研究人員已經(jīng)證明量子計(jì)算機(jī)可以由相互連接的小芯片構(gòu)建，即使連接和硬件不完美，這些系統(tǒng)仍然可以可靠地工作。這一發(fā)現(xiàn)為從較小的單元組裝大型量子系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，并突出了在使容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)更加實(shí)用方面的一項(xiàng)關(guān)鍵進(jìn)展。

量子計(jì)算機(jī)，已經(jīng)開始影響化學(xué)、密碼學(xué)等領(lǐng)域的科研，目前在大規(guī)模計(jì)算能力上仍然有限。主要限制是量子硬件本身的大小和可靠性。傳統(tǒng)上，量子進(jìn)步是通過原始的量子比特?cái)?shù)量來(lái)衡量的——量子位是經(jīng)典比特的量子等效物——但沒有容錯(cuò)能力，這些額外的量子比特并不能保證產(chǎn)生可用結(jié)果。容錯(cuò)能力是使系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)和糾正錯(cuò)誤的關(guān)鍵特性，這是由于量子組件本質(zhì)上容易出錯(cuò)的必要性。

這項(xiàng)新研究通過模擬由許多更小的芯片組成的現(xiàn)實(shí)量子架構(gòu)來(lái)應(yīng)對(duì)擴(kuò)展問題，每個(gè)芯片都設(shè)計(jì)為統(tǒng)一整體的一部分。由 UC Riverside 物理學(xué)與天文學(xué)系的博士生 Mohamed A. Shalby 領(lǐng)導(dǎo)，該團(tuán)隊(duì)使用了數(shù)千次模擬來(lái)測(cè)試六種不同的模塊化設(shè)計(jì)。他們的模型結(jié)合了實(shí)際參數(shù)，借鑒了谷歌現(xiàn)有的量子基礎(chǔ)設(shè)施，并使用了谷歌量子 AI 開發(fā)的模擬工具。

模塊化量子計(jì)算機(jī)的一個(gè)主要技術(shù)障礙是芯片之間的嘈雜連接——當(dāng)芯片必須在不同的低溫冰箱之間通信時(shí)，這是一個(gè)特別突出的問題。這些連接通常引入的誤差遠(yuǎn)多于單個(gè)芯片內(nèi)執(zhí)行的操作，威脅到糾錯(cuò)技術(shù)的有效性以及量子系統(tǒng)的整體可靠性。

然而，由 UC Riverside 領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使芯片之間的連接比單個(gè)芯片本身嘈雜多達(dá)十倍，只要每個(gè)芯片保持高操作保真度，量子系統(tǒng)仍然可以執(zhí)行有效的錯(cuò)誤糾正。這有效地降低了組裝可擴(kuò)展系統(tǒng)的硬件要求，表明量子計(jì)算機(jī)不必等待完美的工程就能擴(kuò)展其能力。

他們的大部分建模工作集中在表面碼上，這是當(dāng)前量子研究中最廣泛使用的糾錯(cuò)技術(shù)。在這種方法中，“表面碼芯片”將物理量子比特組織成邏輯集群，依靠冗余來(lái)抵御量子操作自然累積的錯(cuò)誤。該研究表明，通過使用表面碼架構(gòu)，模塊化系統(tǒng)可以穩(wěn)健地編碼高保真邏輯量子比特，即使模塊之間的連接不完美。