量子計(jì)算第二里程碑!谷歌實(shí)現(xiàn)量子糾錯(cuò)突破,150多位作者成果登Nature
2019年,谷歌首次宣稱實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán),創(chuàng)下首個(gè)里程碑。3年之后,這家公司宣布已經(jīng)達(dá)到通往構(gòu)建大型量子計(jì)算機(jī)道路上的第二個(gè)關(guān)鍵里程碑(M2)。
即有史以來(lái)首次通過(guò)增加量子比特來(lái)降低計(jì)算錯(cuò)誤率!官方博客稱,量子糾錯(cuò)(QEC)通過(guò)多個(gè)物理量子比特,即「邏輯量子比特」,對(duì)信息進(jìn)行編碼。這一方法被認(rèn)為是大型量子計(jì)算機(jī)降低錯(cuò)誤率來(lái)進(jìn)行計(jì)算的唯一方法。最新研究成果已發(fā)表在Nature期刊上。論文鏈接:https://www.nature.com/articles/s41586-022-05434-1不說(shuō)別的,這篇論文陣容有多強(qiáng)大,瞅瞅作者數(shù)量就知道了。有150多位科學(xué)家參與了本次研究。
物理量子比特到邏輯量子比特
2020年,谷歌曾發(fā)布了一份量子計(jì)算路線圖,共有六個(gè)關(guān)鍵里程碑。量子霸權(quán)第一,而當(dāng)前最新成果代表了M2。最后一個(gè)里程碑M6是實(shí)現(xiàn)100萬(wàn)個(gè)物理量子比特組成的量子計(jì)算機(jī),編碼1000個(gè)邏輯量子比特,到那時(shí)便可以實(shí)現(xiàn)量子計(jì)算機(jī)商業(yè)應(yīng)用的價(jià)值。為什么要糾錯(cuò)呢?需要明確的是,所有計(jì)算機(jī)都會(huì)出錯(cuò)。要想量子計(jì)算機(jī)能夠處理普通計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的問(wèn)題,比如將大整數(shù)分解為素?cái)?shù),糾錯(cuò)是不可避免的。對(duì)于普通計(jì)算機(jī)來(lái)講,其芯片以位(可以表示0或1)的形式存儲(chǔ)信息,并將一些信息復(fù)制到冗余的糾錯(cuò)位中。當(dāng)發(fā)生錯(cuò)誤時(shí),芯片可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行修復(fù)。然而,在量子計(jì)算中,卻無(wú)法做到這一點(diǎn)。量子比特是量子信息的基本單位,量子比特是0和1的量子疊加。如果一個(gè)量子比特的完整量子態(tài)不可挽回地丟失,則無(wú)法讀出信息,也就意味著它的信息不能簡(jiǎn)單地復(fù)制到冗余量子比特上。
現(xiàn)在,谷歌量子團(tuán)隊(duì)找到了一種全新的量子糾錯(cuò)方案:
即通過(guò)在一組物理量子,而不是單個(gè)量子中編碼信息的量子比特,稱為「邏輯量子比特」。
,時(shí)長(zhǎng)03:59
另外,使用多個(gè)量子比特進(jìn)行量子糾錯(cuò)的優(yōu)勢(shì)在于它可以不斷擴(kuò)展(Sacling)。當(dāng)然,物極必反,添加更多量子比特也會(huì)導(dǎo)致其中兩個(gè)量子同時(shí)受到錯(cuò)誤影響的機(jī)會(huì)。為了解決這一問(wèn)題,谷歌研究人員對(duì)量子芯片Sycamore的量子比特進(jìn)行了改進(jìn),研究了2種不同大小的邏輯量子比特。一個(gè)是由17個(gè)量子比特組成,一次能夠從一個(gè)錯(cuò)誤中糾錯(cuò);另一個(gè)由49個(gè)量子比特組成,可以從兩個(gè)同時(shí)發(fā)生的錯(cuò)誤中糾錯(cuò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,其性能優(yōu)于17個(gè)量子比特的版本。
表面碼邏輯量子比特糾錯(cuò)
