谷歌(GOOGL.US)量子計算重大進展！關鍵環節錯誤率降低約40倍，向實用化邁進一步

智通財經APP獲悉，Alphabet(GOOGL.US)旗下Google表示，已展示一項新技術，可將量子運算一個關鍵環節的錯誤率降低約40倍，這標誌著在構建足夠強大、可靠、能夠解決傳統電腦無法企及問題的機器方面取得進展。

研究人員Emma Rosenfeld與Craig Gidney在Google量子AI部落格文章中表示，10月15日發表於科學期刊《Science》的研究結果顯示，一種名為“魔法態培育”（magic state cultivation）的工藝可在Google Willow量子處理器上運行。該技術在執行某些高階計算所需的專用量子態上實現了99.99%的創紀錄精確度。

這一進展解決了商業量子運算的一大障礙：防止錯誤所需的龐大硬體量。量子電腦使用量子位（qubits），其表徵和處理資訊的方式是普通電腦位元無法做到的。但量子位對干擾極為敏感，若沒有大量糾錯，可靠計算難以實現。

為何“魔法態”至關重要

糾錯中一項特別昂貴的環節涉及製備所謂的“魔法態”。這些是經特殊製備的量子態，可支持全功能量子計算機所需的某些操作。與傳統運算資源不同，魔法態在使用時會被消耗，必須持續補充。

Google表示，此前一些估算顯示，製備這些態可能消耗量子電腦高達95%的運算能力，僅剩很小部分可用於有效運算。減輕這一負擔，可能使未來量子電腦顯著縮小並降低運作成本。

Google的培育技術透過從一個不完美的量子態出發，反覆檢查其錯誤來解決這一問題。未通過檢查的嘗試會被棄置，從而使系統產生可靠性高得多的狀態。在Google Willow處理器上，與未經培育的狀態相比，該方法將錯誤減少約40倍。

工程挑戰與突破

該研究還要求Google克服量子錯誤量測方法上的問題。團隊發現，電氣波動與溫度變化會扭曲其測試方法，產生最初看似與現有物理學不一致的結果。研究人員隨後修改了硬體控制，並開發出一種測量其技術正確率的新方法。

另一項成果是在兩種不同的糾錯系統——顏色碼（color codes）和表面碼（surface codes）——之間轉移改進後的量子態。這兩種系統是保護量子資訊免受錯誤的替代方法。證明這些狀態能夠在轉移後存活，表明培育技術最終可整合到更大的量子運算系統中。

對Alphabet投資者而言，這些發現意味著在克服商業量子運算的技術與經濟障礙方面取得進展。更有效率的糾錯最終可能減少執行有效運算所需的實體量子位數量，從而有望降低建置商業可行機器的成本與複雜性。量子電腦最終可能在材料科學、化學及其他涉及傳統電腦極難完成運算的領域得到應用。

然而，這些結果並不代表Google已開發出商業上實用的量子電腦。公司承認，仍需在更大規模上驗證該技術，重大工程挑戰依然存在。40倍的提升具體適用於魔法態的製備，而非整個處理器的整體效能或錯誤率。

該研究強化了Google在開發容錯量子運算競賽中的地位。容錯量子運算是指儘管底層硬體存有錯誤，仍能執行長時間複雜運算的機器。

儘管這一成就最終可能改善量子運算的經濟效益，但Google尚未提供商業化時間表，也未量化任何潛在收入效應。對投資者而言，其直接意義在於技術進展，而非對Alphabet近期盈利的貢獻。