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谷歌发布全球首个72量子比特通用量子计算机,伯

来源:http://www.17930ip.com 作者:威尼斯城所有登入网址 时间:2020-04-06 13:18

随着世界各地的多个研究小组竞相建立可扩展的量子计算机,关于如何验证量子至上的实现仍然存在疑问。量子至上是描述量子计算机解决计算任务的能力的术语,对于任何经典算法来说这都是非常困难的。它被认为是量子计算的一个重要里程碑,但由于量子活动的本质违背了传统的确证,因此一直在努力找到一种方法来证明量子至上已经实现。

谷歌今天宣布推出一款72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone,实现了1%的低错误率,与9个量子比特的量子计算机持平。谷歌认为使用Bristlecone可以实现量子霸权。上周IBM才曝光了其50个量子比特量子原型机内部构造。谷歌在量子比特位数和错误率上的亮眼表现,霎时将2018年的量子霸权竞赛赛点提前,接下来就看微软传言中的里程碑表现。

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今天,谷歌量子AI实验室研究科学家Julian Kelly在Google Research官博发文,介绍了经过同行评议的,谷歌的最新72位量子比特通用计算机。

加州大学伯克利分校的研究人员刚刚给出了一个领先的实用方案,称为随机电路采样(RCS),是一种合格的批准印章,其背后是复杂性理论证据。随机电路采样是谷歌提出的一种技术,用于证明它是否已经通过今年早些时候推出的名为Bristlecone的72-qubit计算机芯片实现了量子至上。加州大学伯克利分校的计算机理论家在10月29日星期一发表在“自然物理学”杂志上的论文中发表了他们的RCS证明作为验证方法。

“我们刚开始测试,”Google的物理学家John Martinis说:“从目前我们所知道的情况来看,我们非常乐观。”Martinis说,如果一切运作良好,量子霸权可能会在几个月内实现。

加州大学伯克利分校的电子工程和计算机科学教授Roger A. Strauch表示,“对量子至上的强有力证据的需求未得到充分重视,但重要的是要将其降低,”研究主要研究者Umesh Vazirani说道。量子至上是在有用的量子计算机的道路上的一个里程碑,它是一种新的物理实验,用于测试新制度中的量子力学。对于任何这样的实验,必须回答的基本问题是我们是多么自信观察到的行为确实是量子的,不可能通过经典手段复制。这就是我们的结果所解决的。“本文的其他研究者是博士后研究员Adam Bouland和Bill Feffer,以及博士研究生Chinmay Nirkhe。学生,都在Vazirani的理论计算研究小组。

Kelly介绍说,谷歌量子AI实验室(Google Quantum AI Lab)的目标是构建可用于解决现实世界问题的量子计算机。谷歌的策略是使用与通用纠错量子计算机兼容的系统来探索近期的应用。为了使量子处理器能够在经典模拟的范围之外运行算法,它不仅需要大规模的量子比特,处理器在读出(readout)和逻辑运算上的低错误率保证也十分重要,比如单比特门和两比特门。

对量子的投资正在升温

在洛杉矶举行的美国物理学会年会上,谷歌展示了一个新的量子处理器Bristlecone。这个基于门的超导系统目的在于研究量子比特技术的系统误差率和可扩展性,以及在量子模拟、优化和机器学习中的应用。

本文是在政府,学术界和工业界开展量子信息科学活动的过程中加入的。国会正在考虑国家量子倡议法案,上个月,美国能源部和国家科学基金会宣布将近2.5亿美元的拨款用于支持量子科学和技术研究。

创纪录72量子比特量子计算机,错误率1%,可实现量子霸权

与此同时,劳伦斯伯克利国家实验室和加州大学伯克利分校宣布成立伯克利量子公司,该公司旨在加速和扩大量子信息科学的创新。随着国际量子研究竞争的加剧以及对日益复杂的计算的需求的增长,风险很高。对于真正的量子计算,即使是迄今为止最快的超级计算机也不切实际的问题可能相对有效地解决。它将成为密码学,分子和化学相互作用模拟以及机器学习的改变者。

Julian Kelly介绍,这个最新设备遵循是谷歌之前提出的9个量子比特量子计算机的线性阵列技术所对应的物理学原理,而该技术显示的最佳结果如下:低的读数错误率(1%)、单量子比特门(0.1%)以及最重要的双量子比特门(0.6%)。该设备使用与9个量子比特的相同的模式进行耦合、控制和读出,但将其扩展为一个包含72个量子比特的正方形数组。

