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量子计算究竟进步了多少?
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最近,通往量子计算之路的有了更多的里程碑。从头条新闻来看,每周都会发布一个重大宣布——不是量子比特规模的进步,就是另一项创纪录的投资:首先IBM发布了127量子比特芯片。然后QuEra发布了256量子比特中性原子量子计算机。由于霍尼韦尔量子解决方案公司和剑桥量子公司的合并,现在有了一家新的巨型量子计算公司“Quantinuum”。谷歌的“悬铃木”也宣布了向量子纠错方向的又一次飞跃——证明了量子处理器在提供拓扑量子物质和量子纠错方面的潜力。
IEEE Spectrum:是的,我想它们大概为10-3。
John Martinis:这取决于你想如何量化它,但这不是主要因素。如果你有更多的量子比特,它可能会更好一些,但是你可能需要用一种不同的方式来构建它。对于这个领域来说,过度宣传已有成果会使人们认为你几乎已经成功,我认为这并不好。虽然进步是好的,但还有很长的路要走。 IEEE Spectrum:IBM表示他们的量子体积是一个更合适的通用基准。你有没有想过人们如何合理地比较不同群体之间的主张,甚至使用不同种类的量子比特? John Martinis:衡量标准是需要的,但仔细选择它们很重要。量子体积是一个很好的衡量标准。但是,真的有可能期望像量子计算机系统这样复杂的新事物以一个标准为特征吗?你甚至不能只用一个标准来描述你的电脑、你的手机。在这种情况下,如果有任何衡量标准,那就是手机的价格。 IEEE Spectrum:是的,没错。 John Martinis:我认为在这个时候考虑一套衡量标准是更现实的,这是未来几年需要解决的问题。在这一点上,构建量子计算机是一个系统工程问题,在这个问题上,你必须让一堆组件同时工作良好。量子体积很好,因为它将几个指标组合在一起,但不清楚它们是否以最佳方式组合在一起。当然,如果你有一个单一的指标,你倾向于优化到那个指标,这不一定解决最重要的系统问题。我们做量子霸权实验的原因之一是,你必须同时让所有的东西都运转良好,否则实验就会失败。 IEEE Spectrum:我的意思是,从我的角度来看,唯一一个可靠的基准——或者是我所知道的——通常是某种采样问题,无论是玻色采样还是高斯玻色采样。正如你所说,它试图看到:你真的能比这些经典计算机获得更大量子优势吗?然后,当然,你会有一个非常有趣的争论,关于你是否可以欺骗结果。但是那里发生了一些事情。这不仅仅是公关。 John Martinis:是的。你正在进行一个定义明确的实验,然后直接将其与经典计算进行比较。玻色采样是第一个提议,然后谷歌理论小组想出了一种方法,用量子比特做一个类似的实验。对于玻色采样,中国科大的一个实验中有一个有趣的争论说,这个实验的构造方式可以经典地计算结果,而中国科大认为存在难以计算的高阶相关性。通过这次辩论,科学家们对这些指标有了更多的了解,这太好了。还有一件很好的事情,就是各个小组一直在致力于发展谷歌量子霸权实验的经典计算模拟。我仍然感兴趣的是,IBM是否真的会在超级计算机上运行他们的算法,看看这是否是一个实用的解决方案。但量子霸权实验最重要的结果是,我们证明了在运行复杂的量子计算时,没有额外的错误,无论是理论的还是实际的。因此,随着我们继续制造更强大的机器,这对该领域来说是个好消息。 IEEE Spectrum:这很有趣,因为我认为理论和实验之间存在着真正的相互作用,当你接触到这一前沿的东西时,人们不太确定双方在哪里,但双方都在不断取得进展。 John Martinis:对于经典计算机来说,理论和实验之间总是有很好的相互作用。但是量子计算机有着指数级的能力,并且一些理论想法都是新的和未经测试的。我们期望科学家们继续保持相当的创造力。 IEEE Spectrum:为了追求更高的质量,下一步应该是什么样的?你说这是主要的障碍。我们远未获得所需的那种保真度。纠错的下一步是什么?我们应该寻找什么? John Martinis:去年谷歌发表了一篇关于比特翻转或相位翻转纠错的的好论文。他们很好地理解了这个实验,并讨论了他们必须做些什么来纠正错误,以便同时具有比特和相位。一段时间以来,人们已经很清楚,主要的进步是改善门错误,并构建具有更好相干性的超导量子比特。这也是我几年来一直在思考的问题。我认为这绝对是可能的,特别是IBM最近宣布他们能够在整个阵列中构建具有长相干时间的127量子比特设备。例如,如果在更复杂的谷歌“悬铃木”处理器体系结构中具有这种相干性,那么真正好的门错误将远远低于0.1%。由于系统工程问题,这显然不容易,但它确实表明超导量子比特有很大的改进空间。
参考链接
https://spectrum.ieee.org/quantum-computing-google-sycamore本文经授权转载自微信公众号“光子盒”。
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