在近日的美國物理學會上，Goggle實驗室的公布了最新一代量子處理器Bristlecone，Bristlecone是一款72位量子位處理器，錯誤率只有1%，與9個量子比特的量子計算機持平。這款處理器不僅能夠幫助科學家們進行量子模擬的探索，還能夠在量子機器學習上有所應用。此外，谷歌認為如果一切運作良好，使用Bristlecone可以實現量子霸權。

創紀錄72量子比特量子計算機，錯誤率1%，可實現量子霸權

Julian Kelly介紹，這個最新設備遵循是谷歌之前提出的9個量子比特量子計算機的線性陣列技術所對應的物理學原理，而該技術顯示的最佳結果如下：低的讀數錯誤率（1%）、單量子比特門（0.1%）以及最重要的雙量子比特門（0.6%）。該設備使用與9個量子比特的相同的模式進行耦合、控制和讀出，但將其擴展為一個包含72個量子比特的正方形數組。

實驗中，研究人員選擇了這種尺寸的設備來展示未來的量子霸權，使用面編碼研究一階和二階糾錯，并促進量子算法在實際硬件上的發展。

左邊是谷歌最新的72量子比特量子處理器Bristlecone。右邊是該設備的圖示：每個“X”代表一個量子比特，量子比特之間以線性陣列方式相連。

在研究特定的應用程序之前，對量子處理器的量化能力很重要。谷歌的理論團隊已經開發出了一種基準測試工具來完成這項任務，通過在設備上應用隨機的量子電路來對系統的任務進行隨機分配，并通過一個經典的模擬方法來檢查抽樣輸出的分布情況。對于一個操作誤差足夠小的量子處理器，它可以在一個明確的計算機科學相關的問題上具有超越經典的超級計算機的表現，也即 “量子霸權”。這些隨機電路在量子比特和計算長度以及深度上都必須很大。

雖然目前還沒有人可以實現這個目標，但是谷歌研究人員計算后認為，量子霸權的目標可以通過使用49個量子比特，一個超過40的電路深度，一個低于0.5%的2個比特誤差進行完美的證明。他們相信，這個量子處理器優于超級計算機的實驗證明將會是這個領域的分水嶺，同時也是未來的主要目標之一。

錯誤率和量子比特位數之間的關系。紅色顯示了谷歌量子AI實驗室的預期研究方向，他們希望近期能夠開發出基于糾錯量子計算機的相關應用。

谷歌原本希望在9個量子比特的設備上實現類似的性能，但現在已經做到了72個量子比特。他們指出，未來在建造更大規模的量子計算機時，Bristlecone將會是一個令人信服的原理證明。谷歌也表示，在低的系統錯誤下運行像Bristlecone這樣的設備需要軟件、控制電子以及處理器本身等多種技術進行配合，因此接下來還需要在幾輪的迭代中對系統工程進行仔細的觀察。

谷歌量子AI實驗室指出，使用Bristlecone可以實現量子霸權，而且在這種水平上學習如何構建和操作設備會是一個令人興奮的挑戰。他們期待分享結果，而這也可以幫助更多的研究人員進行這方面的實驗

搶占2018量子霸權競賽賽點，小型商用量子計算機5年內出現

除了量子比特，實現量子霸權還需要低的錯誤率。一臺很快但錯誤率很高的量子計算機，還不如經典的超級計算機。

根據谷歌的說法，量子計算機的最低錯誤率必須在1%以內，并且有接近100個量子比特的規模。目前看，在錯誤率上，谷歌在72位量子計算機上已經實現了這個目標，單量子比特門為0.1%，雙量子比特門為0.6%。

當我們可以實現幾十乃至幾百萬量子比特0.1-1%的錯誤率時，量子計算機將開始真正高效解決實際問題。這可能需要十年或者更久的時間。

但是，至少谷歌認為，在制造出大規模量子比特量子計算機之前，我們可能會先實現一些小型的、甚至是商用的量子計算機，或者說量子計算商業應用。

2017年，谷歌量子團隊在Nature刊文稱，他們堅信即使還缺乏能夠完整糾錯的理論，但5年之內仍會有與量子計算有關的小型設備問世，而這也將給投資者帶來短期的回報。“早期的量子計算設備將在量子模擬，量子輔助優化和量子采樣領域有商業運用。更快的計算速度對從人工智能到金融和醫療等領域具有明顯的商業優勢。”

谷歌期望他們72個量子比特的Bristlecone量子計算機不僅能實現量子霸權，還能用作研究量子比特可擴展性和錯誤率的試驗裝置，開發量子模擬、優化和機器學習等應用程序。