谷歌人工智能设计量子处理器实现错误抑制指数增长

英国《自然》杂志14日发表一项量子计算最新成果：谷歌人工智能设计的量子处理器“悬铃木”实现了错误抑制的指数增长，该实验演示为可扩展容错量子计算机的开发铺平了道路。这一结果被认为翻开人类计算能力的新篇章，因为它表明量子纠错可以成功将错误率控制在一定范围内，并逼近量子计算机潜力的阈值。

量子计算的一个目标就是以指数级倍数超过传统经典计算机的速度，去执行特定计算任务。但量子计算机和经典计算机一样，很容易出现由底层物理系统“噪声”引起的错误。行之有效的解决办法，是在计算机操作中加入一种能在错误出现时发现并纠正这些错误的方法。一种量子纠错方法使用量子纠错码，通过将多个量子比特(量子信息的单位，对应经典计算机的比特)当作一个逻辑量子比特，从而在不破坏逻辑量子比特中存储信息的情况下，发现并纠正错误。但为了实现量子计算的潜力，逻辑错误率必须保持在很低的水平。

此次，美国谷歌的研究人员朱丽安·凯利及其同事，研究了“悬铃木”处理器的量子纠错能力。“悬铃木”包含一个54超导量子比特的二维阵列。研究团队运行了两种量子纠错码：一种是最多由21个量子比特组成的一维链重复码，用来测试错误抑制能力;另一种是由7个量子比特组成的二维表面码，作为与更大码的设置相容性的原理验证实验。

科学家团队的研究表明，将重复码基于的量子比特数量从5个提高到21个，对逻辑错误的抑制实现了最多100倍的指数增长。这种错误抑制能力在50次纠错实验中均表现稳定。

这些结果之所以令人振奋，是因为它们表明量子纠错可以成功将错误率控制在一定范围内。虽然这个错误率还没达到实现量子计算机潜力的阈值，但此次最新的结果表明，“悬铃木”架构或已逼近这一阈值。

总编辑圈点

量子计算机想要实现它的既定目标，还需要克服许多挑战。比如在产生较大计算空间的同时保证计算错误率低，以及设计一种经典计算机难以处理但量子计算机可以轻松完成的基准测试。其中，量子纠错被公认为是实现可容错通用量子计算的核心问题。此次科学家表明，量子纠错已经可以成功将错误率控制在一定范围内，无疑等于在该领域里迈出了一大步。未来，利用量子纠错在逻辑比特层面上进行精密操作，都需以此为基础。(记者张梦然)

关键词： 谷歌 人工智能 量子 处理器