谷歌量子AI领导的研究人员找到了使用当前量子计算机进行实用计算的“甜区”

内部简报

• 近期由谷歌量子人工智能领导的一项研究表明，量子计算机可能不需要达到完全的容错性就能超越经典超级计算机，在此期间，当今的嘈杂中间尺度量子（NISQ）设备可以表现出色。
• 使用一个67量子比特的系统，研究团队采用随机电路取样（RCS）来确定量子系统保持足够复杂性以超越经典模拟的条件。
• 研究人员旨在利用这一稳定的计算阶段来解决金融、材料和生命科学等领域的真实世界问题，表明在完全容错系统开发之前，NISQ设备可以提供价值。

一项新的研究表明，量子计算机可能不需要达到完全容错阶段就能进行有用的、商业上的计算。

一个由领导的国际研究团队谷歌量子AI，报告中发表在《自然》杂志上的一篇新研究论文他们已经识别出一个复杂的计算阶段——一个“甜蜜区”——在这个区域内，噪声量子计算机可以超越经典超级计算机。

这一发现可能使得当今的嘈杂中等规模量子计算机（NISQ）在某些商业任务上超越经典超级计算机，谷歌量子人工智能的量子计算首席科学家塞尔吉奥·博伊克斯向《量子内幕》透露。博伊克斯与谷歌量子人工智能的研究科学家亚历克西斯·莫万共同领导了这项研究。

“所以我们正在解决的问题是：我们现在处于NISQ时代，这意味着我们有嘈杂的量子计算机，并且长期以来一直有一个问题：‘你能找到一些应用，在这些应用中，嘈杂的量子计算机能够超越超级计算机吗？’”博伊克斯说，“对此问题已经有了很多理论上的进展。因此，这就是我们在论文中要解决的问题，而我们的答案是：‘是的，存在这样的情况。我们发现了一个复杂的计算相位，在这个相位中，嘈杂的量子计算机可以超越超级计算机。”

研究团队在谷歌的67量子比特Sycamore芯片上进行了实验，揭示了当计算复杂度足够高、使得量子计算机能够超越经典设备时，在不同阶段之间存在一个“低噪声阶段”。他们还展示了该芯片超出经典性能的表现。

这一实验证据表明，有一天在特定条件下运行的嘈杂量子计算机可能会进入科学家所说的“稳定的计算复杂相”，并在某些任务上超越当今的超级计算机。据该团队称，这将是嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代的一个重要进步。

研究人员依赖于随机电路采样（RCS），这是一种基准测试技术，旨在通过将量子处理器的输出分布与经典超级计算机模拟进行比较来衡量其性能。研究人员还在论文中提到，他们使用交叉熵基准测试（XEB）实验性地识别和表征了在使用随机电路采样时系统行为中的相变。

为了展示这些技术是如何运作的，RCS通过在一组量子比特上执行一系列随机生成的量子门来工作，产生一种复杂的输出分布，这种分布对于经典计算机来说很难模拟。在这个研究中，它为直接测试量子系统的计算能力提供了方法。XEB是一种计算交叉熵的方法——这是一种衡量两个概率分布之间的差异或不一致性的度量——它比较了实验获得的输出分布和通过经典仿真生成的理论分布。最终，科学家可以使用XEB来评估量子处理器性能的准确性和保真度。

研究人员利用这种方法在谷歌的67量子比特Sycamore芯片上识别出一个阶段，在这个阶段中，量子系统即使在存在噪声的情况下也能保持复杂的关联。

实验细节和发现

根据论文，该研究调查了量子系统在复杂度增加和面临噪声挑战时发生的两个关键相变。第一个是受量子计算周期数或深度影响的动力学相变。随着深度的增加，系统从输出分布在少量位串上的集中状态转变为更广泛的分布——称为反集中。这一转变代表了系统的计算复杂性不断增加，但在噪声环境下保持这种状态仍然是一个重大挑战。

研究人员在研究中强调的第二个相变由每周期的错误率控制，即影响每个门操作和量子比特相互作用的噪声。该研究引入了一个统计“弱环节”模型来分析这一转变，并通过改变噪声水平来了解其对系统性能的影响。团队发现，如果将每周期的噪声保持在关键阈值以下，量子处理器在整个系统的全局关联得以维持，从而实现超越经典计算的表现。

在低噪声阶段，这些关联足够强，可以防止经典算法简化并“伪造”量子系统的输出。博伊克斯表示，找到这样一个平衡点，在这个平衡点上系统保持全局关联的同时最小化噪声，是利用量子处理器计算能力的关键。

为了验证他们的发现，研究人员依赖于前述的XEB来测量系统的保真度，并确定可以实现量子优势的界限。实验表明，在这个稳定、低噪声阶段，Sycamore芯片能够执行当前经典超级计算机无法完成的计算任务，突显了即使在现有硬件条件下也具备的实际优势。

测试量子与经典极限

该研究使用先进的张量网络算法评估了经典超级计算机在模拟RCS实验时的计算极限。结果显示，在当前顶级超级计算机（如Frontier）上，即使是在最佳内存和带宽条件下，模拟67量子比特的实验也需要数十年时间。这种计算负担进一步支持了当今量子技术能够完成超出经典系统能力的任务的观点。

研究人员强调，尽管经典模拟算法取得了进展，量子系统的复杂性仍然是经典计算的一个重大障碍。他们的实验使用了一个包含67个量子比特并在32个周期内运行的系统，证明了这些量子电路达到了经典系统无法高效复制的高度复杂性和深度。

下一个应用？

这项研究为在NISQ时代实现量子优势所需条件提供了关键见解。通过确定噪声阈值并使用RCS和XEB等基准测试技术，研究人员提供了一个框架，用于识别和优化量子处理器超越经典计算机的条件。

现在的目标是利用这一稳定的计算复杂相，使用NISQ设备进行有用的计算。该团队建议，在金融、材料和生命科学等领域中的许多计算都是这个下一步的有趣目标。

“我们在这些基准测试中明显取得了胜利，因此下一步是转向应用领域，”博伊克斯说。

这一发现还可以创建一个过渡期，在此期间NISQ量子计算机可以提供实际价值，因为科学家们正朝着容错量子计算机迈进。

“容错的量子计算机如你所知，还有几年的时间才会实现，所以我们不会在达到那个容错时代之前贸然行动，”博伊克斯说。“这是一个平稳的过程。我认为我们学到的如何为噪声较大的量子计算机寻找应用的知识也将对早期的容错时代非常有用。”

这项工作还可以帮助提高对噪声与量子动力学相互作用的理解，以指导未来的误差缓解工作，并为完全容错的量子系统铺平道路。

虽然这项研究是從早期NISQ向有用的NISQ过渡的必要步骤，但Boixo表示还有很多工作要做。

“下一步确实是转向应用，这意味着将随机电路采样转化为其他问题或算法，在这些问题或算法中我们可以同时做到这两点，”Boixo说道。“我们要保留随机电路采样中的足够难度，这种难度对于经典超级计算机来说仍然很难，同时使其更加有用。”

欲了解研究人员工作的更详细和技术性的解释，请阅读论文中的相关内容。自然.

参与这项研究的机构包括谷歌研究院、美国国家航空航天局艾姆斯研究中心的量子人工智能实验室（NASA Ames Research Center）、KBR公司、康涅狄格大学、国家标准与技术研究所（NIST）、马萨诸塞大学阿默斯特分校、奥本大学、悉尼科技大学、加州大学河滨分校和哈佛大学。