谷歌(GOOGL.US)量子计算大进展！关键环节错误率降低约40倍，向实用化迈进一步

（原标题：谷歌(GOOGL.US)量子计算大进展！关键环节错误率降低约40倍，向实用化迈进一步）

智通财经APP获悉，Alphabet(GOOGL.US)旗下谷歌表示，已展示一项新技术，可将量子计算一个关键环节的错误率降低约40倍，这标志着在构建足够强大、可靠、能够解决传统计算机无法企及问题的机器方面取得进展。

研究人员Emma Rosenfeld和Craig Gidney在谷歌量子AI博客文章中称，10月15日发表在科学期刊《Science》上的研究结果显示，一种名为“魔法态培育”(magic state cultivation)的工艺可在谷歌Willow量子处理器上运行。该技术在执行某些高级计算所需的专用量子态上实现了99.99%的创纪录准确率。

这一进展解决了商业量子计算的一大障碍：防止错误所需的庞大硬件量。量子计算机使用量子比特(qubits)，其表征和处理信息的方式是普通计算机比特无法做到的。但量子比特对干扰极其敏感，若没有大量纠错，可靠计算难以实现。

为何“魔法态”至关重要

纠错中一项尤其昂贵的环节涉及制备所谓的“魔法态”。这些是经过特殊制备的量子态，可支持全功能量子计算机所需的某些操作。与传统计算资源不同，魔法态在使用时会被消耗，必须持续补充。

谷歌表示，此前一些估算显示，制备这些态可能消耗量子计算机高达95%的算力，仅留下很小一部分用于有用计算。减轻这一负担，可能使未来量子计算机显著缩小并降低运行成本。

谷歌的培育技术通过从一个不完美的量子态开始、反复检查其错误来解决这一问题。未通过检查的尝试会被丢弃，从而使系统产生可靠性高得多的态。在谷歌Willow处理器上，与未经培育的态相比，该方法将错误减少了约40倍。

工程挑战与突破

该研究还要求谷歌克服量子错误测量方式上的问题。团队发现，电气波动和温度变化会扭曲其测试方法，产生最初看似与既有物理学不一致的结果。研究人员随后修改了硬件控制，并开发出一种测量其技术准确率的新方法。

另一项成果是在两种不同的纠错系统——颜色码(color codes)和表面码(surface codes)——之间转移改进后的量子态。这两种系统是保护量子信息免受错误的替代方法。证明这些态能够在转移后存活，表明培育技术最终可整合到更大的量子计算系统中。

对Alphabet投资者而言，这些发现意味着在克服商业量子计算的技术和经济壁垒方面取得进展。更高效的纠错最终可能减少执行有用计算所需的物理量子比特数量，从而有望降低构建商业可行机器的成本和复杂性。量子计算机最终可能在材料科学、化学及其他涉及传统计算机极难完成计算的领域得到应用。

然而，这些结果并不意味着谷歌已开发出商业上实用的量子计算机。公司承认，仍需要在更大规模上验证该技术，重大工程挑战依然存在。40倍的改进具体适用于魔法态的制备，而非整个处理器的整体性能或错误率。

该研究强化了谷歌在开发容错量子计算竞赛中的地位。容错量子计算是指尽管底层硬件存在错误，仍能执行长时间复杂计算的机器。

尽管这一成就最终可能改善量子计算的经济性，但谷歌尚未提供商业化时间表，也未量化任何潜在收入影响。对投资者而言，其直接意义在于技术进展，而非对Alphabet近期盈利的贡献。