谷歌達成量子計算機第二個里程碑,通過量子位降低量子計算錯誤率

deeptech深科技 發佈 2024-05-08T22:19:09.969927+00:00

事實上,所有計算機都存在出錯的可能性。因此,對其進行糾錯或儘可能地降低錯誤率,是相關研究人員和工程師們孜孜不倦探索和解決的問題。

事實上,所有計算機都存在出錯的可能性。


因此,對其進行糾錯或儘可能地降低錯誤率,是相關研究人員和工程師們孜孜不倦探索和解決的問題。


對於普通的計算機晶片來說,由於其以只能表示 0 或 1 的位(Bit)來存儲信息,並能夠將一些信息複製到冗餘的「糾錯」位中,因此當錯誤發生時,晶片可以發現並自動解決問題,這一般也被解釋為糾錯技術。


不過,量子計算機卻無法做到這一點,因為其計算原理使用的是,可以同時以 0 和 1 的疊加狀態存在的量子比特,所以如果量子比特的全量子態以一種不可恢復的形式丟失,就無法順利地讀出信息,這意味著它的信息不能被簡單地複製到冗餘的量子比特上。


但是,要想讓量子計算機攻克經典計算機無法解決的問題,比如理解化學催化劑的反應過程、將大部分整數分解為素數,糾錯技術是必不可少的關鍵一環。


基於此,科學家們開發了量子糾錯的方案,通過在多個物理量子位上對信息進行編碼,來構建能夠保護信息的邏輯量子位。並且,物理量子位的數量越多,出現錯誤的機率也就越低,其優勢體現在具有可伸縮性。


其中,需要說明的是,對更多物理量子位的增加,也會增加這樣一種可能性,即其中兩個量子位同時出現錯誤。因此,要想進一步提高邏輯性能,錯誤密度必須足夠低。


為了解決這個問題,谷歌量子 AI 團隊(Google Quantum AI)的研究人員使用包含 72 個量子位的晶片,採用如下兩種方式,對單個邏輯量子位進行了編碼。


一種是使用了 17 個量子位,包括 9 個數據和 8 個輔助量子位,能夠一次從一個錯誤中恢復;另一種是使用了 49 個量子位,包括 25 個數據和 24 個輔助量子位,能夠從兩個同時發生的錯誤中恢復,並且從性能上看後者比前者要略勝一籌。


研究人員對這兩種系統進行了 25 個周期的測量,來尋找邏輯翻轉的量子比特。谷歌量子硬體總監朱利安·凱利(Julian Kelly)表示:「研究人員只是跟蹤它們,而不是糾正它們,這足以完成實驗。」


25 個周期之後,他們對數據量子位進行了直接測量,以查看跟蹤所有邏輯翻轉情況或觀察是否優更多翻轉的輔助量子位已經潛入,這說明機器失去了對邏輯量子位的跟蹤。


實驗結果顯示,在前一個系統中,每個周期丟失邏輯量子比特的概率為 3.028%,後一個系統每周期丟失邏輯量子比特的概率為 2.914%。結果表明,隨著物理量子位數的增加,錯誤率是在下降的,儘管下降的幅度比較小。


2023 年 2 月 22 日,相關論文成果以《通過縮放表面編碼邏輯量子位來抑制量子誤差》(Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit)為題發表在 Nature 上[1]。



「我們的突破代表著我們在操作計算機方面的重大轉變。」Alphabet 和谷歌的 CEO桑達爾·皮查伊(Sundar Pichai)表示,「我們不是在量子處理器上逐個處理物理量子位,而是將一組量子位視為一個邏輯量子位。」


理論物理學家芭芭拉·特哈爾(Barbara Terhal)來自荷蘭代爾夫特理工大學,她專注於對量子糾錯的研究。在她看來,「谷歌的成就令人印象深刻,因為在大代碼規模下很難獲得更好的性能」。


「這是第一次有人實現了縮放邏輯量子位的實驗裡程碑。」皮查伊表示,「我們一直在朝著這一里程碑向未來努力,因為量子計算機有潛力為數百萬人的生活帶來實實在在的好處。」


據悉,谷歌為自己構建了一個大規模的「量子計算機路線圖」,其中共包括六個關鍵性的里程碑。


第一個里程碑是其在三年前設計出的一台量子計算機,它的計算速度遠遠大於世界上最快的超級計算機,能實現用 200 秒完成後者需要1萬年才能完成的計算任務。


而本次取得的最新突破,則被谷歌看作是第二個里程碑。


谷歌希望最終能夠開發出一台由 100 萬個物理量子比特組成的機器,能夠編碼 1000 個邏輯量子比特,也期待量子計算機能與經典計算機協同工作的未來。


同時,皮查伊也相信,在未來的某天,量子計算機不僅可以用於物理學研究,還可以幫助科研人員完成從電池到核聚變反應堆等更高效的可持續技術的研發,以及識別新藥分子的發現等。「這些研究將為我們帶來無法想像的進步。」皮查伊說。


綜上,量子計算機的發展和進步,有利於擴展人類知識的邊界,幫助我們找到解決世界上存在的一些最複雜問題的方法。


支持:張智


參考資料:

1.Google Quantum AI. Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit. Nature 614, 676–681 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05434-1

https://www.nature.com/articles/d41586-023-00536-w

https://www.science.org/content/article/quantum-computers-take-key-step-toward-curbing-errors

https://blog.google/inside-google/message-ceo/our-progress-toward-quantum-error-correction/

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