量子计算机不受传统计算机位的传统0和1的限制。相反,量子比特或量子比特可以编码0,1和两者的任何量子叠加,以同时创建多个状态。当Google公布了Bristlecone时,它表示其量子至上的经验证据将来自随机电路采样,这是一种技术,其中设备将使用随机设置来表现得像随机量子电路。为了说服力,还需要有力的证据表明,在经典计算机上运行的经典算法不能模拟随机量子电路,至少在合理的时间内。

实验中,研究人员选择了这种尺寸的设备来展示未来的量子霸权,使用面编码研究一阶和二阶纠错,并促进量子算法在实际硬件上的发展。

检测量子重音

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Vazirani的团队提到了随机量子电路的输出和英语中的一串随机音节之间的类比:即使音节不形成连贯的句子或单词,它们仍将具有英语“重音”并且将具有可识别的不同来自希腊语或梵语。他们表明,通过称为“最差

左边是谷歌最新的72量子比特量子处理器Bristlecone。右边是该设备的图示:每个“X”代表一个量子比特,量子比特之间以线性阵列方式相连。来源:Google Quantum AI Lab

  • 平均 - 减少案例”的技术复杂性理论结构,产生具有“量子重音”的随机输出对于经典计算机来说确实很难。

在研究特定的应用程序之前,对量子处理器的量化能力很重要。谷歌的理论团队已经开发出了一种基准测试工具来完成这项任务,通过在设备上应用随机的量子电路来对系统的任务进行随机分配,并通过一个经典的模拟方法来检查抽样输出的分布情况。对于一个操作误差足够小的量子处理器,它可以在一个明确的计算机科学相关的问题上具有超越经典的超级计算机的表现,也即“量子霸权”。这些随机电路在量子比特和计算长度以及深度上都必须很大。

下一步是验证量子器件实际上是否具有量子重音。这依赖于Goldilocks原理 - 一台50-bit的机器足够大,功能强大,但足够小,可以用经典的超级计算机模拟。如果可以验证50-qubit机器是否具有量子重音,那么这将提供强有力的证据表明100夸脱的机器,这将非常难以经典模拟,也会这样做。但是,即使经典的超级计算机被编程为具有量子重音,它是否能够识别母语人士?伯克利研究人员说,验证说话人输出的唯一方法是通过统计检验。谷歌研究人员建议通过称为“交叉熵差异”的指标来衡量匹配程度。交叉熵得分为1将是理想的匹配。

虽然目前还没有人可以实现这个目标,但是谷歌研究人员计算后认为,量子霸权的目标可以通过使用49个量子比特,一个超过40的电路深度,一个低于0.5%的2个比特误差进行完美的证明。他们相信,这个量子处理器优于超级计算机的实验证明将会是这个领域的分水岭,同时也是未来的主要目标之一。

所谓的量子器件可以被认为表现得像添加了随机噪声的理想量子电路。Fefferman和Bouland说,交叉熵分数将证明量子重音的真实性,前提是噪声总是会增加输出的熵。情况并非总是如此

例如,如果噪声过程优先消除0超过1秒,它实际上可以减少熵。“如果谷歌的随机电路是由允许这种擦除的过程产生的,那么交叉熵就不会成为衡量量子至上的有效方法,”布兰德说。“这就是为什么谷歌确定其设备如何偏离真正的随机量子电路非常重要的原因。”

这些结果是Vazirani在1993年与他的学生Ethan Bernstein所做的工作的回声,他们提出了量子计算机将指数地加速某些计算的第一个正式证据。这打开了量子算法的大门,表明量子计算机违反了扩展教会

  • 图灵论文,这是计算机科学的基本原理。贝尔实验室的Peter Shor进一步展示了一个非常重要的实际问题 - 整数分解,可以通过量子计算机以指数方式加速。“这个序列为竞赛构建工作量子计算机提供了一个模板,”Vazirani说。“量子至上是对Extended Church-Turing论文的实验性违反。一旦实现,下一个挑战将是设计能够解决实际有用问题的量子计算机。”陆军研究办公室,国家科学基金会,Vannevar Bush教职员奖学金和国家标准与技术研究所帮助支持了这项研究。

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错误率和量子比特位数之间的关系。红色显示了谷歌量子AI实验室的预期研究方向,他们希望近期能够开发出基于纠错量子计算机的相关应用。来源:Google Quantum AI Lab

