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Google宣布推出最新量子芯片Willow，突破量子糾錯和計算速度極限，標志着量子計算商業應用的重要進展。
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Google/谷歌對外宣布推出最新的量子芯片“Willow”。Willow在多個關鍵指標上展現了最先進的性能，并實現了兩項重大突破。
隨着在量子位數上的擴展，Willow能夠實現指數級的錯誤減少，這解決了量子糾錯這一領域近30年來一直追求的核心挑戰。其次，Willow在不到五分鐘的時間內完成了標准基准計算，這項計算在目前世界上最快的超級計算機上需要10 兆（即10的25次方）年才能完成，這一數字遠遠超過了宇宙的年齡。
Willow芯片標志着谷歌十多年前起步的旅程邁出了重要的一步。當谷歌量子人工智能AI創辦人兼負責人Hartmut Neven在2012年創立Google Quantum AI時，他的願景是打造一台實用的大型量子計算機，利用量子力學中所知的自然“操作系統”，推動科學發現、造福社會、開發實際應用，并解決一些社會面臨的重大挑戰。作為Google研究的一部分，谷歌AI團隊設定了長期的路線圖，而Willow無疑推動朝着商業應用的方向邁出了關鍵一步。
指數量子糾錯，低於閾值
錯誤是量子計算中的一個重大挑戰，因為量子位元（量子計算機中的基本計算單元）往往會與環境迅速交換信息，這使得保護完成計算所需的內容變得十分困難。通常，使用的量子位元越多，發生的錯誤也越多，系統就會變得更加接近經典計算。
今天，谷歌AI團隊在“自然”雜志上發布的研究結果表明，隨着在Willow中使用更多的量子位元，能夠進一步減少錯誤率，并提高系統的量子化程度。
此外，團隊測試了越來越大規模的量子位元陣列，從3x3的編碼量子位元網格擴展到5x5網格，再到7x7網格。在每一次擴展中，憑借在量子糾錯領域的最新進展，成功將錯誤率減半。換句話說，目前已經實現了錯誤率的指數下降，這一曆史性成就被稱為“低於閾值”：即在擴大量子位元的同時減少錯誤。這一突破性進展自Peter Shor在1995年提出量子糾錯理論以來，一直是量子計算中的重大挑戰。
這一成果還包括其他科學上的“首次”。比如，它也是超導量子系統實時糾錯的第一個令人信服的例子之一。這一點至關重要，因為如果無法快速糾正錯誤，錯誤將會在計算完成之前破壞整個計算。這展示了“超越收支平衡”的成果，量子位元陣列比單個物理量子位元的壽命更長，顯然表明糾錯正在改善整個系統的性能。
作為首個“低於閾值”的系統，這無疑是迄今為止搆建的最具說服力的可擴展邏輯量子位元原型。它強烈表明，真正有用的大型量子計算機是可以搆建的。Willow使團隊更接近實現能夠運行商業相關算法的實用量子計算，而這些算法是傳統計算機無法完成的任務。
當今最快的超級電腦之一已運行10個septillion年
為了衡量Willow的性能，團隊使用了隨機電路釆樣/RCS基准測試。RCS是由谷歌AI團隊首創的，并已成為該領域的標准，廣泛應用於評估量子計算機的能力。它被認為是當前量子計算機能夠完成的最具挑戰性的經典基准測試。可以將其視為量子計算的“入門測試”，用來驗證量子計算機是否能夠執行經典計算機無法完成的任務。任何量子計算機團隊都應首先檢驗其是否能在 RCS 基准測試中超越經典計算機，否則有充分理由懷疑它是否能夠處理更復雜的量子任務。團隊一直通過此基准來評估從一代芯片到下一代芯片的進展，在2019年10月報告了Sycamore的結果，最近則在2024年10月更新了這些結果。
