谷歌，量子计算重大突破 - MK体育网页版

谷歌在其Willow处理器上成功验证了一项名为“魔态培育”的技术，使得量子错误率实现了大幅下降。

量子计算机理论上有望通过同时处理多种可能性，达到指数级计算性能，但当前技术水平距离这一理想状态仍有较大差距。

据了解，在量子计算中，光子（或光粒子）被用作量子比特。这些量子比特连接后，相较于传统计算机使用的二进制0和1，具备更强的处理能力。量子位能够同时处于0和1的状态，即叠加态，从而加速信息处理。

然而，量子比特容易频繁出错，导致量子计算机目前仍存在局限。为克服这些错误，机器需要依赖所谓的“魔态”——谷歌研究院的科学家认为，他们开发的量子芯片可能有助于实现这一目标。

相关研究成果于周四发表在《科学》杂志上。据悉，谷歌在其Willow处理器上验证了“魔态培育”技术，将量子错误率降低了约40倍：在未使用培育时，大约每1000份魔态中有4份存在缺陷；采用培育后，大约每1万份中仅有1份存在问题。T态逻辑保真度达到99.99%，创下该领域的历史最高纪录。

“魔态”是实现通用量子计算的关键要素。量子处理器若要执行超越经典计算机的复杂运算，必须依赖魔态来生成所需的量子操作集合。然而，魔态一经使用便无法复用，使其成为稀缺资源。此外，以足够低的错误率生成魔态，一直是构建实用型大规模系统面临的重大挑战。

更大的挑战在于生产成本。部分研究估算显示，量子计算机可能需要将高达95%的总算力用于魔态生产，留给实际计算任务的资源极为有限。这一瓶颈自2004年便被研究人员预见，此后二十年间，学界持续探索降低魔态生产成本的方法，但进展缓慢。

在上述新研究中，研究人员展示了如何利用一种名为“培养”的、受园艺启发的方法，以更低成本提供“魔态”。

研究结果对2024年提出的理论方法进行了实验验证。当时，谷歌量子AI研究人员Craig Gidney、Noah Shutty与Cody Jones在既有文献基础上提出了魔态培育方案。

其核心思路是将魔态生产过程设计为一套“过滤机制”：谷歌利用协同测量来检测错误并过滤无效尝试，从而以更少资源生成更高质量的量子态。

而最新研究证实，在Willow超级计算机上，该方法对T态实现了99.99%的逻辑保真度，刷新了该领域纪录。

除减少错误外，谷歌的研究人员还证明，纯化的量子态可以在两种不同的纠错方法之间转移。这标志着该技术在集成到谷歌现有架构方面取得了进展。

不过，尽管取得上述进展，谷歌也明确表示，要将该技术扩展到实际量子计算领域，仍需进一步研究。但这些发现为减少构建容错量子系统所需的硬件资源提供了一条潜在途径。

本文来自微信公众号“科创板日报”，作者：黄君芝，36氪经授权发布。