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AWS 推出“Ocelot”量子处理器——一款受薛定谔猫启发的芯片,可按规模指数级纠正错误

  • 2025-02-27
  • Armanda
新的量子芯片使用九个量子位——五个“猫”量子位可以抵抗位翻转错误,四个超导量子位可以纠正相位翻转错误。它们与五个超导缓冲电路相结合,以稳定数据处理。 (图片来源:AWS)

亚马逊网络服务(AWS)推出了原型该芯片是世界上第一个配备防错“猫量子位”的芯片——量子计算信息的基本单位,其灵感来自著名的思想实验。

这(QPU),名为“Ocelot”,包括五个数据量子位,或猫量子位,用于存储信息;五个由超导钽制成的缓冲电路,用于稳定猫量子位;以及四个额外的量子位,用于检测数据处理过程中发生的错误。

新架构旨在显着降低消除量子计算机中自然发生的错误所需的成本和能源——科学家们仍在努力寻找解决方案来解决这一挑战(在量子计算机领域取得了进展)研究和另一个等)。

值得注意的是,研究人员表示,随着未来版本的芯片中添加更多量子位,新技术可以成倍减少错误。他们在 2 月 26 日发表在期刊上的一项新研究中概述了他们的发现。

降低量子噪声

因为量子位本质上是“嘈杂的”——这意味着它们对振动、热量、电磁干扰和太空辐射的干扰很敏感——所以它们比传统位更容易出现故障。经典比特的错误率为百万分之一,而量子比特的错误率为大约千分之一。这种高得多的错误率通常会导致任何量子叠加在计算过程中崩溃,并在执行量子计算时失败。

这两种错误都是位翻转错误,其中测量 0 的概率变成测量 1 的概率;以及相位翻转误差,即量子位在其垂直轴上旋转 180 度。位翻转错误同时影响位和量子位,而相位翻转错误仅影响量子位。与经典计算中的纠错相比,纠正量子系统中两种类型的错误需要大量资源。

有关的:

正因为如此,科学家们表示,量子计算机需要数百万个量子比特才能接近实现““——就构建和运行这样一台假设机器所需的物理空间、能源和资源而言,这是不可行的。这就是为什么更多的研究集中在构建与纠错技术集成的可靠量子位上。

“逻辑量子位”——由多个物理量子位组成,存储相同的信息以分散故障点——是流行的纠错方法。然而,AWS 研究人员表示,如果不进一步改进硬件,当前的方法将面临巨大且令人望而却步的成本,因为它们需要数千个物理量子位来形成一个能够实现低错误率的逻辑量子位。

然而 Ocelot 采用了由法国初创公司 Alice & Bob 开发的设计。该量子位以著名的薛定谔猫思想实验命名,其设计方式本身就可以抵抗位翻转错误。

利用新的“猫量子位”

与由诸如此类的公司制造的机器中使用的传统超导量子位不同和可以实现1和0的叠加,可以同时实现两个量子态的双重叠加。爱丽丝和鲍勃的科学家概述了这项技术如何在路线图和白皮书于 2024 年出版。

猫量子位使用具有明确定义的幅度和相位的类经典状态的量子叠加来编码信息。它专门使用玻色子粒子来编码数据 - 在这种情况下,。

注入系统的能量越多,产生的光子就越多,可以访问的振幅或振荡器状态就越多,从而更好地保护量子信息。科学家们表示,增加振荡器中的光子数量可以使位翻转错误率呈指数级减小。这意味着,要降低错误率,不需要增加量子比特数;相反,您需要增加振荡器的能量。

过去十年的先前实验已经显示了猫量子位在单量子位演示中的潜力,包括来自不同团队的一项研究2015年以及最近的一个。发表在的一项研究今年还概述了一种受薛定谔的猫启发的纠错方法。然而,AWS 的 Ocelot 是第一个将相干多猫量子比特系统集成到使用现有制造方法构建的芯片中的示例。

新的量子处理器被用来证明错误率从使用三个猫量子位时的1.72%降低到使用五个猫量子位时的1.65%。(图片来源:AWS)

在这项新研究中,科学家们展示了使用 Ocelot 进行的测量,结果表明位翻转错误在物理量子位级别上呈指数级抑制,而相位翻转错误则使用最简单的纠错码(称为重复码)进行纠正。猫量子位和纠错量子位之间的门也可以有效地检测相位翻转错误,同时保留猫量子位的能力以防止位翻转错误。

结果显示位翻转时间接近 1 秒,大约比传统超导量子位的寿命长 1,000 倍。这是使用四个光子完成的,相位翻转时间可以在数十微秒内测量,这足以进行量子误差校正。

然后,科学家们测试了该系统,以确定该架构在表现得像逻辑量子位时的有效性。在三个猫量子位上运行代码时,总逻辑错误率为 1.72%,而使用五个猫量子位时,总逻辑错误率为 1.65%。总共有 9 个量子位(5 个量子位和 4 个纠错位),它们的错误率与具有 49 个物理量子位的系统相当。

可扩展的量子计算

科学家们估计,使用 Ocelot 中的架构(具有“变革性社会影响”的未来量子计算机)所需的资源仅为标准量子纠错方法所需资源的十分之一。

该研究的合著者表示:“Ocelot 的未来版本正在开发中,通过组件性能的提高和代码距离的增加,它将以指数方式降低逻辑错误率。”费尔南多·布兰当,加州理工学院理论物理学教授,以及奥斯卡画家加州理工学院应用物理学教授在一份报告中表示。他们表示:“针对偏差噪声量身定制的代码,例如 Ocelot 中使用的重复代码,可以显着减少所需的物理量子位数量。”

Brandão 和 Painter 补充道:“我们相信 Ocelot 的架构及其硬件高效的纠错方法使我们能够很好地应对量子计算的下一阶段:学习如何扩展。” “使用硬件高效的方法进行扩展将使我们能够更快、更经济地实现纠错量子计算机,造福社会。”

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