谷歌的最新72位量子比特量子計(jì)算機(jī)

谷歌最近宣布推出一款72個(gè)量子比特的最新量子計(jì)算機(jī)Bristlecone，實(shí)現(xiàn)了1%的低錯(cuò)誤率，與9個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)持平。谷歌認(rèn)為使用Bristlecone可以實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)（quantum supremacy）。

研究科學(xué)家Marissa Giustina在圣芭芭拉谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室安裝Bristlecone芯片。來源：Google Quantum AI Lab

谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室研究科學(xué)家Julian Kelly在Google Research官博發(fā)文，介紹了經(jīng)過同行評(píng)議的，谷歌的最新72位量子比特量子計(jì)算機(jī)。

“我們剛開始測(cè)試，”Google的物理學(xué)家John Martinis說：“從目前我們所知道的情況來看，我們非常樂觀。”Martinis說，如果一切運(yùn)作良好，量子霸權(quán)可能會(huì)在幾個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

Kelly介紹說，谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室（Google Quantum AI Lab）的目標(biāo)是構(gòu)建可用于解決現(xiàn)實(shí)世界問題的量子計(jì)算機(jī)。谷歌的策略是使用與通用糾錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)兼容的系統(tǒng)來探索近期的應(yīng)用。為了使量子處理器能夠在經(jīng)典模擬的范圍之外運(yùn)行算法，它不僅需要大規(guī)模的量子比特，處理器在讀出（readout）和邏輯運(yùn)算上的低錯(cuò)誤率保證也十分重要，比如單比特門和兩比特門。

在洛杉磯舉行的美國(guó)物理學(xué)會(huì)年會(huì)上，谷歌展示了一個(gè)新的量子處理器Bristlecone。這個(gè)基于門的超導(dǎo)系統(tǒng)目的在于研究量子比特技術(shù)的系統(tǒng)誤差率和可擴(kuò)展性，以及在量子模擬、優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。

Julian Kelly介紹，這個(gè)最新設(shè)備遵循谷歌之前提出的9個(gè)量子比特量子計(jì)算機(jī)的線性陣列技術(shù)所對(duì)應(yīng)的物理學(xué)原理，而該技術(shù)顯示的最佳結(jié)果如下：低的讀數(shù)錯(cuò)誤率（1%）、單量子比特門（0.1%）以及最重要的雙量子比特門（0.6%）。該設(shè)備使用與9個(gè)量子比特的相同的模式進(jìn)行耦合、控制和讀出，但將其擴(kuò)展為一個(gè)包含72個(gè)量子比特的正方形數(shù)組。

實(shí)驗(yàn)中，研究人員選擇了這種尺寸的設(shè)備來展示未來的量子霸權(quán)，使用面編碼研究一階和二階糾錯(cuò)，并促進(jìn)量子算法在實(shí)際硬件上的發(fā)展。

左邊是谷歌最新的72量子比特量子處理器Bristlecone。右邊是該設(shè)備的圖示：每個(gè)“X”代表一個(gè)量子比特，量子比特之間以線性陣列方式相連。來源：GoogleQuantum AI Lab

在研究特定的應(yīng)用程序之前，對(duì)量子處理器的量化能力很重要。谷歌的理論團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出了一種基準(zhǔn)測(cè)試工具來完成這項(xiàng)任務(wù)，通過在設(shè)備上應(yīng)用隨機(jī)的量子電路來對(duì)系統(tǒng)的任務(wù)進(jìn)行隨機(jī)分配，并通過一個(gè)經(jīng)典的模擬方法來檢查抽樣輸出的分布情況。對(duì)于一個(gè)操作誤差足夠小的量子處理器，它可以在一個(gè)明確的計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)的問題上具有超越經(jīng)典的超級(jí)計(jì)算機(jī)的表現(xiàn)，也即 “量子霸權(quán)”。這些隨機(jī)電路在量子比特和計(jì)算長(zhǎng)度以及深度上都必須很大。

雖然目前還沒有人可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，但是谷歌研究人員計(jì)算后認(rèn)為，量子霸權(quán)的目標(biāo)可以通過使用49個(gè)量子比特，一個(gè)超過40的電路深度，一個(gè)低于0.5%的2個(gè)比特誤差進(jìn)行完美的證明。他們相信，這個(gè)量子處理器優(yōu)于超級(jí)計(jì)算機(jī)的實(shí)驗(yàn)證明將會(huì)是這個(gè)領(lǐng)域的分水嶺，同時(shí)也是未來的主要目標(biāo)之一。

錯(cuò)誤率和量子比特位數(shù)之間的關(guān)系。紅色顯示了谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室的預(yù)期研究方向，他們希望近期能夠開發(fā)出基于糾錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)的相關(guān)應(yīng)用。來源：GoogleQuantum AI Lab

谷歌原本希望在9個(gè)量子比特的設(shè)備上實(shí)現(xiàn)類似的性能，但現(xiàn)在已經(jīng)做到了72個(gè)量子比特。他們指出，未來在建造更大規(guī)模的量子計(jì)算機(jī)時(shí)，Bristlecone將會(huì)是一個(gè)令人信服的原理證明。谷歌也表示，在低的系統(tǒng)錯(cuò)誤下運(yùn)行像Bristlecone這樣的設(shè)備需要軟件、控制電子以及處理器本身等多種技術(shù)進(jìn)行配合，因此接下來還需要在幾輪的迭代中對(duì)系統(tǒng)工程進(jìn)行仔細(xì)的觀察。

谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室指出，使用Bristlecone可以實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)，而且在這種水平上學(xué)習(xí)如何構(gòu)建和操作設(shè)備會(huì)是一個(gè)令人興奮的挑戰(zhàn)。他們期待分享結(jié)果，而這也可以幫助更多的研究人員進(jìn)行這方面的實(shí)驗(yàn)。