《自然》杂志刊登了谷歌量子AI团队的关于量子计算的新论文。
　　就在2019年的10月底，谷歌量子AI团队在《自然》杂志上刊登的论文称， 谷歌量子计算机实现了量子优越性，甚至已经实现了量子霸权，证明了量子计算机可以在特定计算任务上超过经典计算机。
　　谷歌在量子计算机的投入非常积极。2013年，谷歌与NASA及大学空间研究协会合作，设立了谷歌量子AI实验室。
　　纠错是普通计算机或传统计算机的标准功能，这些计算机使用两种状态位来存储数据：0和1。如果数据从0变为1，或者从1变为0，发送额外的奇偶校验位就会发出警告，这意味着计算机可以发现并修正这些错误。

　　由于每个量子比特的混合状态都以0和1存在，尝试测量它们都会直接破坏数据。一个理论解决方案是把众多的物理量子位聚集成一个逻辑量子位。虽然目前已经创建了类似的逻辑量子位，但是至今它们还没有被用于实际纠错。
　　谷歌量子AI团队的朱利安·凯利和他的同事在谷歌的Sycamore量子计算机上演示了这一概念。
　　Sycamore量子计算机的逻辑量子位大小从5到21个物理量子位不等，他们的研究发现，每增加一个物理量子位，逻辑量子位错误率就会呈指数级下降。研究小组能够仔细测量额外的量子位，并在综合测量时仍然能提供足够的信息来推断是否发生了错误。
　　凯利说，这意味着在未来创造实用、可靠的量子计算机是可能的。他说：“这基本上是我们在这个道路上迈出的第一步。这是一种实现大规模、容错计算机的可行方法。这是我们未来想要制造的设备的一种展望。”
　　虽然在概念上这种解决方案已经成功，但是实际中仍然存在巨大的挑战。由于每个量子位本身就非常容易出错，所以如果在每个逻辑量子位上增添更多的量子位， 这就会出现问题。逻辑量子位遇到错误的概率随着其内部量子位数量的增加而增加。

　　在这个过程中有一个平衡点，即所谓的阈值，在这个阈值下，错误校正特性捕捉到的问题比量子位的增加带来的问题更多。
　　但是谷歌的纠错还没有达到阈值。如果想要达到阈值，就需要更少的干扰物理量子位，以及更少的错误，并将更多的量子位应用于每个逻辑量子位。
　　该团队认为，成熟的量子计算机中每个逻辑量子位需要1000个量子位——但Sycamore量子计算机目前只有54个物理量子位。
　　伦敦帝国理工学院的彼得·奈特表示，“谷歌的研究正在朝着未来量子计算机所必需的方向迈进。如果我们不能做到这一点，我们就不会有一个大规模的计算机。
　　我很高兴他们做到了这一点，因为如果没有这个进步，人们仍然无法确定通向容错的路线图是否可行。”但他表示，要真正达到阈值而且建立纠错机制将是一个非常大的挑战，如果要达到这个目的则需要更多量子位的处理器。
　　柏林自由大学的一位理论物理学家约施卡·罗夫说，“谷歌研究人员展示了完全纠错的触觉距离”。
　　通过研究多达11个数据量子位的链，谷歌研究人员现在能够在一段时间内保留一个逻辑量子位，这个时间随着物理量子位的数量呈指数增长。通过将单个量子位的状态分布到多达11个数据量子位上，他们将50微秒后出错的概率从40%降低到0.2%。
　　谷歌的物理学家、该论文的资深作者朱利安·凯利说，其他研究小组也展示了类似的误差修正方案，但这项新工作是第一个证明误差指数抑制的研究。这样的指数抑制意味着开发者最终可能通过将逻辑量子位分布在1000个物理量子位上，从而无限期地维持一个逻辑量子位。

　　凯利说，尽管如此，团队离完全纠正错误还有一半的距离。研究人员没有像在量子计算机中那样，将翻转的物理量子比特变回到原来的状态。更重要的是，谷歌团队不能同时解决两种可能影响量子比特的错误：交换量子态0和1部分的位翻转，以及改变0和1部分在数学上的啮合方式的相位翻转。但是在实验当中，研究人员只能控制其中的一种错误。
　　凱利说，要纠正这两个问题，它们需要进入另一个维度，不是在物理量子位链中编码单个逻辑量子位，而是在一个更复杂的协议中，即所谓的表面代码中，将一个逻辑量子位编码在一个正方形网格中。
　　谷歌的物理学家凯文·萨辛格说，为了实现表面编码，谷歌的研究人员仍然需要改进单个物理量子位，并将错误率进一步降低30%。