ꄲ下一篇： 无
ꄴ上一篇： 无

量子领域最具影响力的投研服务平台

滑动了解更多

“量子阈值”：10,000量子比特为什么如此重要？

넳 넲
发布时间：2024-04-16

 

为什么量子比特的数量和质量很重要？物理量子比特和逻辑量子比特有什么区别？

 

量子计算机供应商经常使用物理量子比特和逻辑量子比特这些术语和相应的数字来展示他们系统的优势。这些术语对于那些经验丰富的量子计算领域观察者来说，背后的原理是熟知且值得认可的。

 

近几个月来，多家量子公司发布了其发展路线图，计划在未来五年内或更短时间达到10,000个物理量子比特的目标。与当前20到300个量子比特的规模相比，这一跨越无疑是巨大的，尤其是当考虑到有些公司尚未推出其首款产品时。

 

IBM的量子路线图
 
QuEra的量子路线图
 
PASQAL的量子路线图
 

Infleqtion的量子路线图
 
那么，为什么10,000个量子比特会成为一个如此重要的里程碑呢？达到这一数字后，量子计算机能够执行哪些操作？
 
——实现10,000个物理量子比特的目标并非仅仅是追求数量的增长，它还标志着释放量子计算全部潜力的战略性里程碑。一般来说，10,000个物理量子比特可以支撑构建出100多个逻辑量子比特，这对于执行更长时间、更复杂且错误率更低的计算至关重要。
 
接下来，光子盒将阐释物理量子比特与逻辑量子比特之间的关键区别，探讨达到及超越100逻辑量子比特这一门槛的重要性，以及不同的量子计算实现方法如何实现这一目标。
 
 
虽然增加量子比特的数量是一大进步，提高量子比特的质量却更加关键。高质量量子比特的关键特性包括单量子比特和双量子比特操作的错误率低，以及量子比特的使用寿命长。
 
错误率是衡量量子比特操作成功的关键指标。这些操作可能涉及单个量子比特的翻转，或者两个量子比特的纠缠等复杂操作。在最先进的技术中，双量子比特操作的成功率可以达到近99.9%。虽然这一数字听起来相当高，但这意味着大约每千次操作就有一次失败。因此，如果一个算法需要执行数千次双量子比特操作，错误的累积可能导致算法结果不准确。对于需要执行数百万次操作的高级算法，这种错误率显然是不可接受的。
 
尽管追求10,000个物理量子比特是极为重要的，我们必须认识到，如果物理量子比特的错误率不能显著降低，那么要运行更长、更复杂的算法就不可避免地需要有效的量子错误纠正机制。这就是逻辑量子比特发挥作用的场景。逻辑量子比特是由多个物理量子比特构成的集合，能够通过分散单个量子比特的信息到多个量子比特上来检测和纠正错误。
 
然而，根据所需的错误率和所选择的量子比特技术，构建一个具有良好容错能力的逻辑量子比特可能需要数十个、数百个甚至数千个物理量子比特。
 
 
 
从含噪声的物理量子比特到容错的逻辑量子比特的转变，不仅仅是一次技术上的飞跃，更标志着量子计算从实验阶段向实用技术的根本转变。
 
这一跃进目标着力于构建足够多的逻辑量子比特，因为拥有100个逻辑量子比特是实现在各种计算任务中显现量子优势的关键里程碑。
 
达到100个逻辑量子比特的重要性在于其对模拟的挑战。在模拟量子算法时，传统的经典计算机需要处理指数级增长的计算量。目前最强大的超级计算机能够模拟大约50个“完美”量子比特的量子算法，这一现象被称为模拟极限。
 
因此，如果能够用100个逻辑纠错量子比特来运行算法，量子计算机将步入一个充满希望的新时代，其计算能力将大幅超越传统的经典计算机，并能证实计算结果的高度准确性。
 
实现100个逻辑量子比特将是量子计算从理论研究或小规模实验转向具有广泛影响力的实际应用的标志，预示着计算技术的一个全新时代的到来。
 
 
想象一下，如果有一架只能飞行20英里的飞机——它的实用性可能并不高。现在想象一下能飞行1000英里的飞机——这对短途飞行非常有用，但对于需要跨越更大距离的长途旅行来说，可能就不够了。再想象一架能飞行10,000英里的飞机——它对大多数飞行任务来说都非常适用。
 
类似地，一台具有100逻辑量子比特的量子计算机能够为某些特定应用提供真正的商业价值，例如在优化问题和机器学习领域。然而，更复杂的问题，如分子模拟，可能需要更多的逻辑量子比特。例如，解决这类问题可能需要达到1,000个逻辑量子比特，而破解RSA-2048加密则预计需要约4,000个逻辑量子比特。
 
这表明，正如航程不同的飞机服务于不同的旅行需求一样，量子计算的能力也需根据应用的复杂性来适配。
 
 
在迈向10,000量子比特的旅程中，我们需要探索不同的量子计算技术，每种技术都具有其独特的挑战和优势：
 
1）超导量子比特
 
超导量子比特的处理速度极快，但要实现10,000量子比特的规模，似乎需要将数十个量子计算核心互联。此外，由于每个量子比特只能与附近的少数量子比特（而不是全部）进行交互，这导致编码效率相对较低，因此构建每个逻辑量子比特需要更多的物理量子比特。
 
谷歌和IBM已经展示了这方面的初步成果，分别实现了一个或两个逻辑量子比特。
 
2）光量子比特
 
使用光子的光量子比特理论上具有良好的可扩展性，但在大规模高效地生成、操纵和检测纠缠光子状态方面面临挑战。
 
3）捕获离子量子比特
 
具有卓越的稳定性、全连接性和精确的量子比特控制能力。然而，随着量子比特数量的增加，可扩展性的挑战在于管理复杂的离子阱架构和激光系统。与超导量子比特相似，一些捕获离子供应商认为需要将多个单元互联以实现数千量子比特的规模。
 
例如，Quantinuum公司最近报告显示，他们实现的两个逻辑量子比特的错误率明显优于基础物理量子比特。
 
4）中性原子量子比特
 
在规模上极具前景，最近加州理工学院的一个研究小组展示了6000个捕获原子量子比特，并且可以实现任意量子比特间的连接。实际上，哈佛大学领导的最新研究（QuEra公司参与）已经展示了48个逻辑量子比特。然而，关于计算速度——即每秒可执行的计算数量，仍存在挑战。
 
 
这些技术都在各自的独特道路上努力克服挑战，共同目标是达到实用量子计算所需的规模。
 
总体来看，量子计算产业向10,000个物理量子比特的进展以及实现超过100个逻辑量子比特的路线图，不仅概括了量子计算的挑战，还展示了其革命性的变革潜力。
 
尽管最终哪种技术会胜出尚未可知，但我们似乎正在逐步接近真正有用的量子计算机。
 
参考链接：
[1]https://newsroom.ibm.com/2023-12-04-IBM-Debuts-Next-Generation-Quantum-Processor-IBM-Quantum-System-Two,-Extends-Roadmap-to-Advance-Era-of-Quantum-Utility
[2]https://www.hpcwire.com/2024/04/15/crossing-the-quantum-threshold-the-path-to-10000-qubits/
[3]https://www.servethehome.com/ionq-quantum-computing-at-hot-chips-33/hc33-ionq-quantum-computing-quantum-technologies-overview/

[4]https://physicsworld.com/a/europe-plans-to-build-100-qubit-quantum-computer-by-2026/

 

 
 

 

最新资讯