谷歌原本希望在9个量子比特的设备上实现类似的性能,但现在已经做到了72个量子比特。他们指出,未来在建造更大规模的量子计算机时,Bristlecone将会是一个令人信服的原理证明。谷歌也表示,在低的系统错误下运行像Bristlecone这样的设备需要软件、控制电子以及处理器本身等多种技术进行配合,因此接下来还需要在几轮的迭代中对系统工程进行仔细的观察。

谷歌量子AI实验室指出,使用Bristlecone可以实现量子霸权,而且在这种水平上学习如何构建和操作设备会是一个令人兴奋的挑战。他们期待分享结果,而这也可以帮助更多的研究人员进行这方面的实验。

谷歌:从49到72,我们不止比IBM优秀一点点

正如前文所说,谷歌曾表示要建立一个49量子比特的量子计算机来实现量子霸权,并称这是他们计算后的结果。为什么这次一下子跳到了“72”量子比特呢?

一直以来,大家都认为50个量子比特的量子计算机是实现量子霸权的“起步价”。就在谷歌抛出49个量子比特的量子计算机实现量子霸权的说法后不久,IBM就称,他们的研究表明,对于某些特定的量子应用,可能需要56位乃至更多量子比特才能实现量子霸权。

不仅如此,2017年11月12日,IBM宣布成功研发出20量子位的量子计算机,并成功建成并测试全球首台50个量子比特的量子计算原型机。

上周,在旧金山举行的IBM Inaugural Index开发者大会上,IBM对外展示了其50个量子比特原型机,且内部结构图也同时曝光。

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这可能是为什么谷歌从2017年的“49”一下子跳跃到“72”的一个原因,超出这么多,应该能打消各种疑虑。

但是,要实现量子霸权,就不得不说刚才提到的量子模拟。目前最强大的超级计算机,只能模拟46个量子比特。在传统电子计算机上模拟通用量子计算机,是一个非常具有挑战性的前沿研究工作。2017年11月,由武汉大学物理科学与技术学院袁声军教授、德国于利希超算中心金丰平研究员、Kristel Michielsen 教授和荷兰格罗宁根大学Hans De Raedt 教授组成的研究团队联合攻关,在中国国家超级计算无锡中心的超级计算机神威·太湖之光上实现了一系列通用量子计算机的模拟,实现45量子比特模拟。然后,在2017年12月,团队再次取得突破,实现了46量子比特模拟,创下了目前的世界纪录。

可扩展性是实现通用量子计算机所面临的难题之一。从45到46,看上去只是增加了一个比特,但在计算机模拟中,每增加一个量子比特,就需要将计算机的内存增加一倍。例如,模拟一个拥有45个量子比特的量子计算机,需要至少0.5 PB(约0.5x10^15 字节)的内存。

因此,要模拟一个72量子比特的计算机,就需要数百万倍的RAM(2^26(72-46)字节)。我们很可能无法在超级计算机中使用那么多的内存。所以,如果Bristlecone能够比当前最强大的超级计算机更快地运行通用算法,那么量子霸权时代才将会到来。

抢占2018量子霸权竞赛赛点,小型商用量子计算机5年内出现

除了量子比特,实现量子霸权还需要低的错误率。一台很快但错误率很高的量子计算机,还不如经典的超级计算机。

根据谷歌的说法,量子计算机的最低错误率必须在1%以内,并且有接近100个量子比特的规模。目前看,在错误率上,谷歌在72位量子计算机上已经实现了这个目标,单量子比特门为0.1%,双量子比特门为0.6%。

当我们可以实现几十乃至几百万量子比特0.1-1%的错误率时,量子计算机将开始真正高效解决实际问题。这可能需要十年或者更久的时间。

但是,至少谷歌认为,在制造出大规模量子比特量子计算机之前,我们可能会先实现一些小型的、甚至是商用的量子计算机,或者说量子计算商业应用。2017年,谷歌量子团队在Nature刊文称,他们坚信即使还缺乏能够完整纠错的理论,但5年之内仍会有与量子计算有关的小型设备问世,而这也将给投资者带来短期的回报。“早期的量子计算设备将在量子模拟,量子辅助优化和量子采样领域有商业运用。更快的计算速度对从人工智能到金融和医疗等领域具有明显的商业优势。”

谷歌期望他们72个量子比特的Bristlecone量子计算机不仅能实现量子霸权,还能用作研究量子比特可扩展性和错误率的试验装置,开发量子模拟、优化和机器学习等应用程序。

2018年1月底,英国《金融时报》放出消息,在接下来几周内,谷歌和微软将分别宣布量子技术的两项里程碑式的重大突破。

现在谷歌给出了他们的72量子比特量子计算机,接下来,就看微软了。

来自:凤凰新闻

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