邁向大規模量子計算機的關鍵一步，谷歌在量子處理器上嘗試錯誤校正

《自然》雜志刊登了谷歌量子AI團隊的關于量子計算的新論文。

就在2019年的10月底，谷歌量子AI團隊在《自然》雜志上刊登的論文稱， 谷歌量子計算機實現了量子優越性，甚至已經實現了量子霸權，證明了量子計算機可以在特定計算任務上超過經典計算機。

谷歌在量子計算機的投入非常積極。2013年，谷歌與NASA及大學空間研究協會合作，設立了谷歌量子AI實驗室。

糾錯是普通計算機或傳統計算機的標準功能，這些計算機使用兩種狀態位來存儲數據：0和1。如果數據從0變為1，或者從1變為0，發送額外的奇偶校驗位就會發出警告，這意味著計算機可以發現并修正這些錯誤。

由于每個量子比特的混合狀態都以0和1存在，嘗試測量它們都會直接破壞數據。一個理論解決方案是把眾多的物理量子位聚集成一個邏輯量子位。雖然目前已經創建了類似的邏輯量子位，但是至今它們還沒有被用于實際糾錯。

谷歌量子AI團隊的朱利安·凱利和他的同事在谷歌的Sycamore量子計算機上演示了這一概念。

Sycamore量子計算機的邏輯量子位大小從5到21個物理量子位不等，他們的研究發現，每增加一個物理量子位，邏輯量子位錯誤率就會呈指數級下降。研究小組能夠仔細測量額外的量子位，并在綜合測量時仍然能提供足夠的信息來推斷是否發生了錯誤。

凱利說，這意味著在未來創造實用、可靠的量子計算機是可能的。他說：“這基本上是我們在這個道路上邁出的第一步。這是一種實現大規模、容錯計算機的可行方法。這是我們未來想要制造的設備的一種展望。”

雖然在概念上這種解決方案已經成功，但是實際中仍然存在巨大的挑戰。由于每個量子位本身就非常容易出錯，所以如果在每個邏輯量子位上增添更多的量子位， 這就會出現問題。邏輯量子位遇到錯誤的概率隨著其內部量子位數量的增加而增加。

在這個過程中有一個平衡點，即所謂的閾值，在這個閾值下，錯誤校正特性捕捉到的問題比量子位的增加帶來的問題更多。

但是谷歌的糾錯還沒有達到閾值。如果想要達到閾值，就需要更少的干擾物理量子位，以及更少的錯誤，并將更多的量子位應用于每個邏輯量子位。

該團隊認為，成熟的量子計算機中每個邏輯量子位需要1000個量子位——但Sycamore量子計算機目前只有54個物理量子位。

倫敦帝國理工學院的彼得·奈特表示，“谷歌的研究正在朝著未來量子計算機所必需的方向邁進。如果我們不能做到這一點，我們就不會有一個大規模的計算機。

我很高興他們做到了這一點，因為如果沒有這個進步，人們仍然無法確定通向容錯的路線圖是否可行?！钡硎?，要真正達到閾值而且建立糾錯機制將是一個非常大的挑戰，如果要達到這個目的則需要更多量子位的處理器。

柏林自由大學的一位理論物理學家約施卡·羅夫說，“谷歌研究人員展示了完全糾錯的觸覺距離”。

通過研究多達11個數據量子位的鏈，谷歌研究人員現在能夠在一段時間內保留一個邏輯量子位，這個時間隨著物理量子位的數量呈指數增長。通過將單個量子位的狀態分布到多達11個數據量子位上，他們將50微秒后出錯的概率從40%降低到0.2%。

谷歌的物理學家、該論文的資深作者朱利安·凱利說，其他研究小組也展示了類似的誤差修正方案，但這項新工作是第一個證明誤差指數抑制的研究。這樣的指數抑制意味著開發者最終可能通過將邏輯量子位分布在1000個物理量子位上，從而無限期地維持一個邏輯量子位。

凱利說，盡管如此，團隊離完全糾正錯誤還有一半的距離。研究人員沒有像在量子計算機中那樣，將翻轉的物理量子比特變回到原來的狀態。更重要的是，谷歌團隊不能同時解決兩種可能影響量子比特的錯誤：交換量子態0和1部分的位翻轉，以及改變0和1部分在數學上的嚙合方式的相位翻轉。但是在實驗當中，研究人員只能控制其中的一種錯誤。

凱利說，要糾正這兩個問題，它們需要進入另一個維度，不是在物理量子位鏈中編碼單個邏輯量子位，而是在一個更復雜的協議中，即所謂的表面代碼中，將一個邏輯量子位編碼在一個正方形網格中。

谷歌的物理學家凱文·薩辛格說，為了實現表面編碼，谷歌的研究人員仍然需要改進單個物理量子位，并將錯誤率進一步降低30%。