谷歌研究人員開發的 AlphaQubit：基於深度學習的量子計算錯誤檢測解碼器

量子計算是一種新型計算方式，雖然它在某些任務上有潛力超越傳統計算系統，但面臨著一個重大挑戰：錯誤修正。量子系統對噪音非常敏感，即使是最小的環境干擾也可能導致計算錯誤，影響預期結果。與傳統系統不同，傳統系統可以通過多個位元來處理錯誤，而量子錯誤修正則因量子位元（qubits）的特性和它們對交叉干擾及洩漏等錯誤的敏感性而變得更加複雜。要實現實用的容錯量子計算，錯誤率必須降低到遠低於當前量子硬體的能力。這仍然是將量子計算推向實驗階段之外的最大障礙之一。

AlphaQubit：基於人工智慧的量子錯誤檢測解碼器

谷歌研究（Google Research）開發了AlphaQubit，這是一種基於人工智慧的解碼器，可以高精度識別量子計算錯誤。AlphaQubit使用一種循環的變壓器（transformer）神經網絡來解碼量子計算中主要的錯誤修正方案，稱為表面碼（surface code）。通過利用變壓器，AlphaQubit學會解讀嘈雜的綜合信息，提供了一種在谷歌的Sycamore量子處理器上表現超過現有算法的機制，對於距離為3和5的表面碼，並在模擬環境中展示了其在距離高達11的能力。這種方法使用兩階段訓練，最初從合成數據學習，然後在Sycamore處理器的真實數據上進行微調。這種適應性使得AlphaQubit能夠學習複雜的錯誤分佈，而不僅僅依賴理論模型，這對於應對現實世界的量子噪音是一個重要優勢。

技術細節

AlphaQubit依賴於機器學習，特別是深度學習，來解碼量子錯誤。這個解碼器基於循環神經網絡和變壓器架構的組合，使其能夠使用歷史穩定器測量數據來分析量子錯誤。穩定器代表物理量子位元之間的關係，當這些關係被破壞時，可能會指示邏輯量子位元的錯誤。AlphaQubit根據多輪錯誤修正測量更新內部狀態，有效地學習在現實條件下可能出現的錯誤類型，包括交叉干擾和洩漏等噪音來源。

這個模型與傳統解碼器的不同之處在於它能夠處理和利用軟測量數據，這些數據是連續值，提供比簡單的二進制（0或1）結果更豐富的信息。這使得AlphaQubit的準確性更高，因為它可以利用其他解碼器可能忽略的微妙信號。在測試中，AlphaQubit在維持較低的邏輯錯誤率方面表現穩定，超過了傳統解碼器如最小權重完美匹配（MWPM）和張量網絡解碼器。

AlphaQubit的開發具有多個重要意義。首先，它突顯了人工智慧在增強量子錯誤修正中的應用，展示了機器學習如何解決量子系統中隨機性和複雜性所帶來的挑戰。這項工作超越了其他錯誤修正方法的結果，為未來的量子系統引入了一個可擴展的解決方案。

在實驗設置中，AlphaQubit在距離3的邏輯錯誤率（LER）為2.901%，在距離5的LER為2.748%，超過了之前的張量網絡解碼器，其LER分別為3.028%和2.915%。這一改進表明，基於人工智慧的解碼器可能在減少維持量子系統邏輯一致性所需的開銷方面發揮重要作用。此外，AlphaQubit的循環變壓器架構在更高的碼距（如距離11）上有效擴展，提供性能優勢，因為許多傳統解碼器在這些距離上面臨挑戰。

另一個重要方面是AlphaQubit的適應性。該模型經歷了初始的合成數據訓練階段，然後在Sycamore處理器的實驗數據上進行微調，這使其能夠直接從將要應用的環境中學習。這種方法大大提高了其可靠性，使其更適合用於複雜的現實世界量子計算機，因為傳統的噪音模型可能不準確或過於簡化。

結論

AlphaQubit代表了在追求無錯誤量子計算方面的重大進展。通過整合先進的機器學習技術，谷歌研究展示了人工智慧如何解決傳統錯誤修正方法的局限性，更有效地處理複雜和多樣的噪音類型。通過現實世界的訓練進行適應的能力也確保了AlphaQubit隨著量子硬體的演變而保持適用性，可能減少每個邏輯量子位元所需的物理量子位元數量，並降低運營成本。憑藉其有希望的結果，AlphaQubit為實用量子計算的實現做出了貢獻，為加密學和材料科學等領域的進步鋪平了道路。