该团队用三个已知可以被量子计算机迅速求解的问题的小型实例来测试了他们的模块。具有用不同的问题来测试模块的灵活性是一个重大的进步，Shantanu Debnath说，他是联合量子研究所的研究生以及本论文的第一作者。“通过直接连接任何量子比特对，我们可以重新配置系统来实现任何算法，”Debnath说。“虽然这只是五个量子比特，但是我们知道如何将同样的方法运用到更大的集合中去。”
尽管在该模块的内部还是有一些东西不是量子的：一个数据库存储着驱动量子逻辑门——量子算法的基本单元——的激光脉冲的最佳形状。这些形状是用普通计算机提前计算好的，然后该模块用软件来将算法翻译成数据库中的脉冲。每一个量子算法由三个基本成分组成。首先，量子比特被预设在一个特定的状态;然后，他们经过一系列的量子逻辑门;最后，量子测量提取出算法的输出结果。
该模块使用不同颜色的激光来执行这些任务。一种颜色的光使用一种被称为光泵浦的技术来准备离子，在这个过程中每个量子比特会被照射直到其处于合适的量子能态。在过程结束时这个相同的激光还会帮助读出每个原子性离子的量子态。在这之间，另一个单独的激光会轰击离子以驱动量子逻辑门。
这些逻辑门就像是使普通计算机能够工作的开关和晶体管。在这里，激光推动离子并将其内部量子比特的信息耦合到它们的运动中，从而使模块中的任何两个离子能够通过其强大的电斥力进行相互作用。整个链上的两个离子通过这种相互作用来互相通知对方，就像在“牛顿摆”中抬起和释放其中一个球能够将能量转移到另一边去。
激光束的可重新配置性是一个关键的优势，Debnath说。“通过将算法简化为一系列推动相应的离子的激光脉冲，我们可以从外部重新配置这些量子比特之间的线路，”他说。“这变成了一个软件问题，其他的量子计算架构没有这种灵活性。”
为了测试这个模块，该团队运行了三个不同的量子算法，包括演示量子傅里叶变换(QFT)，其会找出一个给定的数学函数重复的次数有多频繁。这是Shor量子分解算法的一个关键部分，如果其运行在一个足够大的量子计算机上的话，将会破解一些目前在互联网上最广泛使用的安全标准。
其中两个算法成功运行了超过90%的时间，而量子傅里叶变换突破了70%的成功率。该研究团队说，这是由于脉冲整形逻辑门的残余误差以及计算过程中累积的系统误差造成的，这两个误差在根本上都不是无法逾越。他们指出，量子傅里叶变换算法需要所有可能的量子比特对逻辑门，其应该是最复杂的量子计算之一。
