谷歌量子计算取得新进展 量子态错误率降至原来的约四十分之一 原创

产联社编辑 | 黄钰慧

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【产联社】谷歌正在尝试降低量子计算的资源门槛。10月15日，谷歌量子AI团队宣布，在Willow量子芯片上验证了一种名为“魔态培育”的技术，将相关量子态的错误率降至未经培育时的约四十分之一。据谷歌介绍，相关成果于同日发表于《科学》杂志。

谷歌表示，这项技术如果能够扩大规模，有可能减少执行实际计算任务所需的硬件。此次公布的是芯片上的实验进展，团队仍需验证它能否在更大系统中运行。

先解决“算得准”的问题

量子计算要发挥作用，首先得控制错误。Google Research此前介绍，药物研究、化学模拟等潜在应用，往往需要可靠地执行数十亿甚至数万亿次操作，过程中不断出现的错误会妨碍任务完成。

量子比特是量子计算机处理信息的基本单元，但其中的信息十分脆弱，容易受到周围环境影响。谷歌介绍，一种保护办法是让多个量子比特协同工作，检测和纠正错误，将信息保存得更可靠。

不过，保护信息只是其中一环。此次研究论文指出，要执行更广泛的计算，还需要提前准备特殊的量子态，用它们完成某些必要操作，这就是“魔态”的用途。它可以被通俗地理解为计算过程中需要消耗的一种“耗材”。按照谷歌的解释，魔态使用后不能重复利用，而制备高质量魔态本身又会占用大量资源。

谷歌援引部分研究估算称，未来量子计算机可能需要把最高95%的计算能力用于生产魔态。这个数字描述的是特定估算下的资源负担，并非目前所有量子计算机的实际运行情况。

筛选提高质量，降低资源负担

“魔态培育”的思路是通过检测筛掉有问题的尝试。谷歌介绍，研究人员先在芯片的一小块区域准备带噪声的量子态，再进行一系列测量，剔除有缺陷的结果，留下质量更高的量子态。

这一方案已有理论基础。2024年9月，谷歌研究人员Craig Gidney、Noah Shutty和Cody Jones公开相关论文，利用模拟等方法估算培育方案的效果，希望以更少的资源获得可靠的魔态。

三人在论文中将其称为“培育”，是因为这一过程会逐步扩大单个量子态的编码规模，同时提高可靠性。当时论文中的资源节省和错误率结果来自设定噪声条件下的估算，不能直接当作真实芯片的表现。

此次硬件实验给出了进一步依据。研究团队介绍，经过“培育”和筛选，得到的特殊量子态与理想状态的接近程度达到约99.99%，但这一数字并不代表整台量子计算机的计算准确率。

这个数字还有筛选条件。论文显示，在获得上述结果的测试中，最终保留的数据约占8%。筛选覆盖了制备和测量中的错误检测，因此这一比例也不能直接视为未来设备生产魔态的效率。

团队还尝试将培育所得量子态转移到另一种纠错方式中。论文报告，这项演示验证了量子态向更大保护结构转移的可行性，为后续使用这些量子态提供了实验基础。

Willow持续推进，应用已有探索

此次实验所用的Willow，是谷歌于2024年12月公布的量子芯片，拥有105个量子比特。谷歌当时介绍，在实验中，让更多量子比特共同保护信息，反而能减少错误。

谷歌公布的测试将阵列从3×3扩大到5×5，再扩大到7×7，每扩大一档，所编码信息的错误率约降低一半。Google Research解释，只有基础硬件的错误足够少，增加量子比特带来的纠错收益才能超过新增错误，否则系统越大，表现反而可能越差。

谷歌也在探索这些硬件能用于哪些具体问题。2025年10月，公司公布“量子回声”算法，并介绍了与加州大学伯克利分校合作开展的分子研究。

在一项原理验证实验中，研究人员使用Willow研究了两个分别含有15个和28个原子的分子。谷歌称，量子计算结果与传统核磁共振结果相符，同时提供了后者通常难以获得的额外信息。

这类研究与企业研发的联系更为直接。谷歌认为，量子计算增强的核磁共振未来可能帮助研究药物与靶标的结合方式，或分析高分子、电池组件等材料的分子结构。

“量子回声”与此次“魔态培育”是不同研究。前者探索如何利用量子芯片研究物理系统，后者着重改善计算所需资源的制备，不能将此前的分子实验写成本次技术已经实现的应用。

从实验走向实用还有距离

取得高质量量子态之后，团队还要继续降低错误。此次论文援引已有研究指出，一些量子模拟和优化任务需要的魔态错误水平约为百万分之一至亿分之一，比本次实验还要低。

研究人员在论文中预计，如果底层硬件噪声降低一半，魔态错误率上限有望进一步降至约十万分之二。

下一步也包括让这些量子态真正参与后续操作，并转移到更大的纠错结构中。论文将实时执行相关量子操作、扩大保护规模及改进错误识别方法列为后续研究方向。

谷歌在此次公告中明确表示，实用量子计算仍需要更大规模的验证。团队如今已把“魔态培育”从理论方案推进到真实硬件实验，接下来要证明的是，这种方法能否持续提供实际计算所需的可靠资源。

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