谷歌近日在量子計(jì)算領(lǐng)域取得重大突破，其研發(fā)的量子回聲算法在Willow量子芯片上成功運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)了對原子相互作用問題的超高速求解。這項(xiàng)成果不僅在計(jì)算速度上遠(yuǎn)超傳統(tǒng)超級計(jì)算機(jī)，更首次實(shí)現(xiàn)了量子計(jì)算結(jié)果的可驗(yàn)證性，相關(guān)研究已登上《自然》雜志封面。
據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，量子回聲算法在Willow芯片上的運(yùn)行速度比當(dāng)前最先進(jìn)的Frontier超級計(jì)算機(jī)快1.3萬倍。原本需要Frontier運(yùn)行3.2年的計(jì)算任務(wù)，量子計(jì)算機(jī)僅用數(shù)小時(shí)便完成。這一成果的核心在于量子可觀測量OTOC（out-of-time-order correlator）的精確測量，該指標(biāo)能夠描述量子系統(tǒng)的混沌特性，其計(jì)算結(jié)果在不同量子硬件上具有高度一致性。
這項(xiàng)突破建立在谷歌長達(dá)六年的技術(shù)積累之上。2019年，谷歌量子團(tuán)隊(duì)曾展示過量子計(jì)算機(jī)解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)需數(shù)千年完成的問題。2024年底，新一代Willow芯片通過隨機(jī)電路采樣基準(zhǔn)測試，成功解決了困擾學(xué)界近30年的量子誤差抑制難題。此次量子回聲算法的實(shí)現(xiàn)，標(biāo)志著谷歌量子計(jì)算向?qū)嵱没~出關(guān)鍵一步。
研究團(tuán)隊(duì)由谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室主導(dǎo)，聯(lián)合DeepMind、加州大學(xué)伯克利分校及達(dá)特茅斯學(xué)院等機(jī)構(gòu)共同完成。值得注意的是，新晉諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)得主、谷歌量子AI實(shí)驗(yàn)室硬件首席科學(xué)家Michel Devoret也參與了該項(xiàng)目。團(tuán)隊(duì)通過精密設(shè)計(jì)的量子信號實(shí)驗(yàn)，在Willow芯片的105個(gè)量子比特陣列上實(shí)現(xiàn)了量子回聲的四個(gè)關(guān)鍵步驟：正向操作、量子比特?cái)_動(dòng)、反向操作及結(jié)果測量。
該算法的獨(dú)特之處在于利用量子相長干涉效應(yīng)放大信號。當(dāng)研究者輕微擾動(dòng)單個(gè)量子比特后，通過精確反轉(zhuǎn)信號演化過程，能夠捕捉到極其微弱的量子回聲。這種測量方式對硬件精度要求極高，需要量子芯片同時(shí)具備極低誤差率和高速運(yùn)算能力。Willow芯片在此次實(shí)驗(yàn)中展現(xiàn)出的性能，證明其已達(dá)到實(shí)用化門檻。
在應(yīng)用驗(yàn)證方面，研究團(tuán)隊(duì)與加州大學(xué)伯克利分校合作，對含15個(gè)原子和28個(gè)原子的兩個(gè)分子進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，量子計(jì)算結(jié)果與傳統(tǒng)核磁共振（NMR）數(shù)據(jù)高度吻合，同時(shí)揭示了常規(guī)方法無法獲取的分子動(dòng)態(tài)信息。這一突破為量子計(jì)算在藥物研發(fā)和材料科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了新路徑。
谷歌CEO Sundar Pichai表示，Willow芯片首次實(shí)現(xiàn)了可驗(yàn)證的量子優(yōu)勢。該算法能夠通過核磁共振原理解析分子結(jié)構(gòu)，未來有望成為研究藥物分子與靶標(biāo)相互作用的重要工具。在材料科學(xué)領(lǐng)域，量子計(jì)算增強(qiáng)的NMR技術(shù)可用于表征新型高分子材料、電池組件及量子比特材料的分子結(jié)構(gòu)。
學(xué)界普遍認(rèn)為，這項(xiàng)研究標(biāo)志著量子計(jì)算從理論驗(yàn)證進(jìn)入實(shí)用階段。有專家指出，量子回聲算法的成功運(yùn)行證明，量子計(jì)算機(jī)不僅能夠處理復(fù)雜系統(tǒng)，還能在最終計(jì)算中保持極高精確度，這種可重復(fù)驗(yàn)證的特性使其具備成為科研工具的潛力。正如望遠(yuǎn)鏡和顯微鏡曾改變?nèi)祟愓J(rèn)知世界的方式，量子計(jì)算增強(qiáng)的觀測技術(shù)或?qū)㈤_啟全新的科學(xué)探索維度。
