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谷歌 | 宣布突破量子计算核心资源瓶颈,Willow计算误差降低40倍

谷歌 | 宣布突破量子计算核心资源瓶颈,Willow计算误差降低40倍 QTNEA世界量子科技产业集群
2026-10-16
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近日,谷歌宣布,谷歌量子人工智能团队成功打通量子计算的一项关键瓶颈:已在Willow处理器上实证“魔态培育”方案可行,相比不采用该技术,误差降低约40倍。这项突破性成果今日发表于《科学》期刊,是推动量子计算走向规模化实用化的关键一步。

早在2004年,远在量子计算成为工程实践方向之前,研究人员就预判到一个棘手瓶颈。

想要实现通用量子计算、运行有实际价值的程序,就必须能够执行一组特定的量子操作。实现方式是先制备所谓的“魔态”,该名称源于这类量子态能够生成超越经典计算所需的量子运算。
但这里存在一个难题:制备高质量、经过纠错的魔态极其消耗资源。部分估算显示,量子计算机最多可能要动用95%的全部算力来生成魔态,留给实际计算的资源所剩无几。还有一重难点:魔态一旦使用便无法复用,属于稀缺资源。

因此二十年来,科研人员一直在持续降低魔态制备的资源开销。

本次突破如何实现

2024年,谷歌量子AI研究员克雷格·吉德尼、诺亚·舒蒂与科迪·琼斯借鉴文献中的思路并加以优化,开发出现在所说的魔态培育技术。该方案有望大幅削减资源消耗。其核心思路是:培育过程如同过滤器。向量子芯片的一小块区域注入带噪声的量子态,随后执行一系列高度协同的测量,排查错误、剔除不合格样本。

克雷格团队证明,借助这套方法,可以“培育”出纯度极高、低误差的量子态,并且能够同步转换为规模更大、具备实用价值的编码形式。

该方案在理论上效果优异。如果能在量子硬件上落地,就可以大幅降低实用任务所需量子计算机的规模。

和许多新技术研发一样,工程落地需要一连串技术创新与工程攻关。

举一例:在首次测试培育协议时,谷歌量子AI研究员艾玛·罗森菲尔德观测到的数据看似违背物理规律。历经数月的排查、仿真、同行研讨与一致性校验后,她发现问题源于团队常用测量方法里的错误假设。具体来说,实验室电气设备漂移、温度波动带来的一类噪声,干扰了基准测试结果的有效性。团队需要同步调整理论框架与工程方案。研究团队为系统增加额外控制手段,削弱该噪声带来的影响;还创新出一套基准测试方法,以培育技术本身作为测量工具,从根源解决该问题。

依托这项成果以及更多算法创新与工程方案,谷歌将量子计量技术推至全新顶尖水平。在谷歌量子AI的Willow处理器上,这套协议相比未经过培育处理的量子态,实现高达40倍的误差压缩;得到的T态逻辑保真度达到创纪录的99.99%。

该成果现已刊登在《科学》,首次实证解决量子计算最严重资源瓶颈之一的可行方案,在真实硬件上证明谷歌能够高效制备这一关键魔态。

研究发现与未来展望

谷歌还初步验证,克雷格等人提出的理论可以适配其的量子计算架构。团队实现了“色码”(一种新型量子纠错码,非常适合魔态培育)与“表面码”(成熟度更高的纠错方案)之间的切换,将距离为3的色码量子态嫁接至距离为5的表面码。

这套嫁接协议最早出自2024年的理论论文,本次实验证实,经过纯化的量子态能够在硬件内稳定存续、平稳传递。
以上来自:环球市场有调整

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