量子计算的错误纠正终于迎来了突破！
Google DeepMind 最近发布了全新的 AI 解码器——AlphaQubit，它能够准确识别量子计算中的错误，标志着量子计算技术迈向更高可靠性的关键一步。
核心架构
AlphaQubit 是一种基于变压器的神经网络解码器，它采用了递归变压器架构，能够按时间顺序处理量子测量数据。
这种结构使得网络能够维护每个稳定子量子比特的内部状态表示，从而捕捉错误综合征的历史信息。
与传统解码器不同，AlphaQubit 设计为能够处理软（模拟）测量和离散二进制输入，这为其提供了比以往更多的信息。
新颖的技术元素
AlphaQubit 的创新之处在于它将空间卷积与注意力机制相结合，以捕获局部和长距离的错误相关性。
此外，它还使用了特殊的注意力偏置嵌入，编码了量子设备的物理布局。通过一个综合的综合变压器，AlphaQubit 能够合理推断复杂的错误模式。
关键性能结果
在对谷歌的 Sycamore 量子处理器的真实数据进行测试时，AlphaQubit 的表现超越了之前的最佳解码器，并且在模拟数据上也维持了优异的性能，特别是在距离达到 11 个量子比特时，显示了其在实现量子计算可靠性方面的巨大潜力。
实际影响
AlphaQubit 的应用使得量子错误纠正的实际操作成为可能，特别是在更大规模的系统中。它能够同时处理泄漏信息和软测量数据，这对于真实的量子硬件至关重要。此外，AlphaQubit 的架构在增加代码距离时能有效扩展，保持高准确率。
量子计算的未来
量子计算有潜力在药物发现、材料设计和基本物理学等领域引发革命性变化。
然而，这项技术依赖于量子比特的稳定性，而量子比特的自然状态非常脆弱，易受多种因素的影响。
通过量子错误纠正，我们可以使用冗余的方法将多个量子比特组合成一个逻辑量子比特，并定期进行一致性检查。
AlphaQubit 的推出，标志着机器学习在量子错误纠正中的重大里程碑，但仍需解决速度和可扩展性等重大挑战。随着量子计算向需要数百万个量子比特的商业应用发展，我们也需要探索更高效的数据训练方式。
相关链接
[1] https://blog.google/technology/google-deepmind/alphaqubit-quantum-error-correction/
[2] https://twitter.com/rohanpaul_ai/status/1859336660598599885
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