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(xiàn)量子霸權(quán)。

創(chuàng)紀錄72量子比特量子計算機，錯誤率1%，可實現(xiàn)量子霸權(quán)

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(shù)所對應的物理學原理，而該技術(shù)顯示的最佳結(jié)果如下：低的讀數(shù)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(shù)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(quán)，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(fā)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(jīng)開發(fā)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(tǒng)的任務進行隨機分配，并通過一個經(jīng)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(jīng)典的超級計算機的表現(xiàn)，也即 “量子霸權(quán)”。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(xiàn)這個目標，但是谷歌研究人員計算后認為，量子霸權(quán)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(yōu)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。