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量子计算迎来新突破。

近日，微软和量子计算公司Quantinuum宣布：发现了一种新的量子计算系统，可以将传统量子计算的错误率下降800倍，这让高性能量子计算机走进现实更近了一步。

自生成式AI爆发以来，算力是AI发展面临的最大挑战之一，而量子计算被认为是解决AI算力瓶颈的颠覆性力量。

量子计算的突破可能会像ChatGPT一样，重新定义算力的未来。

首先，简单介绍一下什么是量子计算。

分享几个网站

GPT-3.5研究测试：
https://hujiaoai.cn

GPT-4研究测试：
https://higpt4.cn

Claude-3研究测试（全面吊打GPT-4）：
https://hiclaude3.com

什么是量子计算

量子计算的基本单元是量子比特（qubits），不同于传统计算机非0即1的比特（bits）。量子位可以通过量子叠加，同时处于0和1的状态，使得量子计算机拥有强大的并行处理能力。

量子门（Quantum Gates）用于对量子比特进行操作，类似于传统计算机的逻辑门，它们能够改变量子位的状态，执行各种计算。

量子计算的硬伤

容易出错，是目前量子计算最大的硬伤，具体来说，有两个主要原因使得量子计算容易出错：

1、退相干

量子态非常脆弱，极易受到周围环境的干扰。任何微小的环境变化，如温度波动、电磁场的变化，甚至是量子位之间的相互作用，都可能导致量子位的量子态发生变化，它是导致量子信息丢失的主要原因。

2、量子噪声

与经典计算机中的电子噪声类似，量子噪声是指在量子系统的操作过程中引入的任何非预期的变化。这可以是由于量子位制备的不完美、量子门操作的不精确，或者是测量过程中的错误。

所以，为了获得准确的量子计算逻辑，容错量子计算就应运而生，它主要通过用多个“物理”的量子位构成的计算逻辑互相纠错，然后将这些“物理意义上”的量子位来充当一个逻辑上可用的、不易出错的量子位。

先前的研究表明[1]，可能需要1,000个或更多这样易出错的“物理”量子位才能产生一个潜在有用的“逻辑”量子位。但微软的最新研究表明：十几个就足够了！

新突破：“错误率” 降低800倍

微软科学家们开发出了一种名为“Qubit virtualization system”的新技术，这项技术结合了量子纠错技术和一个特殊的策略，用于确定和修复量子计算中出现的错误。

这一突破通过将量子位虚拟化系统和错误诊断及纠正技术应用到Quantinuum的离子阱硬件上，完成了超过14000次的个体实验，而且没有出现单一错误。

该系统包括一种名为“Active syndrome extraction”的方法，它能够在不干扰量子位当前状态的前提下，诊断并纠正错误。

这种方法专注于学习量子位的噪声特性而非其量子态，从而允许更长时间和更复杂的量子计算任务，而不会破坏逻辑量子位[2]。

实验结果显示，通过这一技术，4个逻辑量子位大约每进行100,000次运算可能只会遇到一次错误。

与它们所基于的物理量子位相比，这项技术使错误率降低了800倍。这相当于信号质量改善了29分贝，这与高质量降噪耳机所能提供的降噪效果相似。

尽管此项成果还未经同行评审，但已向公众展示了其在提高量子计算准确性方面的潜力，从而进一步推动量子计算向实用化发展。我们已经可以预见，实用的量子计算，势必会引发新一轮的AI革命。

量子计算：AI算力的未来革命

量子计算对AI的影响主要从算力与算法两大维度体现。

从算力的角度，量子计算能通过其超强的并行处理能力，同时处理大量数据。此外，量子计算能够加速矩阵运算和向量计算，从而显著提高模型训练的速度，使得训练更大的模型变得可行。

从算法的角度，量子计算提供了全新的算法设计空间，量子机器学习算法可以在理论上提供比传统算法更优的性能，比如量子版本的支持向量机、量子神经网络等。此外，量子计算还可能促成全新的算法和模型的发展。例如，利用量子纠缠和量子叠加等现象，可能会发展出在传统计算框架下无法想象的新型AI模型。

未来可期

微软高级量子开发副总裁Krysta Svore表示，基于目前的研究理论，最终逻辑量子位的错误率将再降低千倍[2]。在未来，量子计算将被视为视为高性能计算和AI集成平台的一部分。

如果有朝一日，量子计算的错误率降低百万倍，这不仅是技术上的一大飞跃，更向我们展示了一个崭新的可能性——在量子的世界里，有无数扇通往未知世界的大门。这一成就让我们重新审视科技的力量，如果量子计算机脱离理论，走向实用，我们将迎来怎样的新纪元？