羅弗算法似乎很適合幫助解決的問題，我們已能夠開發出一個系統，這表明量子計算在引力波天文學中可以有寶貴的應用......雖然我們在本文中集中討論了一種類型的搜索，但它也有可能適用于其他過程，而這些過程和這個過程一樣不需要將數據庫加載到量子隨機存取存儲器中。”

物理與天文學學院的博士生Fergus Hayes是這項研究的論文共同第一作者。他補充道：“格拉斯哥的研究人員已經在引力波物理學方面研究了50多年，我們的引力研究所的工作幫助支撐了LIGO的開發和數據分析方面。Gao博士和我領導的跨學科工作已經證明了量子計算在匹配過濾方面的潛力。隨著量子計算機在未來幾年的發展，像這樣的過程有可能被用于未來的引力波探測器。這是一個令人興奮的發展前景，我們期待著在未來發展這個初步的概念證明。”