谷歌最近宣布推出一款72個量子比特的最新量子計算機(jī)Bristlecone，實現(xiàn)了1%的低錯誤率，與9個量子比特的量子計算機(jī)持平。谷歌認(rèn)為使用Bristlecone可以實現(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實驗室安裝Bristlecone芯片。來源：Google Quantum AI Lab

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

“我們剛開始測試，”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，如果一切運作良好，量子霸權(quán)可能會在幾個月內(nèi)實現(xiàn)。

Kelly介紹說，谷歌量子AI實驗室（Google Quantum AI Lab）的目標(biāo)是構(gòu)建可用于解決現(xiàn)實世界問題的量子計算機(jī)。谷歌的策略是使用與通用糾錯量子計算機(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）和邏輯運算上的低錯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物理學(xué)會年會上，谷歌展示了一個新的量子處理器Bristlecone。這個基于門的超導(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，這個最新設(shè)備遵循谷歌之前提出的9個量子比特量子計算機(jī)的線性陣列技術(shù)所對應(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)展為一個包含72個量子比特的正方形數(shù)組。

實驗中，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，并促進(jìn)量子算法在實際硬件上的發(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“X”代表一個量子比特，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，對量子處理器的量化能力很重要。谷歌的理論團(tuán)隊已經(jīng)開發(fā)出了一種基準(zhǔn)測試工具來完成這項任務(wù)，通過在設(shè)備上應(yīng)用隨機(jī)的量子電路來對系統(tǒng)的任務(wù)進(jìn)行隨機(jī)分配，并通過一個經(jīng)典的模擬方法來檢查抽樣輸出的分布情況。對于一個操作誤差足夠小的量子處理器，它可以在一個明確的計算機(jī)科學(xué)相關(guān)的問題上具有超越經(jīng)典的超級計算機(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算長度以及深度上都必須很大。

雖然目前還沒有人可以實現(xiàn)這個目標(biāo)，但是谷歌研究人員計算后認(rèn)為，量子霸權(quán)的目標(biāo)可以通過使用49個量子比特，一個超過40的電路深度，一個低于0.5%的2個比特誤差進(jìn)行完美的證明。他們相信，這個量子處理器優(yōu)于超級計算機(jī)的實驗證明將會是這個領(lǐng)域的分水嶺，同時也是未來的主要目標(biāo)之一。

錯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實驗室的預(yù)期研究方向，他們希望近期能夠開發(fā)出基于糾錯量子計算機(jī)的相關(guān)應(yīng)用。來源：GoogleQuantum AI Lab

谷歌原本希望在9個量子比特的設(shè)備上實現(xiàn)類似的性能，但現(xiàn)在已經(jīng)做到了72個量子比特。他們指出，未來在建造更大規(guī)模的量子計算機(jī)時，Bristlecone將會是一個令人信服的原理證明。谷歌也表示，在低的系統(tǒng)錯誤下運行像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系統(tǒng)工程進(jìn)行仔細(xì)的觀察。

谷歌量子AI實驗室指出，使用Bristlecone可以實現(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)備會是一個令人興奮的挑戰(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)行這方面的實驗。