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基于 Sycamore 處理器實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性高精度

hl5C_deeptechch ? 來(lái)源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2020-08-31 11:20 ? 次閱讀
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Google 繼去年宣布實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性后,終于迎來(lái)了又一重大進(jìn)展——首次實(shí)現(xiàn)使用量子計(jì)算機(jī)對(duì)化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行模擬。

8 月 27 日,Google 量子研究團(tuán)隊(duì)宣布其在量子計(jì)算機(jī)上模擬了迄今最大規(guī)模的化學(xué)反應(yīng)。相關(guān)成果登上了《科學(xué)》雜志的封面,題為《超導(dǎo)量子比特量子計(jì)算機(jī)的 Hartree-Fock 近似模擬》(Hartree-Fock on a Superconducting Qubit Quantum Computer)。

為了完成這項(xiàng)最新成果,研究人員使用 Sycamore 處理器,模擬了一個(gè)由兩個(gè)氮原子和兩個(gè)氫原子組成的二氮烯分子的異構(gòu)化反應(yīng)。最終,量子模擬與研究人員在經(jīng)典計(jì)算機(jī)上進(jìn)行的模擬一致,驗(yàn)證了他們的工作。

值得一提的是,這項(xiàng)新研究所用的 Sycamore 處理器曾在 2019 年轟動(dòng)世界,并在去年 10 月,助力 Google 量子團(tuán)隊(duì)的研究登上《自然》雜志 150 周年版的封面。

在關(guān)于 Sycamore 的論文中,它在 200 秒之內(nèi)所完成目標(biāo)計(jì)算量需要當(dāng)時(shí)世界最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)上持續(xù)計(jì)算 1 萬(wàn)年。由此,Google 宣布實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性,即證明量子計(jì)算在某些問(wèn)題上的處理能力超過(guò)經(jīng)典計(jì)算機(jī)。論文的 76 名作者表示,距離量子計(jì)算機(jī)有價(jià)值的短期應(yīng)用只有一步之遙。

該論文發(fā)表后,Google CEO 皮查伊在接受《麻省理工科技評(píng)論》專(zhuān)訪(fǎng)時(shí)曾表示,“此次事件就像萊特兄弟發(fā)明飛機(jī)一樣。雖然飛機(jī)第一次試飛只飛了 12 秒鐘,看起來(lái)沒(méi)有實(shí)際用處,但它證明了飛機(jī)飛行的可能性?!?/p>

皮查伊認(rèn)為,其實(shí)量子計(jì)算真正令人興奮的地方在于,根據(jù)已有的物理理論,我們所處的宇宙在最根本的層面上遵循量子法則,因此早期的量子計(jì)算應(yīng)用能幫助我們更好地了解宇宙的工作方式,并在后來(lái)逐漸實(shí)現(xiàn)能按量子物理對(duì)分子和分子間作用進(jìn)行精確模擬,在醫(yī)學(xué)和碳排放治理等涉及化學(xué)的重要研究領(lǐng)域發(fā)揮作用。

10 個(gè)月后,Google 用量子計(jì)算機(jī)首次模擬了化學(xué)反應(yīng),也算對(duì)皮查伊當(dāng)初那番展望的初步落地。

對(duì)于此次成果,Google 研究人員瑞恩 · 巴布希(Ryan Babbush)表示,雖然這種化學(xué)反應(yīng)可能相對(duì)簡(jiǎn)單,也不是非量子計(jì)算機(jī)而不可為,但是這項(xiàng)工作對(duì)于量子計(jì)算來(lái)說(shuō)仍然是一大步。他說(shuō):“我們現(xiàn)在在一個(gè)完全不同的尺度上進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)的量子計(jì)算。之前的計(jì)算工作基本上可以用鉛筆和紙手工完成,但我們現(xiàn)在看到的演示,肯定需要電腦來(lái)完成?!?/p>

巴布希認(rèn)為,將這個(gè)算法擴(kuò)展到模擬更復(fù)雜的反應(yīng)應(yīng)該是很容易的,模擬大分子中的反應(yīng)只需要更多的量子比特,然后對(duì)計(jì)算進(jìn)行微調(diào)。他說(shuō),未來(lái)我們甚至可以利用量子模擬開(kāi)發(fā)新的化學(xué)物質(zhì)。

解鎖量子計(jì)算機(jī)新技能

根據(jù)化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的量子力學(xué)定律對(duì)化學(xué)反應(yīng)過(guò)程進(jìn)行精確的計(jì)算預(yù)測(cè),可以解鎖新的化學(xué)領(lǐng)域,改善現(xiàn)有工業(yè)??上У氖?,由于量子變量的數(shù)量和統(tǒng)計(jì)量呈指數(shù)級(jí)擴(kuò)大,除了最小的系統(tǒng)之外,所有其他量子化學(xué)方程的精確解仍然無(wú)法用現(xiàn)代經(jīng)典計(jì)算機(jī)得到。

