向可擴(kuò)展算法更進(jìn)一步“量子人工智能”研究獲新進(jìn)展

每經(jīng)AI快訊，據(jù)英國(guó)《自然》雜志22日?qǐng)?bào)道，谷歌科學(xué)家團(tuán)隊(duì)改善了量子計(jì)算機(jī)的糾錯(cuò)能力，演示了隨著糾錯(cuò)規(guī)模增加，錯(cuò)誤率反而降低的量子計(jì)算。這項(xiàng)工作意味著人們向可擴(kuò)展的量子糾錯(cuò)更進(jìn)一步，使量子計(jì)算機(jī)達(dá)到以足夠低的錯(cuò)誤率運(yùn)行可用量子算法的水平。

谷歌“量子人工智能”團(tuán)隊(duì)研究人員哈姆特·耐文及其同事，此次展示了一種邏輯量子位表面碼，可以在系統(tǒng)規(guī)模增大時(shí)降低錯(cuò)誤率。他們建造了一個(gè)72個(gè)量子位的超導(dǎo)量子處理器，用兩種不同表面碼做了測(cè)試：一種稱為distance-5邏輯量子位（基于49個(gè)物理量子位），另一種是較小的distance-3邏輯量子位（基于17個(gè)物理量子位）。較大表面碼展現(xiàn)出能夠?qū)崿F(xiàn)更好的邏輯量子位性能（每周期2.914%邏輯錯(cuò)誤），優(yōu)于較小的表面碼（每周期3.028%邏輯錯(cuò)誤）。

研究團(tuán)隊(duì)指出，還需要更多研究實(shí)現(xiàn)有效計(jì)算所需的邏輯錯(cuò)誤率，但目前這項(xiàng)工作，向人們展示出未來(lái)量子算法開發(fā)的基本要求。（科技日?qǐng)?bào)）