Willow在這一基准測試中的表現令人驚艷：它在五分鐘內完成了一項計算，而當今最快的超級計算機需要10的25次方年（即1000億億年）才能完成這項任務。用具體數字來說，便是10,000,000,000,000,000,000,000,000年，這個難以置信的時間遠遠超過了物理學中已知的時間尺度，甚至超越了宇宙的年齡。
這一結果似乎驗證了量子計算可能發生在多元宇宙中的觀點，也與大衛·多伊奇最初提出的多元宇宙理論相一致。正如下圖所示，Willow的這些最新成果是我們迄今為止取得的最佳成績，然而我們將繼續推進，力求取得更多進展。
團隊對Willow如何超越世界上最強大的經典超級計算機之一‘“Frontier ”的評估，基於了一些保守的假設。例如，團隊假設可以完全訪問二級存儲（即硬槃），并且沒有任何帶寬開銷——這一假設對於Frontier來說是非常寬松且不切實際的。正如團隊在2019年首次宣布超越經典計算后所看到的那樣，可以預計經典計算機會在這一基准測試中不斷改進，但量子處理器與經典計算機之間差距的快速擴展，表明量子計算的進步正在以雙指數速度加速，并且這種增長將持續下去。
最先進的性能
Willow是在位於聖塔芭芭拉的全新、最先進的制造工廠中生產的，這座工廠是全球少數几家專為此目的從零開始建造的設施之一。在設計和制造量子晶片時，系統工程起着至關重要的作用：晶片的每個組件，例如單量子位元門、雙量子位元門、量子位元重置和讀取，都必須精心設計并緊密整合。如果任何一個組件進展滯后，或者兩個組件未能有效協同工作，系統的整體性能將會受到影響。因此，為了最大化系統性能，每一個工序都受到嚴格把控，從晶片架搆和制造到門的開發與校准。成就來源於對量子計算系統的整體評估，而非單純評估其中的某一因素。
團隊關注的是質量，而不僅僅是數量。因為若質量不夠高，單純增加更多量子位元并沒有實質意義。憑借105個量子位，Willow在前述的兩個關鍵系統基准測試中展現了卓越的性能：量子糾錯和隨機電路取樣。這些算法基准是評估整體晶片性能的最佳方式。雖然其他更具體的性能指標同樣重要，例如T1時間（衡量量子位元保持激發的時間，這是量子計算中至關重要的運算資源），目前已接近100微秒，相比上一代晶片，提升了約5倍。如果想對量子硬件進行評估并進行跨平台對比，請查看以下關鍵規格表：
Willow及其他公司的下一步計劃是什麼
該領域的下一個挑戰是展示量子芯片在實際應用中能夠執行“有用且超越經典的”計算。團隊對Willow這一代芯片能夠幫助我們實現這一目標充滿信心。到目前為止，團隊已經進行了兩種不同類型的實驗。一方面，完成了RCS基准測試，這個測試用來衡量量子計算機在經典計算機面前的表現，盡管它并沒有直接應用於實際任務。另一方面，也進行了具有科學意義的量子系統模擬，雖然這些模擬帶來了新的科學發現，但仍處於經典計算機可以處理的范圍之內。團隊的目標是同時實現這兩個方面，進入經典計算機無法突破的算法領域，并且解決現實世界中的商業相關問題。
團隊邀請研究人員、工程師和開發人員加入旅程，探索開源軟件和教育資源，包括在Coursera上的新課程。開發人員可以在這些課程中學習量子糾錯的基礎知識，并幫助打造能夠解決未來問題的算法。
當Hartmut Neven被問及，為什么自己離開了快速發展的人工智能領域，轉而專注於量子計算。他的回答是，兩者都將成為我們時代最具變革性的技朮，而先進的人工智能將從量子計算中受益匪淺。這就是為什么我將我們的實驗室命名為“量子人工智能”的原因。
正如在RCS基准測試中看到的，量子算法具備基本的縮放規律，而許多人工智能領域的基礎運算任務也具有類似的擴展優勢。因此，量子計算對於收集經典計算機無法獲取的訓練數據、訓練和優化特定學習模型以及模擬具有量子效應的系統至關重要。這些應用包括幫助發現新藥、為電動車設計更高效的電池，以及加速核聚變和新能源替代方案的進展。許多未來能夠改變游戲規則的應用，在傳統計算機上是無法實現的，它們正在等待量子計算的解鎖。