谷歌團(tuán)隊(duì)是如何具體地實(shí)現(xiàn)這一成果呢?舉一個(gè)經(jīng)典通信中的簡(jiǎn)單例子:Bob想通過(guò)噪音的通信信道向Alice發(fā)送一個(gè)讀為「1」的位。他認(rèn)識(shí)到如果該位翻轉(zhuǎn)為「0」則消息丟失,因此改為發(fā)送三個(gè)位「111」。如果一個(gè)人錯(cuò)誤地翻轉(zhuǎn),Alice可以對(duì)所有接收到的位進(jìn)行多數(shù)表決(一個(gè)簡(jiǎn)單的糾錯(cuò)碼),仍然能夠理解預(yù)期的消息。若將信息重復(fù)三次以上,即增加編碼的「大小」,將使編碼能夠糾正更多個(gè)別錯(cuò)誤。表面碼則采用了這一原則,并設(shè)想了一個(gè)實(shí)用的量子實(shí)現(xiàn)。它必須滿足兩個(gè)額外的約束。首先,表面碼必須能夠糾正不只是位翻轉(zhuǎn)(從0到1個(gè)取一個(gè)量子比特),而且相位翻轉(zhuǎn)。這個(gè)錯(cuò)誤是量子態(tài)所獨(dú)有的,并將量子比特轉(zhuǎn)換為疊加態(tài),例如從0+1到0-1。其次,檢查量子比特的狀態(tài)會(huì)破壞其疊加態(tài),因此需要一種無(wú)需直接測(cè)量狀態(tài)即可檢測(cè)錯(cuò)誤的方法。為了突破這些限制,我們?cè)谄灞P上排列了2種類型的量子比特。頂點(diǎn)上的「數(shù)據(jù)」量子比特構(gòu)成邏輯量子比特,而每個(gè)正方形中心的「測(cè)量」量子比特用于所謂的穩(wěn)定器測(cè)量。這些測(cè)量結(jié)果告訴我們這些量子比特是否完全相同/不同,表明發(fā)生了錯(cuò)誤,但實(shí)際上并沒(méi)有揭示各個(gè)數(shù)據(jù)量子比特的值。通過(guò)棋盤模式平鋪兩種類型的穩(wěn)定器測(cè)量,以保護(hù)邏輯數(shù)據(jù)免受位翻轉(zhuǎn)和相位翻轉(zhuǎn)的影響。如果一些穩(wěn)定器測(cè)量值記錄了錯(cuò)誤,則使用穩(wěn)定器測(cè)量值中的相關(guān)性來(lái)識(shí)別發(fā)生了哪些錯(cuò)誤以及發(fā)生在何處。就比如上面例子中Bob給Alice的消息隨著編碼大小的增加而變得更加強(qiáng)大,一個(gè)更大的表面碼可以更好地保護(hù)它所包含的邏輯信息。表面碼可以承受一定數(shù)量的位和相位翻轉(zhuǎn)誤差,每個(gè)誤差小于距離的一半,其中距離是在任一維度上跨越表面代碼的數(shù)據(jù)量子比特?cái)?shù)。問(wèn)題是每個(gè)物理量子比特都容易出錯(cuò),所以編碼中的量子比特越多,出錯(cuò)的幾率就會(huì)越大。為此,物理量子比特的誤差必須低于所謂的「容錯(cuò)閾值」。對(duì)于表面碼來(lái)說(shuō),這個(gè)閾值是相當(dāng)?shù)偷摹?/span>最新實(shí)驗(yàn)便證明了這一點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)運(yùn)行在谷歌最先進(jìn)的第三代Sycamore處理器架構(gòu),為QEC進(jìn)行了優(yōu)化,使用了全面改進(jìn)的表面碼。為此,研究人員對(duì)其量子計(jì)算機(jī)的所有部件進(jìn)行了7大改進(jìn),包括量子比特的質(zhì)量、控制軟件,再到用于將計(jì)算機(jī)冷卻到接近絕對(duì)零度的低溫設(shè)備。研究人員通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)比較基于17個(gè)物理量子比特distance-3表面碼(ε3)和基于49個(gè)物理量子比特distance-5表面碼(ε5)的邏輯錯(cuò)誤率之間的比率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如上圖右所示,較大表面碼展現(xiàn)出能夠?qū)崿F(xiàn)更好的邏輯量子比特性能(每周期2.914%邏輯錯(cuò)誤),優(yōu)于較小的表面碼(每周期3.028%邏輯錯(cuò)誤)。谷歌稱,雖然這可能看起來(lái)是一個(gè)小的改進(jìn),但是不得不強(qiáng)調(diào)這一結(jié)果是自Peter Shor的1995年QEC提案以來(lái)該領(lǐng)域的首創(chuàng)。較大編碼優(yōu)于較小編碼是QEC的關(guān)鍵特征,所有量子計(jì)算架構(gòu)都需要跨過(guò)這一障礙,才能降低量子應(yīng)用的低錯(cuò)誤率。
未來(lái)之路
上面這些結(jié)果表明,我們正進(jìn)入一個(gè)實(shí)用的QEC新時(shí)代。
過(guò)去幾年,谷歌的Quantum AI團(tuán)隊(duì)一直在思考:該如何定義這個(gè)新時(shí)代的成功,如何衡量一路走來(lái)的進(jìn)步?他們的最終目標(biāo)是,展示一種在有意義的應(yīng)用中,使用量子計(jì)算機(jī)所需的低錯(cuò)誤的途徑。因此,專家們的目標(biāo)仍然是在每個(gè)QEC周期中達(dá)到10^6分之一或更低的邏輯錯(cuò)誤率。左圖:改進(jìn)表面代碼的性能(由
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