與此同時(shí),原子和分子之間受量子力學(xué)控制,因此量子計(jì)算機(jī)有望成為精確模擬它們的最佳方法。也就是說(shuō),通過(guò)使用量子計(jì)算機(jī),利用其獨(dú)特的量子力學(xué)特性來(lái)處理經(jīng)典計(jì)算機(jī)難以處理的計(jì)算,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的模擬。

如今的量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)足夠強(qiáng)大,可以在某些任務(wù)中獲得明顯的計(jì)算優(yōu)勢(shì),不過(guò)此前,量子計(jì)算機(jī)很難達(dá)到模擬大原子或化學(xué)反應(yīng)所需的精度。換句話(huà)說(shuō),量子計(jì)算機(jī)是否能用于加速目前的化學(xué)反應(yīng)量子模擬技術(shù),仍是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。

在這項(xiàng)最新的實(shí)驗(yàn)中,Google 團(tuán)隊(duì)解鎖了這一應(yīng)用。他們使用一個(gè)噪聲魯棒性的變分量子特征值求解算法(VQE) ,通過(guò)量子算法直接模擬化學(xué)反應(yīng)機(jī)制。

雖然計(jì)算集中在一個(gè)真實(shí)化學(xué)系統(tǒng)的 Hartree-Fock 近似模擬上,但它是之前用量子計(jì)算機(jī)進(jìn)行化學(xué)計(jì)算的兩倍大,并且包含了十倍多的量子門(mén)操作。值得一提的是,研究驗(yàn)證了目前的量子算法可以達(dá)到實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)所需的精度,并打開(kāi)了通向真實(shí)模擬量子化學(xué)系統(tǒng)之路。此外,Google 團(tuán)隊(duì)已經(jīng)發(fā)布了實(shí)驗(yàn)的代碼,它使用了化學(xué)量子計(jì)算的開(kāi)源庫(kù) OpenFermion。

圖 | 用于演示量子優(yōu)越性和量子化學(xué)模擬的量子計(jì)算機(jī)

使用Sycamore 處理器實(shí)現(xiàn)高精度

這個(gè)實(shí)驗(yàn)是基于 Sycamore 處理器進(jìn)行的,正是它去年展示了 Google 實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性。

盡管這個(gè)最新實(shí)驗(yàn)使用更少的量子比特,但要解決化學(xué)鍵的問(wèn)題需要更高的量子門(mén)保真度。這也推動(dòng)了新的、有針對(duì)性的校準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展,這種技術(shù)可以最佳地放大誤差,以便診斷和糾正誤差。

基于 Sycamore 處理器實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性高精度

圖 | 在 Sycamore 處理器的 10 個(gè)量子比特上模擬的 Hartree-Fock 模型對(duì)分子幾何形狀進(jìn)行能量預(yù)測(cè)

量子計(jì)算中的錯(cuò)誤可能來(lái)自量子硬件堆棧中的各種來(lái)源。Sycamore 處理器有 54 個(gè)量子比特,由 140 多個(gè)獨(dú)立可調(diào)諧元件組成,每個(gè)元件由高速模擬電脈沖控制。要實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)裝置的精確控制,需要對(duì)超過(guò) 2000 個(gè)控制參數(shù)進(jìn)行微調(diào),這些參數(shù)中即使發(fā)生微小誤差,也會(huì)迅速疊加到最終計(jì)算中,積累成大誤差。

為了精確地控制設(shè)備,Google 團(tuán)隊(duì)使用一個(gè)自動(dòng)化的框架,將控制問(wèn)題映射到一個(gè)有數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)的圖形上,每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)確定單個(gè)未知參數(shù)的物理實(shí)驗(yàn)。通過(guò)這張圖,團(tuán)隊(duì)可以從設(shè)備的先驗(yàn)知識(shí)轉(zhuǎn)移到高保真量子處理器,并且可以在一天之內(nèi)完成。

最終,這些技術(shù)和算法誤差糾正技術(shù)一起,使誤差降低了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。

基于 Sycamore 處理器實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性高精度

左:氫原子線(xiàn)性鏈的能量隨著每個(gè)原子之間的鍵距增加而增加。實(shí)線(xiàn)是用經(jīng)典計(jì)算機(jī)進(jìn)行的 Hartree-Fock 模擬,而點(diǎn)是用 Sycamore 處理器進(jìn)行的。

