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这些探测器是有史以来最敏感的传感器，可以捕捉到由黑洞碰撞和合并等大规模天文事件引起的时空微弱涟漪。
匹配过滤则允许计算机从探测器收集的数据的噪音中挑选出引力波信号。它的工作原理是对数据进行筛选，然从潜在的数以万亿计的模板中寻找一个匹配的信号--这些模板则都是预先创建的数据片段，可能会跟真正的引力波信号相关。
虽然自LIGO在2015年9月发现第一个信号以来，这个过程已经实现了许多引力波的探测，但却是耗时和资源密集型的。
在《Physical Review Research》上发表的一篇新论文中，该团队描述了如何通过一种名为格罗弗算法的量子计算技术来大大加快这一过程。
格罗弗算法由计算机科学家洛夫·格罗弗于1996年开发，其利用量子理论的不寻常能力和应用来打打加快搜索数据库的过程。
虽然能使用格罗弗算法处理数据的量子计算机仍是一项发展中的技术，但传统计算机能对其行为进行建模并允许研究人员开发技术以便在技术成熟和量子计算机随时可用时采用。
格拉斯哥团队是第一个为引力波搜索目的而调整格罗弗算法的团队。在论文中，他们展示了如何通过他们使用Python编程语言和Qiskit（一种模拟量子计算过程的工具）开发的软件将其应用于引力波搜索。
该团队开发的系统能实现跟模板数量的平方根成正比的运算速度提升。目前的量子处理器在执行基本操作时比经典计算机慢得多，但随着技术的发展，其性能有望得到改善。这种计算数量的减少将转化为时间上的加速。在最好的情况下，这意味着，比如如果使用经典计算的搜索需要一年的时间，那么在使用他们的量子算法的情况下，同样的搜索可能只需要一个星期。
来自该大学物理和天文学学院的Scarlett Gao博士是论文的主要作者之一。他指出：“匹配过滤是格罗弗算法似乎很适合帮助解决的问题，我们已能够开发出一个系统，这表明量子计算在引力波天文学中可以有宝贵的应用......虽然我们在本文中集中讨论了一种类型的搜索，但它也有可能适用于其他过程，而这些过程和这个过程一样不需要将数据库加载到量子随机存取存储器中。”
物理与天文学学院的博士生Fergus Hayes是这项研究的论文共同第一作者。他补充道：“格拉斯哥的研究人员已经在引力波物理学方面研究了50多年，我们的引力研究所的工作帮助支撑了LIGO的开发和数据分析方面。Gao博士和我领导的跨学科工作已经证明了量子计算在匹配过滤方面的潜力。随着量子计算机在未来几年的发展，像这样的过程有可能被用于未来的引力波探测器。这是一个令人兴奋的发展前景，我们期待着在未来发展这个初步的概念证明。”