谷歌 Willow 芯片验证魔态培育：错误率降约 40 倍，T 态保真度 99.99%

谷歌在 10 月 15 日（当地时间）对外公布，其量子人工智能团队拿下了一个长期卡点：在 Willow 芯片上，魔态培育这项技术被证明可以实用化，错误率相较未采用时下降约 40 倍。论文已刊登在《科学》杂志上。

理解这项进展，需要先知道通用量子计算机怎么运转。它要跑实际程序，就得能执行一组特定的量子操作，并在这个过程中完成纠错；而实现这一步的前提，是提前准备好所谓的魔态。魔态的名字听起来玄，作用却很具体——它是构建超越经典计算能力的关键操作的原料。

难点在于制备。要做出质量足够高、且经过纠错的魔态，代价极大：有测算认为，量子计算机最多可能有 95% 的算力都要耗在制备环节，真正留给计算的资源所剩无几。更麻烦的是，魔态用完即弃，不能重复使用，稀缺性由此被放大。

2024 年，谷歌的三位研究员 Craig Gidney、Noah Shutty 与 Cody Jones 在已有文献基础上推演出一种新做法，后来被称作魔态培育。它像一个量子筛子：先把带噪声的量子态注入芯片上的一小块区域，再执行一连串高度协同的测量，找出错误、淘汰不合格的尝试。反复迭代之后，留下来的态纯度极高、错误率极低，还能适配到规模更大的量子编码里。

实验数据是这项工作的分量所在。在 Willow 上，经过培育的态与未处理时相比，错误率整整低了一个数量级还多——具体是 40 倍；制备出的 T 态，逻辑保真度达到 99.99%，创下纪录。保真度决定单次操作有多可靠，也直接关系到纠错需要堆多少物理量子比特。

从工程角度看，这一进展的价值在于资源开销。既然魔态制备占用了绝大部分算力，把它的成本压下来，就等于把更多算力留给真正的计算任务。对追求实用化的量子计算机来说，这比单纯增加量子比特数量更重要。

谷歌也坦承，距离真正派上用场还有距离：这套方法需要在规模更大的系统上再验证一遍，工程与技术上仍有不少难题。

文章与图片内容转载网络，如有侵权请联系平台删除