近日,一項(xiàng)在量子計(jì)算領(lǐng)域取得的重要突破引發(fā)了廣泛關(guān)注。美國(guó)耶魯大學(xué)攜手谷歌量子人工智能團(tuán)隊(duì),成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)多能級(jí)量子系統(tǒng)的糾錯(cuò),其表現(xiàn)超越了現(xiàn)有的無(wú)糾錯(cuò)技術(shù),達(dá)到了前所未有的“盈虧平衡點(diǎn)”。這一研究成果已在《自然》雜志的最新一期上發(fā)表,論文的詳細(xì)資料可通過(guò)DOI:10.1038/s41586-025-08899-y獲取。
量子計(jì)算機(jī)面臨的核心難題在于量子態(tài)的脆弱性,環(huán)境的微小干擾就能導(dǎo)致信息的丟失。為了解決這一問(wèn)題,量子糾錯(cuò)技術(shù)(QEC)應(yīng)運(yùn)而生,通過(guò)將量子信息編碼為更穩(wěn)定的“邏輯態(tài)”來(lái)抵抗干擾。然而,過(guò)去的糾錯(cuò)技術(shù)僅限于二元量子位(qubit),即只能表示0和1的量子比特。此次耶魯和谷歌團(tuán)隊(duì)的研究,首次在三元(qutrit)和四元(ququart)量子態(tài)上實(shí)現(xiàn)了高效的糾錯(cuò)。
傳統(tǒng)的量子計(jì)算機(jī)主要使用二能級(jí)的量子比特,但這些量子比特還擁有未被充分利用的額外能級(jí)。耶魯和谷歌的研究團(tuán)隊(duì)利用這些額外的能級(jí),實(shí)現(xiàn)了更高效的量子信息處理。他們采用戈特斯曼-基塔耶夫-普雷斯基爾(GKP)玻色編碼,將三元和四元邏輯量子態(tài)編碼在超導(dǎo)微波腔的周期性位移相位空間中,從而在單個(gè)物理系統(tǒng)中存儲(chǔ)了更多的量子信息。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,糾錯(cuò)后的qutrit和ququart的信息存儲(chǔ)壽命分別比未糾錯(cuò)態(tài)延長(zhǎng)了82%和87%,其增益系數(shù)分別達(dá)到了1.82和1.87,這一性能與現(xiàn)有最優(yōu)的qubit糾錯(cuò)技術(shù)相當(dāng)甚至更優(yōu)。實(shí)驗(yàn)裝置由鉭(transmon)超導(dǎo)量子比特與三維超導(dǎo)微波腔耦合構(gòu)成,微波腔內(nèi)的振蕩模式用于存儲(chǔ)邏輯態(tài),而鉭超導(dǎo)量子比特則作為輔助量子位,協(xié)助編碼和糾錯(cuò)。
為了優(yōu)化糾錯(cuò)協(xié)議,研究團(tuán)隊(duì)引入了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。AI代理在實(shí)驗(yàn)中自主調(diào)整45個(gè)參數(shù),以最大化量子存儲(chǔ)的保真度。這種無(wú)需物理建模的優(yōu)化策略,克服了傳統(tǒng)校準(zhǔn)方法的復(fù)雜性,并在多輪循環(huán)中保持了穩(wěn)定的糾錯(cuò)性能。這一創(chuàng)新不僅提升了量子糾錯(cuò)的效率,也為未來(lái)的量子計(jì)算硬件架構(gòu)提供了新的設(shè)計(jì)思路。
多能級(jí)量子糾錯(cuò)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于硬件的精簡(jiǎn)和算法效率的提升。由于單個(gè)物理系統(tǒng)可以承載更多的邏輯態(tài),因此所需的物理組件數(shù)量大幅減少。同時(shí),高維結(jié)構(gòu)使得量子門(mén)、算法編譯以及復(fù)雜量子系統(tǒng)的模擬更加高效。GKP編碼的qudit與現(xiàn)有的超導(dǎo)系統(tǒng)兼容,為未來(lái)的架構(gòu)升級(jí)提供了無(wú)縫對(duì)接的可能。
耶魯和谷歌團(tuán)隊(duì)的這一研究成果,標(biāo)志著量子計(jì)算領(lǐng)域的一次重大突破。未來(lái),隨著多能級(jí)量子糾錯(cuò)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,量子計(jì)算機(jī)有望實(shí)現(xiàn)更高效的硬件架構(gòu)和容錯(cuò)計(jì)算,從而推動(dòng)量子計(jì)算技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。