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AWS 推出“Ocelot”量子處理器——一款受薛定諤貓啟發的芯片,可按規模指數級糾正錯誤

  • 2025-02-27
  • Armanda
新的量子芯片使用九個量子位——五個“貓”量子位可以抵抗位翻轉錯誤,四個超導量子位可以糾正相位翻轉錯誤。它們與五個超導緩衝電路相結合,以穩定數據處理。 (圖片來源:AWS)

亞馬遜網絡服務(AWS)推出了原型該芯片是世界上第一個配備防錯“貓量子位”的芯片——量子計算信息的基本單位,其靈感來自著名的思想實驗。

這(QPU),名為“Ocelot”,包括五個數據量子位,或貓量子位,用於存儲信息;五個由超導鉭製成的緩衝電路,用於穩定貓量子位;以及四個額外的量子位,用於檢測數據處理過程中發生的錯誤。

新架構旨在顯著降低消除量子計算機中自然發生的錯誤所需的成本和能源——科學家們仍在努力尋找解決方案來解決這一挑戰(在量子計算機領域取得了進展)研究和另一個等)。

值得注意的是,研究人員表示,隨著未來版本的芯片中添加更多量子位,新技術可以成倍減少錯誤。他們在 2 月 26 日發表在期刊上的一項新研究中概述了他們的發現。

降低量子噪聲

因為量子位本質上是“嘈雜的”——這意味著它們對振動、熱量、電磁干擾和太空輻射的干擾很敏感——所以它們比傳統位更容易出現故障。經典比特的錯誤率為百萬分之一,而量子比特的錯誤率為大約千分之一。這種高得多的錯誤率通常會導致任何量子疊加在計算過程中崩潰,並在執行量子計算時失敗。

這兩種錯誤都是位翻轉錯誤,其中測量 0 的概率變成測量 1 的概率;以及相位翻轉誤差,即量子位在其垂直軸上旋轉 180 度。位翻轉錯誤同時影響位和量子位,而相位翻轉錯誤僅影響量子位。與經典計算中的糾錯相比,糾正量子系統中兩種類型的錯誤需要大量資源。

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正因為如此,科學家們表示,量子計算機需要數百萬個量子比特才能接近實現““——就構建和運行這樣一台假設機器所需的物理空間、能源和資源而言,這是不可行的。這就是為什麼更多的研究集中在構建與糾錯技術集成的可靠量子位上。

“邏輯量子位”——由多個物理量子位組成,存儲相同的信息以分散故障點——是流行的糾錯方法。然而,AWS 研究人員表示,如果不進一步改進硬件,當前的方法將面臨巨大且令人望而卻步的成本,因為它們需要數千個物理量子位來形成一個能夠實現低錯誤率的邏輯量子位。

然而 Ocelot 採用了由法國初創公司 Alice & Bob 開發的設計。該量子位以著名的薛定諤貓思想實驗命名,其設計方式本身就可以抵抗位翻轉錯誤。

利用新的“貓量子位”

與由諸如此類的公司製造的機器中使用的傳統超導量子位不同和可以實現1和0的疊加,可以同時實現兩個量子態的雙重疊加。愛麗絲和鮑勃的科學家概述了這項技術如何在路線圖和白皮書於 2024 年出版。

貓量子位使用具有明確定義的幅度和相位的類經典狀態的量子疊加來編碼信息。它專門使用玻色子粒子來編碼數據 - 在這種情況下,。

注入系統的能量越多,產生的光子就越多,可以訪問的振幅或振盪器狀態就越多,從而更好地保護量子信息。科學家們表示,增加振盪器中的光子數量可以使位翻轉錯誤率呈指數級減小。這意味著,要降低錯誤率,不需要增加量子比特數;相反,您需要增加振盪器的能量。

過去十年的先前實驗已經顯示了貓量子位在單量子位演示中的潛力,包括來自不同團隊的一項研究2015年以及最近的一個。發表在的一項研究今年還概述了一種受薛定諤的貓啟發的糾錯方法。然而,AWS 的 Ocelot 是第一個將相干多貓量子比特系統集成到使用現有製造方法構建的芯片中的示例。

新的量子處理器被用來證明錯誤率從使用三個貓量子位時的1.72%降低到使用五個貓量子位時的1.65%。(圖片來源:AWS)

在這項新研究中,科學家們展示了使用 Ocelot 進行的測量,結果表明位翻轉錯誤在物理量子位級別上呈指數級抑制,而相位翻轉錯誤則使用最簡單的糾錯碼(稱為重複碼)進行糾正。貓量子位和糾錯量子位之間的門也可以有效地檢測相位翻轉錯誤,同時保留貓量子位的能力以防止位翻轉錯誤。

結果顯示位翻轉時間接近 1 秒,大約比傳統超導量子位的壽命長 1,000 倍。這是使用四個光子完成的,相位翻轉時間可以在數十微秒內測量,這足以進行量子誤差校正。

然後,科學家們測試了該系統,以確定該架構在表現得像邏輯量子位時的有效性。在三個貓量子位上運行代碼時,總邏輯錯誤率為 1.72%,而使用五個貓量子位時,總邏輯錯誤率為 1.65%。總共有 9 個量子位(5 個量子位和 4 個糾錯位),它們的錯誤率與具有 49 個物理量子位的系統相當。

可擴展的量子計算

科學家們估計,使用 Ocelot 中的架構(具有“變革性社會影響”的未來量子計算機)所需的資源僅為標準量子糾錯方法所需資源的十分之一。

該研究的合著者表示:“Ocelot 的未來版本正在開發中,通過組件性能的提高和代碼距離的增加,它將以指數方式降低邏輯錯誤率。”費爾南多·布蘭當,加州理工學院理論物理學教授,以及奧斯卡畫家加州理工學院應用物理學教授在一份報告中表示。他們表示:“針對偏差噪聲量身定制的代碼,例如 Ocelot 中使用的重複代碼,可以顯著減少所需的物理量子位數量。”

Brandão 和 Painter 補充道:“我們相信 Ocelot 的架構及其硬件高效的糾錯方法使我們能夠很好地應對量子計算的下一階段:學習如何擴展。” “使用硬件高效的方法進行擴展將使我們能夠更快、更經濟地實現糾錯量子計算機,造福社會。”

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