谷歌“量子人工智能”制造的兩代懸鈴木處理器。每個處理器都有兩個黏合在一起的芯片，一個包含量子位，一個包含量子位和外部世界之間的線路。

據(jù)英國《自然》雜志22日報道，谷歌科學(xué)家團隊改善了量子計算機的糾錯能力，演示了隨著糾錯規(guī)模增加，錯誤率反而降低的量子計算。這項工作意味著人們向可擴展的量子糾錯更進一步，使量子計算機達到以足夠低的錯誤率運行可用量子算法的水平。

量子計算機和經(jīng)典計算機一樣，容易發(fā)生其背后物理系統(tǒng)“噪音”（或干擾）導(dǎo)致的錯誤，實現(xiàn)其潛能需要降低錯誤率。一種量子糾錯方法是用所謂“糾錯碼”，即使用一組物理量子位（量子信息單位，相當(dāng)于經(jīng)典計算機的比特）形成一個邏輯量子位。這個系統(tǒng)稱為表面碼邏輯量子位，可以檢測和糾正錯誤而不影響信息，但擴展這樣的系統(tǒng)意味著操作更多量子位，這可能引入更多邏輯錯誤。為使邏輯性能隨著編碼規(guī)模增加而改善，總體的糾錯需超過增加的邏輯錯誤。

谷歌“量子人工智能”團隊研究人員哈姆特·耐文及其同事，此次展示了一種邏輯量子位表面碼，可以在系統(tǒng)規(guī)模增大時降低錯誤率。他們建造了一個72個量子位的超導(dǎo)量子處理器，用兩種不同表面碼做了測試：一種稱為distance-5 邏輯量子位（基于49個物理量子位），另一種是較小的distance-3邏輯量子位（基于17個物理量子位）。較大表面碼展現(xiàn)出能夠?qū)崿F(xiàn)更好的邏輯量子位性能（每周期2.914%邏輯錯誤），優(yōu)于較小的表面碼（每周期3.028%邏輯錯誤）。

研究團隊指出，還需要更多研究實現(xiàn)有效計算所需的邏輯錯誤率，但目前這項工作，向人們展示出未來量子算法開發(fā)的基本要求。

審核編輯 ：李倩