来自Google量子人工智能和DeepMind的研究人员开发了AlphaQubit，这是一种机器学习解码器，在识别和纠正量子计算错误方面超越了现有方法。 《自然》杂志概述了这一进展，公司博文详细介绍了这一进展，它有助于使量子计算机足够可靠，以解决目前传统系统无法解决的复杂问题。

AlphaQubit 是一个神经网络，它可以处理来自量子处理器的错误信息，从而提高量子纠错的准确性。 在GoogleSycamore量子处理器上进行的测试表明，与张量网络方法相比，AlphaQubit减少了6%的错误，与广泛使用的解码器--相关匹配相比，减少了30%的错误。

"这项合作汇集了GoogleDeepMind的机器学习知识和Google量子人工智能（Google Quantum AI）的纠错专长，加快了构建可靠量子计算机的进度，"研究人员在Google的一篇博文中表示。"准确识别错误是量子计算机能够大规模执行长时间计算的关键一步，这将为科学突破和许多新的发现领域打开大门。"

文章称，利用叠加和纠缠等原理的量子计算机有望以指数级的速度解决特定问题，其速度超过经典机器。 然而，量子比特--量子计算机的构件--极易受到噪声的影响，导致错误频发。 克服这一弱点对于扩大量子设备的实际应用至关重要。

该团队在帖子中写道"量子比特的自然量子态很脆弱，会受到各种因素的破坏：硬件中的微小缺陷、热量、振动、电磁干扰甚至宇宙射线（宇宙射线无处不在）"。

为了应对这种情况，量子纠错使用了冗余技术：将多个物理量子比特组合成一个逻辑量子比特，并进行一致性检查以检测和纠正错误。

挑战在于如何高效、准确地解码这些校验，尤其是当量子处理器的规模不断扩大时。 目前的硬件每次操作的错误率通常在 1%-10%，对于可靠的计算来说太高了。 未来的系统将要求误差率低于 0.000000001%，以满足药物发现、材料设计和密码任务等实际应用的需要。

AlphaQubit 的工作原理

AlphaQubit 建立在 Transformer 架构之上--Transformer 指的是一种神经网络架构，旨在通过集中分析数据中最重要的部分等方式，高效处理顺序数据。 这有助于 AlphaQubit 准确解码量子错误。

顾名思义，神经网络就是模仿人脑的神经元--一般来说。 就像人们在掌握一项新技能之前需要学习并不断磨练这项技能一样，神经网络也需要学习和练习。 AlphaQubit 采用两个阶段的训练过程： 预训练和微调。

在预训练阶段，模型首先接触量子模拟器生成的合成示例。 这使它能够在各种噪声条件下学习一般的错误模式。 然后，系统进行微调。 在这里，该模型将根据Google Sycamore 处理器的实际错误数据进行进一步训练，以适应硬件的特定噪声特性。

解码器能适应复杂的错误类型，包括"串扰"（不需要的量子比特相互作用）和"泄漏"（量子比特漂移到非计算状态）。 它还利用软读出--提供有关量子比特状态更丰富信息的概率测量。

在使用 Sycamore 的表面代码（量子纠错的主要方法）进行的实验中，AlphaQubit 在从 17 量子位（距离 3）到 49 量子位（距离 5）的多种配置中都保持了优势。 距离是指破坏逻辑量子比特编码信息所需的三个错误（距离 3）或五个错误（距离 5）。

模拟将这一性能扩展到多达 241 个量子比特的系统，表明解码器在更大的量子设备上具有潜力。

影响与挑战

研究小组认为，他们在 AlphaQubit 性能方面取得的成功代表着机器学习与量子计算的融合向前迈出了重要一步。 通过自动解码过程，该模型减少了对手工制作算法的依赖，而手工制作的算法往往难以应对现实世界中复杂的噪声。

研究人员在研究报告中写道："尽管我们预计其他解码技术将继续改进，但这项工作支持了我们的信念，即机器学习解码器可能实现必要的错误抑制和速度，从而实现实用的量子计算。"

然而，该系统并非没有局限性。 AlphaQubit 目前的实现方式在高速超导量子处理器上进行实时纠错时，最初可能会偏慢，因为这些处理器每秒要执行一百万次一致性检查。 此外，为更大的系统训练模型需要大量的计算资源，这凸显了对数据效率更高的方法的需求。

他们写道"AlphaQubit是利用机器学习进行量子纠错的一个重要里程碑。 但我们仍然面临着速度和可扩展性方面的重大挑战。"

更广泛的影响和未来方向

如上所述，量子纠错是实现容错量子计算的关键，因此掌握纠错技术成为应对科学和工业领域一些最紧迫挑战的先决条件。 随着 AlphaQubit 的成熟，它可以减少形成逻辑量子比特所需的物理量子比特数量，从而使量子计算机更加紧凑、更具成本效益。

该模型的架构还具有多功能性，其潜在应用范围超出了表面代码。 研究人员计划探索它对其他量子纠错框架的适应性，如颜色码和低密度奇偶校验码。

进一步的改进很可能涉及到将 AlphaQubit 与硬件进步相结合，包括专为机器学习任务设计的定制处理器。 权重剪枝和低精度推理等技术也能提高模型的效率。

虽然挑战依然存在，而且还有更多的工作要做，但研究人员认为，AlphaQubit 是让机器学习在追求可靠的量子计算中发挥作用的一种方法。 未来的愿景将是量子硬件和人工智能模型同步发展--能够解决现实世界问题的容错量子计算机的梦想离现实越来越近。

"AlphaQubit代表了利用机器学习进行量子纠错的一个重要里程碑。 但我们仍然面临着速度和可扩展性方面的重大挑战，"该团队在帖子中写道。"我们的团队正在将机器学习和量子纠错方面的开创性进展结合起来，以克服这些挑战--并为可靠的量子计算机铺平道路，使其能够解决世界上一些最复杂的问题。"