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國際著名學術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇量子計算論文，研究者演示了隨著糾錯規(guī)模增加錯誤率降低的量子計算，這項研究工作意味向可擴展的量子糾錯進展更進一步，以使量子計算機達到足夠低的錯誤率，從而運行可用的量子算法。

該論文介紹，量子計算機和經(jīng)典計算機一樣，容易發(fā)生其背后物理系統(tǒng)“噪音”(或干擾)導致的錯誤；實現(xiàn)其潛能需要降低錯誤率。一種量子糾錯方法是用糾錯碼(error-correcting codes)，使用一組物理量子位(量子信息單位，相當于經(jīng)典計算機的比特)形成一個邏輯量子位。這個系統(tǒng)稱為表面碼邏輯量子位，可以檢測和糾正錯誤而不影響信息，但擴展這樣的系統(tǒng)意味著操作更多量子位，這可能引入更多邏輯錯誤。為使邏輯性能隨著編碼規(guī)模增加而改善，總體的糾錯需超過增加的邏輯錯誤。

在本項研究中，谷歌“量子人工智能”(Quantum AI)團隊展示了一種邏輯量子位表面碼，可以在系統(tǒng)規(guī)模增大時降低錯誤率。他們建造了一個72個量子位的超導量子處理器，用兩種不同表面碼進行測試：一種稱為distance-5邏輯量子位(基于49個物理量子位)和一種較小的distance-3邏輯量子位(基于17個物理量子位)。較大表面碼展現(xiàn)出能夠?qū)崿F(xiàn)更好的邏輯量子位性能(每周期2.914%邏輯錯誤)，優(yōu)于較小的表面碼(每周期3.028%邏輯錯誤)。

該研究團隊總結(jié)指出，今后還需要更多研究來實現(xiàn)有效計算所需的邏輯錯誤率，但他們最新完成的這項工作展示了量子計算未來開發(fā)的基本要求。(完)

關(guān)鍵詞： 量子人工智能