所有計算機都存在出錯的可能性。因此，對其進行糾錯或盡可能地降低錯誤率，是相關(guān)研究人員和工程師們孜孜不倦探索和解決的問題。

對于普通的計算機芯片來說，由于其以只能表示 0 或 1 的位（Bit）來存儲信息，并能夠?qū)⒁恍┬畔?fù)制到冗余的“糾錯”位中，因此當(dāng)錯誤發(fā)生時，芯片可以發(fā)現(xiàn)并自動解決問題，這一般也被解釋為糾錯技術(shù)。

不過，量子計算機卻無法做到這一點，因為其計算原理使用的是，可以同時以 0 和 1 的疊加狀態(tài)存在的量子比特，所以如果量子比特的全量子態(tài)以一種不可恢復(fù)的形式丟失，就無法順利地讀出信息，這意味著它的信息不能被簡單地復(fù)制到冗余的量子比特上。

但是，要想讓量子計算機攻克經(jīng)典計算機無法解決的問題，比如理解化學(xué)催化劑的反應(yīng)過程、將大部分整數(shù)分解為素數(shù)，糾錯技術(shù)是必不可少的關(guān)鍵一環(huán)。

基于此，科學(xué)家們開發(fā)了量子糾錯的方案，通過在多個物理量子位上對信息進行編碼，來構(gòu)建能夠保護信息的邏輯量子位。并且，物理量子位的數(shù)量越多，出現(xiàn)錯誤的幾率也就越低，其優(yōu)勢體現(xiàn)在具有可伸縮性。

其中，需要說明的是，對更多物理量子位的增加，也會增加這樣一種可能性，即其中兩個量子位同時出現(xiàn)錯誤。因此，要想進一步提高邏輯性能，錯誤密度必須足夠低。

為了解決這個問題， 谷歌 量子 AI  團隊（Google Quantum AI）的研究人員使用包含 72 個量子位的芯片，采用如下兩種方式，對單個邏輯量子位進行了編碼。

一種是使用了 17 個量子位，包括 9 個數(shù)據(jù)和 8 個輔助量子位，能夠一次從一個錯誤中恢復(fù)；另一種是使用了 49 個量子位，包括 25 個數(shù)據(jù)和 24 個輔助量子位，能夠從兩個同時發(fā)生的錯誤中恢復(fù)，并且從性能上看后者比前者要略勝一籌。

研究人員對這兩種系統(tǒng)進行了 25 個周期的測量，來尋找邏輯翻轉(zhuǎn)的量子比特。 谷歌 量子硬件總監(jiān)朱利安·凱利（Julian Kelly）表示：“研究人員只是跟蹤它們，而不是糾正它們，這足以完成實驗?！?/span>

25 個周期之后，他們對數(shù)據(jù)量子位進行了直接測量，以查看所有邏輯翻轉(zhuǎn)情況或觀察是否有更多翻轉(zhuǎn)的輔助量子位已經(jīng)潛入，這說明機器失去了對于邏輯量子位的跟蹤。

實驗結(jié)果顯示，在前一個系統(tǒng)中，每個周期丟失邏輯量子比特的概率為 3.028%，后一個系統(tǒng)每周期丟失邏輯量子比特的概率為 2.914%。結(jié)果表明，隨著物理量子位數(shù)的增加，錯誤率是在下降的，盡管下降的幅度比較小。

2023 年 2 月 22 日，相關(guān)論文成果以《通過縮放表面編碼邏輯量子位來抑制量子誤差》（Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit）為題發(fā)表在 Nature 上[1]。      

圖丨相關(guān)論文（來源：Nature）

“我們的突破代表著我們在操作計算機方面的重大轉(zhuǎn)變。” 谷歌 的 CEO桑達爾·皮查伊（ Sundar Pichai ）表示，“我們不是在量子處理器上逐個處理物理量子位，而是將一組量子位視為一個邏輯量子位?！?/span>

理論物理學(xué)家芭芭拉·特哈爾（Barbara Terhal）來自荷蘭代爾夫特理工大學(xué)，她專注于對量子糾錯的研究。在她看來，“ 谷歌 成就令人印象深刻，因為在大代碼規(guī)模下很難獲得更好的性能”。

“這是第一次有人實現(xiàn)了縮放邏輯量子位的實驗里程碑?！?/span> 皮查伊 表示，“我們一直在朝著這一里程碑向未來努力，因為量子計算機有潛力為數(shù)百萬人的生活帶來實實在在的好處。”

據(jù)悉， 谷歌 為自己構(gòu)建了一個大規(guī)模的“量子計算機路線圖”，其中共包括六個關(guān)鍵性的里程碑。

第一個里程碑是其在三年前設(shè)計出的一臺量子計算機，它的計算速度遠遠大于世界上最快的超級計算機，能實現(xiàn)用 200 秒完成后者需要1萬年才能完成的計算任務(wù)。

而本次取得的最新突破，則被 谷歌 看作是第二個里程碑。

谷歌 希望最終能夠開發(fā)出一臺由 100 萬個物理量子比特組成的機器，能夠編碼 1000 個邏輯量子比特，也期待量子計算機能與經(jīng)典計算機協(xié)同工作的未來。

同時， 皮查伊 也相信，在未來的某天，量子計算機不僅可以用于物理學(xué)研究，還可以幫助科研人員完成從電池到核聚變反應(yīng)堆等更高效的可持續(xù)技術(shù)的研發(fā)，以及識別新藥分子的發(fā)現(xiàn)等。“這些研究將為我們帶來無法想象的進步?！? 皮查伊 說。

綜上，量子計算機的發(fā)展和進步，有利于擴展人類知識的邊界，幫助我們找到解決世界上存在的一些最復(fù)雜問題的方法。

支持：張智

參考資料：

1.Google Quantum AI. Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit. Nature 614, 676–681 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-022-05434-1

https://www.nature.com/articles/d41586-023-00536-w

https://www.science.org/content/article/quantum-computers-take-key-step-toward-curbing-errors

https://blog.google/inside-google/message-ceo/our-progress-toward-quantum-error-correction/