97色成人综合网站,97色成人综合网站,高清freesexmovies性tv出水,大黑大巴大战欧洲美女图片,√天堂资源中文www

2024年12月9日，谷歌發(fā)表文章宣布，其已經利用新一代芯片克服了量子計算領域的一個關鍵挑戰(zhàn)，在5分鐘內解決了一個計算問題，而這個問題將花費一臺傳統(tǒng)超算10的25次方年的時間解決。

這一成果得益于一顆名為Willow的新芯片，這顆芯片是在Google位于圣巴巴拉的全新先進制造工廠制造的，這是全球為數不多的幾個從頭開始就是為了處理量子芯片生產的獨特挑戰(zhàn)而建造的設施。谷歌使用了隨機電路采樣 （Random Circuit Sampling, RCS） 基準測試來衡量 Willow 的性能，Willow芯片在不到五分鐘的時間內完成了計算，而同樣的計算對于最快的超級計算機來說需要超過宇宙年齡的時間，這突顯了量子系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)計算機的巨大計算優(yōu)勢。

此次Google公布的Willow芯片擁有105個“量子位”，量子位是量子計算機的組成部分，量子位運行速度很快，但容易出錯。在通常情況下，使用的“量子位”越多，發(fā)生的錯誤就越多。為了保護量子信息免受這些影響，研究人員開發(fā)了量子糾錯碼，但其有效性依賴于一個假設：即單個物理量子位上的錯誤率必須足夠低，以便糾錯過程本身不會引入比它修正的更多的錯誤。

Willow的取得的突破就在于此。谷歌表示，Willow實現了“低于閾值”的量子糾錯，意味著隨著添加更多的量子位，系統(tǒng)的誤差率會指數級下降，這一成果解決了量子計算領域近30年來的核心挑戰(zhàn)，不僅提升了量子計算機的可靠性，還為未來建造更大規(guī)模的量子計算機奠定了基礎。

Willow在各方面的表現

國盾量子云平臺負責人儲文皓向觀察者網表示，谷歌此次的動作可能更多是在準備后續(xù)的商業(yè)發(fā)布，早在今年八月份，谷歌曾于arXiv發(fā)表論文《低于表面碼閾值的量子糾錯》（Quantum error correction below the surface code threshold），展示了通過量子糾錯技術，可以有效地降低量子計算過程中的錯誤率，即使在量子位數量增加的情況下也能保持較低的錯誤率，這篇論文當時已經在業(yè)內引起了關注和震撼。

在這篇論文中，谷歌團隊展示了使用表面碼（Surface Code）實現了低于閾值的量子糾錯。在容錯量子計算中，表面碼（Surface Code）因其相對簡單的物理實現和高錯誤閾值而受到青睞。在論文中，當研究人員將陣列從3×3擴展到5×5再到7×7時，每次擴展都能將編碼錯誤率降低2.14倍。谷歌的這一結果證實了量子糾錯理論所預測的指數級錯誤抑制效果，被認為是十分重要的技術進步，不亞于甚至超過了2019年谷歌宣布的量子霸權（quantum supremacy），與近期谷歌與DeepMind團隊合作開發(fā)的一個基于人工智能的解碼器Alphaqubit相輔相成。

此前南方科技大學也在其芯片上驗證過類似的概念，而谷歌這次在實驗體系中實現了d=5和d=7的糾錯，并證明了7的效果顯著優(yōu)于5，而5又明顯優(yōu)于3，表明其在量子控制技術上達到了新的高度。谷歌此次的工作體現了業(yè)內對量子糾錯方向的共識，即通過有效的糾錯機制確保量子計算機的可靠性和實用性。

儲文皓向觀察者網解釋說，谷歌一直使用的仍然是表面碼（Surface Code），糾錯算法本身并沒有發(fā)生根本性的變化，真正的進步發(fā)生在“隱秘的角落”，例如高精密的量子控制手段。此外，借助人工智能（AI）實現了更有效的解碼器（decoder）方案篩選和軟硬件上的實時線路編譯，這些技術進步共同推動了量子糾錯能力的提升，谷歌實現的是d=7>5>3，而國內目前的研究水平應該處于d=5>3的位置，在國外團隊已經驗證更大的碼距可以換來更好的糾錯效率的情況下，中國在量子計算領域的研究和發(fā)展正迅速跟進，我們期待在不久的將來也能看到國內量子計算團隊和公司在這個方向的進展。

相比糾錯算法和測控手段上的進步，谷歌本次展現的在硬件層面的技術革新相對較少，芯片上使用的Tunbale Coupler可調耦合器的架構自2019年以來就已經被采用，國內如南方科技大學、中國科學技術大學以及北京量子信息科學研究院在內的機構都有團隊在這個方面有所突破。

Willow芯片的開發(fā)是Google在量子計算領域長期研究的一部分。Google自2014年以來一直在研究量子計算，并在2019年宣布其量子計算機實現了“超越經典”的性能，Willow芯片的推出標志著Google在量子計算硬件方面的進一步發(fā)展，特別是在量子糾錯技術上取得了顯著進展。

谷歌此次公布的成果是一個里程碑，但距離工業(yè)化應用尚有很遠的距離。Google的量子AI部門創(chuàng)始人哈特穆特·乃文（Hartmut Neven）表示，盡管目前還沒有已知的有用應用，但谷歌的目標是在未來推出一個傳統(tǒng)計算機無法解決的真實用例，團隊的下一個目標是實現第一個“有用、超越經典計算機”的實際應用計算，這可能包括新藥開發(fā)、電動車電池優(yōu)化設計、核聚變研究和新能源開發(fā)等領域。

本文系觀察者網獨家稿件，未經授權，不得轉載。