右:用 Sycamore 處理器計(jì)算的每個(gè)點(diǎn)有兩個(gè)精度度量(錯(cuò)誤率和平均絕對(duì)誤差)?!癛aw”是來(lái)自 Sycamore 處理器的非錯(cuò)誤緩解數(shù)據(jù)?!?PS”是來(lái)自校正電子數(shù)量的一種誤差減輕類(lèi)型的數(shù)據(jù)?!?Purification”是一種針對(duì)正確狀態(tài)的錯(cuò)誤緩解措施?!?VQE”是所有誤差消除與電路參數(shù)的變化弛豫的組合。在 H8,H10 和 H12 上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)顯示,緩解錯(cuò)誤后性能得到了類(lèi)似的提高。

“量子糾錯(cuò)”才是關(guān)鍵

2015 年 10 月,澳大利亞新南威爾士大學(xué)首度使用硅制作出量子邏輯門(mén),距今已經(jīng)將近 5 年時(shí)間。

這個(gè)時(shí)間并不算短,量子計(jì)算機(jī)理應(yīng)有更外顯的發(fā)展才對(duì),尤其是在電子計(jì)算器已經(jīng)為量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展指明方向的情況之下。

核心的算術(shù)邏輯單元設(shè)計(jì)、控制單元設(shè)計(jì)、芯片的指令系統(tǒng)、編譯器、編程語(yǔ)言、乃至于軟件生態(tài)都是現(xiàn)成的,量子計(jì)算機(jī)只需要沿著之前的車(chē)轍,按部就班地抄作業(yè),5 年時(shí)間,或許每人一臺(tái)量子計(jì)算機(jī)不太現(xiàn)實(shí),但出現(xiàn)小規(guī)模的商用應(yīng)該不成問(wèn)題。

而之所以量子計(jì)算機(jī)進(jìn)度緩慢,“糾錯(cuò)”就是阻礙其發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

真實(shí)的量子比特則遠(yuǎn)沒(méi)有常規(guī)的硅基電路般穩(wěn)定,Google、IBM 和 Rigetti 采用的量子比特都由超導(dǎo)金屬刻蝕而成的微納諧振電路構(gòu)成,雖然這種硬件方案已經(jīng)較其他類(lèi)型的量子比特更易于操控和電路集成。

每個(gè)量子線(xiàn)路有兩個(gè)確定的能態(tài),我們可以分別記為 0 和 1。通過(guò)在這個(gè)線(xiàn)路上施加微波,研究者就能使它處于其中一個(gè)狀態(tài),或者兩個(gè)狀態(tài)的任意組合——比如說(shuō) 30% 的 0 和 70% 的 1。

但是,這些 “中間態(tài)” 會(huì)在極短的時(shí)間內(nèi)彌散,或者說(shuō) “退相干”。甚至在退相干發(fā)生之前,噪聲就可能會(huì)“沖撞” 并改變這些量子態(tài),讓計(jì)算結(jié)果“出軌”,朝不想要的方向演化。

對(duì)于這件事,去年 Google 發(fā)表論文聲稱(chēng)實(shí)現(xiàn)量子優(yōu)越性的時(shí)候,就有一位加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校的數(shù)學(xué)家格雷格 · 庫(kù)珀伯格(Greg Kuperberg)對(duì)此“不以為然”,他同時(shí)也是一位量子計(jì)算領(lǐng)域的專(zhuān)家,他認(rèn)為 Google 設(shè)定的目標(biāo)并非問(wèn)題的核心。

以往,我們大都將目光聚焦到了所謂量子優(yōu)越性的身上,而忽略了不那么 “勁爆” 卻關(guān)鍵的領(lǐng)域。

Rigetti 的創(chuàng)始人兼 CEO,物理學(xué)家 Chad Rigetti 對(duì)此打了一個(gè)生動(dòng)的比方,假如你花一億美元造了一臺(tái) 10000 個(gè)量子比特的計(jì)算機(jī),當(dāng)糾錯(cuò)問(wèn)題被解決的時(shí)候,它的威力巨大,而反之則是一臺(tái)隨機(jī)噪聲發(fā)生器。

Google 顯然已經(jīng)意識(shí)到了其中的問(wèn)題并著手解決。

理論上,有多種方法可使用量子計(jì)算機(jī)來(lái)模擬分子系統(tǒng)的基態(tài)能量。在這項(xiàng)研究中,谷歌團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于量子算法的 “構(gòu)建塊” 或原初線(xiàn)路(circuit primitive),并通過(guò) VQE 完善其性能。在經(jīng)典設(shè)置中,原初線(xiàn)路等效于 Hartree-Fock 模型,并且是此前該團(tuán)隊(duì)為優(yōu)化化學(xué)模擬而開(kāi)發(fā)的算法中重要線(xiàn)路的組成部分。

