首個72量子比特的量子計算機問世,谷歌出品

安妮 編譯整理

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

比春天這氣溫升得還快的,是量子計算的熱度。

無論是2012年開始入局的微軟,還是才研發出50量子比特原型機沒多久的IBM,亦或是放言「2017年底實現量子霸權」的谷歌,量子計算機於科技巨頭來講,是一條彰顯實力的單獨賽道。

這不,谷歌又放出大消息了。

昨天,在洛杉磯召開的美國物理學會會議上,谷歌推出了擁有72量子比特的新量子處理器Bristlecone。

這是一種基於門的超導系統,可用於研究量子比特技術的系統錯誤率和可擴展性,也為量子模擬、優化和機器學習方面的應用提供了一個實驗平台。

量子處理器Bristlecone(左);設備的模擬圖(右),其中每個「X」代表一個量子比特

量子計算雙限制

錯誤率是所有量子計算機都要面臨的一個主要問題。

受自身特性的限制,量子計算機通常需要在極低的溫度下運行,講道理是不受環境影響的。但由於目前的技術中量子比特仍然高度不穩定,因此任何雜訊都可能導致錯誤。

正因如此,現代量子處理器中的量子比特不能算是真正的量子比特,可能稱為許多位的組合更準確。

還有一個限制因素是,大多數系統只能在100微秒內維持自身狀態。

技術創新

這一次,谷歌沿用了之前9量子比特線性陣列技術的物理機制,這在當時就達到了讀數錯誤率為1%,單量子比特門錯誤率為0.1%,雙量子比特門的錯誤率是0.6%的好成績。Bristlecone用同樣的方案進行了耦合、控制和輸出。

重要的是,每個Bristlecone處理器有72量子比特。

上圖表示錯誤率與量子比特數之間的關係,紅線表示Quantum AI Lab預期的研究方向

業界普遍認為,要實現量子霸權需要49量子比特,但谷歌認為說量子計算機不僅與量子比特相關。

「像Bristlecone這樣的設備,如果要在低系統錯誤的情況下運行,需要軟體、控制電子設備到處理器本身的整套技術之間的協調,」谷歌在博客中寫到,「要做到這一點,需要在多次迭代中小心進行系統工程操作。」

One more thing

關於谷歌、微軟和IBM的這場量子計算競賽的排行榜還在實時更新中,現在下定論哪家最強還為時尚早。

不過,有個題外話挺有意思。今年1月底,《金融時報》曾發文報道稱在接下來的幾周,谷歌和微軟將分別宣布量子計算的里程碑式重大突破。

不知道微軟準備的怎麼樣了。

歡迎大家關注我們的專欄:量子位 - 知乎專欄

誠摯招聘

量子位正在招募編輯/記者,工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們!相關細節,請在量子位公眾號(QbitAI)對話界面,回復「招聘」兩個字。

量子位 QbitAI · 頭條號簽約作者

?? ? 追蹤AI技術和產品新動態


推薦閱讀:

數據科學、機器學習、人工智慧的區別到底是什麼?
讀朱松純老師演講筆記--淺談人工智慧的構架與統一
論人類圍棋水平的極限
從《攻殼機動隊》看未來人類發展,人人都將成為智能終端?
【豬臉識別哪家強?】智能養豬成千萬級別飼養規模殺手鐧

TAG:量子計算機 | 人工智慧 | 科技 |