谷歌“量子人工智能”研究获新进展，向可扩展算法更进一步

谷歌“量子人工智能”制造的两代悬铃木处理器。每个处理器都有两个黏合在一起的芯片，一个包含量子位，一个包含量子位和外部世界之间的线路。

据英国《自然》杂志22日报道，谷歌科学家团队改善了量子计算机的纠错能力，演示了随着纠错规模增加，错误率反而降低的量子计算。这项工作意味着人们向可扩展的量子纠错更进一步，使量子计算机达到以足够低的错误率运行可用量子算法的水平。

量子计算机和经典计算机一样，容易发生其背后物理系统“噪音”（或干扰）导致的错误，实现其潜能需要降低错误率。一种量子纠错方法是用所谓“纠错码”，即使用一组物理量子位（量子信息单位，相当于经典计算机的比特）形成一个逻辑量子位。这个系统称为表面码逻辑量子位，可以检测和纠正错误而不影响信息，但扩展这样的系统意味着操作更多量子位，这可能引入更多逻辑错误。为使逻辑性能随着编码规模增加而改善，总体的纠错需超过增加的逻辑错误。

谷歌“量子人工智能”团队研究人员哈姆特·耐文及其同事，此次展示了一种逻辑量子位表面码，可以在系统规模增大时降低错误率。他们建造了一个72个量子位的超导量子处理器，用两种不同表面码做了测试：一种称为distance-5 逻辑量子位（基于49个物理量子位），另一种是较小的distance-3逻辑量子位（基于17个物理量子位）。较大表面码展现出能够实现更好的逻辑量子位性能（每周期2.914%逻辑错误），优于较小的表面码（每周期3.028%逻辑错误）。

研究团队指出，还需要更多研究实现有效计算所需的逻辑错误率，但目前这项工作，向人们展示出未来量子算法开发的基本要求。

审核编辑 ：李倩

算法量子计算机可扩展物理系统

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