這使得 Google 團(tuán)隊(duì)可以專(zhuān)注于擴(kuò)大規(guī)模,而不會(huì)花費(fèi)大量的模擬代價(jià)來(lái)驗(yàn)證設(shè)備。因此,在擴(kuò)展到 “超越傳統(tǒng)” 范圍時(shí),在該組件上的穩(wěn)健誤差緩解對(duì)于精確模擬至關(guān)重要。

量子計(jì)算中的錯(cuò)誤源于量子線(xiàn)路與環(huán)境的相互作用,從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的邏輯運(yùn)算:即使很小的溫度波動(dòng),也可能導(dǎo)致量子比特誤差。

量子計(jì)算機(jī)上模擬化學(xué)反應(yīng)的算法必須以較低的代價(jià)解決這些錯(cuò)誤,包括量子比特的數(shù)量和額外的量子資源,例如實(shí)現(xiàn)量子糾錯(cuò)碼等。

目前,解決錯(cuò)誤最流行的方法就是使用 VQE。Google 團(tuán)隊(duì)選擇了幾年前開(kāi)發(fā)的 VQE,它將量子處理器視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并試圖通過(guò)最小化成本函數(shù)來(lái)優(yōu)化量子電路的參數(shù),解決噪聲的量子邏輯。就像傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)優(yōu)化來(lái)解決數(shù)據(jù)中的缺陷一樣,VQE 可以動(dòng)態(tài)調(diào)整量子電路參數(shù)解決量子計(jì)算過(guò)程中發(fā)生的錯(cuò)誤。

來(lái)自物理學(xué)家的挑戰(zhàn)

在量子糾錯(cuò)的問(wèn)題,有一些來(lái)自物理學(xué)家的最新進(jìn)展。

在一篇 6 月 8 日發(fā)表在《自然 · 物理》的研究結(jié)果中,蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的 Andreas Wallraff 教授及其合作者演示了,他們可以通過(guò) 3 個(gè)輔助比特來(lái)探測(cè),但不糾正,一個(gè) 4 比特正方網(wǎng)格編碼的邏輯量子比特中的錯(cuò)誤。

論文一出便引發(fā)質(zhì)疑,“操控各個(gè)獨(dú)立的量子比特都會(huì)引入一定的錯(cuò)誤,除非這個(gè)錯(cuò)誤能夠低于某個(gè)特定的閾值,否則將初始比特與更多的比特糾纏只會(huì)增加更多的噪聲”,一位來(lái)自 IBM 的物理學(xué)家 Maika Takita 說(shuō),“在演示任何事情之前你必須先設(shè)法做到那個(gè)閾值以下?!?/p>

輔助比特以及其他糾錯(cuò)裝置會(huì)引入更多的噪聲,一旦計(jì)入這些效應(yīng),要求的錯(cuò)誤閾值將進(jìn)一步大幅下降。想要讓上述的糾錯(cuò)方案可行,物理學(xué)家必須將他們的錯(cuò)誤率降到 1% 以下。

Takita 說(shuō):“當(dāng)我聽(tīng)到我們達(dá)到了 3% 的錯(cuò)誤率時(shí),我覺(jué)得那太棒了?,F(xiàn)在,我知道它(錯(cuò)誤率)還需要大幅降低?!?/p>

值得注意的是,一旦該方案取得成功,那么專(zhuān)注于量子計(jì)算機(jī)的研究者將“一夜回到解放前”,所有的量子邏輯門(mén)都需要重做,所有的硬件設(shè)計(jì)都需要隨之更改。

當(dāng)然,這只是科學(xué)家們針對(duì)這一問(wèn)題提出的一種可能解法,我們不苛求能夠立竿見(jiàn)影,但重要的是他們正在朝著相同的目標(biāo)進(jìn)發(fā)。
責(zé)任編輯:pj

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    的頭像 發(fā)表于 02-27 11:45 ?251次閱讀

    Telaire T6793 CO? 傳感模塊:高精度與便捷的完美結(jié)合

    Telaire T6793 CO? 傳感模塊:高精度與便捷的完美結(jié)合 在如今注重室內(nèi)空氣質(zhì)量和能源節(jié)約的時(shí)代,準(zhǔn)確測(cè)量和控制二氧化碳(CO?)水平變得至關(guān)重要。Telaire T6793 CO
    的頭像 發(fā)表于 12-12 14:35 ?466次閱讀

