Google Quantum AI telah menunjukkan dalam perkakasan penyelesaian kepada salah satu masalah sumber paling degil pengkomputeran kuantum. Dalam makalah yang diterbitkan pada 15 Oktober dalam jurnal Science, pasukan di belakang pemproses Willow Google melaporkan bahawa "penanaman keadaan ajaib" - teknik yang pertama kali dicadangkan dalam teori dua tahun lalu - berfungsi dalam amalan, mengurangkan ralat kira-kira 40 kali ganda berbanding dengan keadaan yang tidak ditanam dan menghasilkan keadaan T dengan rekod kesetiaan logik 99.99%.
Hasilnya, diumumkan di blog rasmi Google oleh saintis penyelidikan Emma Rosenfeld dan jurutera perisian kuantum Craig Gidney, menandakan demonstrasi percubaan pertama bahawa keadaan ajaib boleh dihasilkan dengan cekap pada perkakasan kuantum sebenar. Ia menangani kesesakan yang telah diatasi oleh jurutera sejak penyelidik mula-mula mengenal pasti lebih daripada dua dekad yang lalu. Untuk maklumat lanjut tentang penemuan di sempadan pengkomputeran, lihat [liputan penyelidikan AI] kami(https://aibuzzwire.news).
Mengapa Negeri Sihir Penting
Pengkomputeran kuantum universal — jenis yang boleh menjalankan atur cara yang benar-benar berguna — memerlukan set operasi kuantum khusus yang melampaui apa yang boleh dilakukan oleh qubit yang dibetulkan ralat secara asli. Penyelesaian standard adalah untuk menyediakan keadaan sumber khas, yang dikenali sebagai keadaan ajaib, yang membolehkan operasi tersebut. Masalahnya ialah kos: beberapa anggaran mencadangkan sehingga 95% daripada keseluruhan kapasiti komputer kuantum mungkin perlu dikhususkan untuk pembuatannya, meninggalkan sedikit ruang untuk pengiraan sebenar. Keadaan ajaib juga boleh digunakan — setelah digunakan, ia tidak boleh digunakan semula — yang menjadikannya input yang terhad dan mahal untuk mana-mana mesin berskala besar.
Pada tahun 2024, penyelidik Google Quantum AI Craig Gidney, Noah Shutty, dan Cody Jones membangunkan pendekatan penanaman dalam kertas teori. Idea ini berfungsi seperti penapis: keadaan bising disuntik ke dalam kawasan kecil cip kuantum, kemudian satu siri pengukuran yang sangat diselaraskan memeriksa ralat dan membuang percubaan yang cacat. Apa yang kekal dalam proses itu ialah keadaan kuantum ralat yang sangat tulen dan rendah yang boleh disesuaikan secara serentak menjadi pengekodan yang lebih besar dan berguna. Jika ia berfungsi pada perkakasan, ia akan mengecilkan saiz komputer kuantum yang diperlukan untuk tugas praktikal.
Daripada Teori kepada Perkakasan
Membuat protokol berfungsi pada Willow mengambil beberapa siri inovasi kejuruteraan. Satu episod menggambarkan kesukaran. Apabila saintis penyelidikan Emma Rosenfeld mula-mula menguji protokol penanaman, datanya kelihatan bertentangan dengan undang-undang fizik. Selepas berbulan-bulan simulasi, perbincangan dan semakan konsistensi, pasukan mengesan anomali itu kepada andaian yang salah dalam teknik pengukuran mereka: hanyut peralatan elektrik dan variasi suhu dalam makmal telah mengganggu kesahihan penanda aras.
Pembaikan memerlukan perubahan pada kedua-dua sisi teori dan kejuruteraan. Pasukan itu menambah kawalan tambahan pada sistem untuk menyekat bunyi bising, dan mencipta teknik penanda aras baharu yang menggunakan penanaman itu sendiri sebagai alat ukuran - penyelesaian yang dikatakan syarikat itu mewujudkan teknologi terkini dalam metrologi kuantum. Pada Willow, protokol yang diperhalusi mencapai pengurangan ralat sebanyak 40 kali ganda berbanding keadaan yang tidak ditanam, dengan keadaan T mencapai 99.99% kesetiaan logik.
Keserasian Dengan Pelan Hala Tuju Pembetulan Ralat Google
Pasukan itu juga mengambil langkah pertama ke arah menunjukkan teknik itu sesuai dalam seni bina toleransi kesalahan Google yang lebih luas. Pembetulan ralat kuantum terdapat dalam perisa: "kod warna", jenis yang lebih sesuai untuk penanaman dan "kod permukaan", kaedah yang lebih mantap yang menyokong pelan hala tuju jangka panjang Google. Para penyelidik menunjukkan protokol cantuman - yang asalnya dibangunkan dalam kertas teori 2024 - yang bertukar antara kedua-duanya, memindahkan keadaan yang telah disucikan dari kod warna jarak-3 kepada kod permukaan jarak-5. Negeri-negeri itu terselamat daripada pemindahan, bukti bahawa penanaman boleh wujud bersama dengan skim pembetulan ralat yang Google rancang untuk skala.
Perkara yang Masih Belum Selesai
Google berhati-hati tentang kaveat. Penanaman keadaan sihir telah ditunjukkan pada skala kecil; menunjukkannya pada skala yang diperlukan untuk pengkomputeran kuantum praktikal kekal pada masa hadapan, dan cabaran teknikal yang ketara berdiri di antara hasil semasa dan mesin yang berguna secara komersial. Syarikat itu membingkaikan hasilnya sebagai mengubah "idea teori utama menjadi realiti yang ditunjukkan secara eksperimen" dalam laluan ke matlamat yang dinyatakan untuk komputer kuantum yang boleh diperbetulkan ralat yang berguna.
Kepentingan praktikal adalah mengenai belanjawan sumber. Jika keadaan ajaib berkualiti tinggi boleh ditanam dengan murah dan bukannya dihasilkan melalui overhed dominan, keperluan perkakasan untuk menjalankan algoritma seperti rutin pemfaktoran Shor atau simulasi kimia kuantum yang kompleks menyusut dengan sewajarnya. Pengurangan ralat 40 kali ganda pada sebatian peringkat keadaan ajaib merentasi setiap operasi sedemikian yang dilakukan oleh mesin.
Gambaran Lebih Besar
Hasilnya tiba di tengah-tengah persaingan yang semakin sengit dalam perkakasan kuantum, dengan IBM, Quantinuum, dan kumpulan akademik semuanya mengejar mesin yang diperbetulkan ralat, dan dengan binaan AI industri teknologi yang lebih luas menarik kebanyakan tajuk utama dan modal. Kemajuan kuantum adalah lebih perlahan dan kurang boleh diramalkan, tetapi peristiwa penting seperti ini — kesesakan teori yang berusia dua dekad dihilangkan pada perkakasan pengeluaran, diterbitkan dengan nombor kesetiaan yang boleh dihasilkan semula dalam jurnal yang disemak rakan sebaya — adalah jenis langkah kompaun yang secara senyap-senyap menetapkan semula garis masa.
Bagi pemerhati AI, terdapat juga perkaitan tangensial: kebanyakan alatan algoritma dan sistem kawalan dalam makmal kuantum moden semakin bergantung pada pembelajaran mesin untuk penentukuran dan penyahkodan ralat, contoh kecil tetapi semakin berkembang bagi AI yang mempercepatkan bidang saintifik bersebelahan.
---
Kekal Mendahului AIDapatkan berita, analisis dan penemuan terkini AI — semuanya di satu tempat.
Baca lebih banyak berita AI →