    快450000000倍!超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)“天衍-287”建成

    平臺(tái)誕生,處理特定問(wèn)題的速度較當(dāng)前最快超級(jí)計(jì)算機(jī)快4.5億倍,成為全球量子計(jì)算實(shí)用化進(jìn)程中的關(guān)鍵里程碑。 ? ? “天衍-287”的核心競(jìng)爭(zhēng)力源于其量子計(jì)算優(yōu)越性。所謂
    的頭像 發(fā)表于 11-18 08:40 ?8807次閱讀
    快450000000倍!超導(dǎo)<b class='flag-5'>量子</b>計(jì)算機(jī)“天衍-287”建成

    高精度機(jī)器人控制的核心——基于 MYD-LT536 開(kāi)發(fā)板的精密運(yùn)動(dòng)控制方案

    處理器,支持 1.8 GHz 主頻,并集成2Tops NPU、G2D、VPU 4K高清視頻編解碼,為復(fù)雜控制算法與視覺(jué)融合計(jì)算提供充足算力。米爾MYD-LT536開(kāi)發(fā)板 在“高精度機(jī)器人控制”場(chǎng)景中
    發(fā)表于 11-14 15:48

    在電子制造的高精度領(lǐng)域中,芯片引腳的處理工藝

    在電子制造的高精度領(lǐng)域中,芯片引腳的處理工藝對(duì)最終產(chǎn)品的連接質(zhì)量與長(zhǎng)期可靠性具有決定性影響。引腳成型與引腳整形作為兩個(gè)關(guān)鍵工序,名稱(chēng)相近,卻在功能定位與應(yīng)用環(huán)節(jié)上存在本質(zhì)區(qū)別。準(zhǔn)確把握二者差異
    發(fā)表于 10-30 10:03

    超高帶寬高精度鎖相放大器助力摩爾量子材料研究取得突破進(jìn)展

    )的量子物態(tài)。由于聲波信號(hào)在穿透樣品時(shí)產(chǎn)生的電壓響應(yīng)極其微弱(微伏級(jí)),且強(qiáng)磁場(chǎng)環(huán)境會(huì)引入嚴(yán)重電磁干擾,傳統(tǒng)測(cè)量設(shè)備難以實(shí)現(xiàn)高精度信號(hào)提取。這一難題直接關(guān)系到能否解析出朗道能級(jí)、陳絕緣態(tài)等關(guān)鍵
    的頭像 發(fā)表于 08-18 08:06 ?553次閱讀
    超高帶寬<b class='flag-5'>高精度</b>鎖相放大器助力摩爾<b class='flag-5'>量子</b>材料研究取得突破<b class='flag-5'>性</b>進(jìn)展

    Sycamore-W – 專(zhuān)為智能手表和健身手環(huán)設(shè)計(jì)的世界上最薄的揚(yáng)聲

    音頻創(chuàng)新的領(lǐng)導(dǎo)者、全球首款全硅微型揚(yáng)聲的創(chuàng)造者 xMEMS Labs 今天宣布推出 Sycamore-W,這是該公司 Sycamore 近場(chǎng) MEMS 揚(yáng)聲系列的新成員,專(zhuān)為智能
    的頭像 發(fā)表于 06-03 14:03 ?1553次閱讀

    美國(guó)加州理工學(xué)院:研究量子傳感技術(shù)可實(shí)現(xiàn)粒子時(shí)空高精度探測(cè)

    ? 據(jù)美國(guó)加州理工學(xué)院官網(wǎng)近日消息,由美國(guó)、瑞士、委內(nèi)瑞拉等國(guó)組成的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)研發(fā)出了基于量子傳感技術(shù)的超導(dǎo)微線(xiàn)單光子探測(cè)(SMSPDs),可實(shí)現(xiàn)粒子物理實(shí)驗(yàn)中的時(shí)空同步高精度追蹤。目
    的頭像 發(fā)表于 05-11 16:33 ?807次閱讀

    量子技術(shù)最新進(jìn)展 首款高精度量子糾纏光學(xué)濾波問(wèn)世 還有量子計(jì)算機(jī)運(yùn)行十億級(jí)AI微調(diào)大模型

    給大家?guī)?lái)一些量子技術(shù)的最新消息,最前沿的科研進(jìn)展。 首款高精度量子糾纏光學(xué)濾波問(wèn)世 據(jù)外媒報(bào)道,美國(guó)南加州大學(xué)團(tuán)隊(duì)在最新一期《科學(xué)》雜志上發(fā)表量子研究報(bào)告,介紹了他們開(kāi)發(fā)的首個(gè)能隔
    的頭像 發(fā)表于 04-08 16:04 ?1698次閱讀