世界快播：量旋科技項金根：IBM攻克“不可靠”難題，為量子計算邁向?qū)嵱秒A段奠定基礎(chǔ)

清華大學(xué)物理學(xué)博士、量旋科技創(chuàng)始人兼CEO項金根

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出品｜搜狐科技

作者｜鄭松毅

人類對于計算能力的渴望是永無止境的，自結(jié)繩記事以來，文明的進(jìn)步就與計算能力的提升息息相關(guān)。量子計算被認(rèn)為是突破傳統(tǒng)芯片物理局限，打開計算新紀(jì)元大門的黃金鑰匙，但量子噪聲問題一直是量子計算發(fā)展的障礙。

近日，發(fā)表于《自然》的一項原理驗證實驗中，研究人員在IBM的“Eagle”量子處理器上模擬了磁性材料的行為。值得關(guān)注的是，他們利用“誤差緩解（Error Mitigation）”的方法，繞過了量子噪聲問題以獲得可靠的結(jié)果。IBM首席執(zhí)行官表示，“這是里程碑的證明，標(biāo)志著量子計算可實際應(yīng)用。”

清華大學(xué)物理學(xué)博士、量旋科技創(chuàng)始人兼CEO項金根對搜狐科技表示，“誤差緩解技術(shù)并不是新技術(shù)，但是能夠?qū)⑺鼞?yīng)用在127個量子比特這樣的規(guī)模上，并且能運行成功，是一項比較重要的突破。”

量子運算雖然快，但受噪聲影響，錯誤率也很高。在最新研究中，研究人員有意放大噪聲，對每個量子比特中的噪聲進(jìn)行了精準(zhǔn)測量，發(fā)現(xiàn)這些量子比特可以遵循相對可預(yù)測的模式。利用該方式，研究人員進(jìn)而推斷出在沒有噪聲情況下的測量結(jié)果。

項金根介紹，比特數(shù)越多的情況下，實驗復(fù)雜度越高，需要測量的次數(shù)也越多，如果沒有好的測控技術(shù)或芯片的話，還是比較難實現(xiàn)的。

他認(rèn)為，IBM在較大規(guī)模量子比特的實驗環(huán)境下獲得了可靠的結(jié)果，加強解釋了2019年谷歌提出的“量子霸權(quán)”概念，即量子計算機在特定測試案例上的表現(xiàn)，超出了任何可行經(jīng)典計算機的計算能力，也為下一步量子計算邁向?qū)嵱秒A段奠定了基礎(chǔ)。

項金根補充解釋道，“量子霸權(quán)”實際上是一個動態(tài)的概念，當(dāng)時在谷歌模擬電路采樣這個計算問題節(jié)點時，的確計算運行時間短得多，但后來又被一些改進(jìn)后的經(jīng)典算法推翻。他認(rèn)為，“推翻概念其實不是很重要，因為量子計算會不斷發(fā)展，隨著比特數(shù)量更多、保真度更高，改進(jìn)的經(jīng)典算法還是跟不上量子計算的速度和精度。”

談及量子計算的現(xiàn)發(fā)展階段，項金根認(rèn)為，量子計算已經(jīng)超越了第一個階段，即量子優(yōu)越性（又稱量子霸權(quán)），第二階段人們最關(guān)心的是量子計算機什么時候能在實際應(yīng)用場景下解決有用問題時擊敗經(jīng)典計算機。

“量子計算機要想得以在實際應(yīng)用中解決有用問題，需滿足以下幾個條件，第一是比特數(shù)量要更多，第二是保真度要得到提升，第三是相干時間也需要提升，這些是硬件方面的要求。另外還需提升處理量子噪聲的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，以及算法方面的提升。”

作為樂觀主義者的項金根表示，“IBM預(yù)估在兩年內(nèi)實現(xiàn)量子計算實際應(yīng)用，我估計也差不了太多。”他解釋道，有人計算過，當(dāng)比特數(shù)達(dá)到200個以上，保真度達(dá)到99.9%，相干時間大于100微秒時，量子計算在實際應(yīng)用場景下表現(xiàn)會優(yōu)于經(jīng)典計算機，具備應(yīng)用價值。

“IBM實驗相干時間T1達(dá)288 微秒，T2達(dá) 127 微秒，已達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，比特數(shù)為127個，雖然保真度暫未達(dá)標(biāo)，但其后面還有更優(yōu)的芯片解決方案，很有可能達(dá)到實用場景標(biāo)準(zhǔn)。”

以下為對話實錄（經(jīng)整理編輯）

搜狐科技：在您看來，IBM最新量子計算實驗研究主要解決了什么問題，取得了什么成果？

項金根：IBM用量子芯片Eagle模擬了一個Ising模型，演示了在100多個量子位的規(guī)模上，量子計算機可以產(chǎn)生精確的結(jié)果。證明了在量子態(tài)具有較大糾纏情況下，量子計算機的表現(xiàn)，優(yōu)于一些廣泛采用的經(jīng)典近似模擬算法，這些結(jié)果的獲得，得益于誤差緩解的實施。

另外，研究人員用誤差緩解模型降低了量子噪聲帶來的誤差，這些技術(shù)向大家展示帶噪聲的量子計算機未來是可以實現(xiàn)實際應(yīng)用的。

搜狐科技：IBM研究團隊使用的“誤差緩解”方法廣受關(guān)注，您認(rèn)為該方法是一項重大突破性技術(shù)嗎？

項金根：誤差緩解技術(shù)很早就有，之前在量子比特規(guī)模較小的實驗中也應(yīng)用過，不能算是IBM這次的研究成果。這次引得關(guān)注的原因是，他們把這個技術(shù)用在了一個很大規(guī)模（127量子比特）的體系上，并且能運行成功，這算是一個比較重要的突破。

比特數(shù)越多的情況下，實驗復(fù)雜度越高，需要測量的次數(shù)也越多，如果沒有好的測控技術(shù)或芯片的話，還是比較難實現(xiàn)的。

搜孤科技：2019年，谷歌聲明“量子霸權(quán)”的概念，后被高校實驗結(jié)果推翻，這次IBM的實驗好似又重新證明了“量子霸權(quán)”概念的存在，您怎么看？

項金根：“量子霸權(quán)”實際上是一個動態(tài)的概念，當(dāng)時在谷歌模擬電路采樣這個計算問題節(jié)點時，的確計算運行時間短得多，但后來又被一些改進(jìn)后的經(jīng)典算法推翻。

隨著量子比特數(shù)量的增加，保真度提高，意味著量子計算輸出結(jié)果的正確率也會有所提高，這時經(jīng)典計算機再去模擬的話計算時間就會變長，量子計算的優(yōu)越性就又回來了。

推翻概念其實不是很重要，因為量子計算會不斷發(fā)展，隨著比特數(shù)量更多、保真度更高，改進(jìn)的經(jīng)典算法還是跟不上量子計算的速度和精度。

IBM在較大規(guī)模量子比特的實驗環(huán)境下獲得了可靠的結(jié)果，加強解釋了谷歌提出的“量子霸權(quán)”概念。

搜孤科技：您認(rèn)為量子計算當(dāng)前處在哪一個發(fā)展階段？

項金根：量子計算已經(jīng)超越了第一個階段，也就是量子優(yōu)越性的階段。到了第二階段，人們最關(guān)心的是量子計算機什么時候能在實際應(yīng)用場景下解決有用問題時擊敗經(jīng)典計算機。

“有用問題”是指實際應(yīng)用場景中有價值的問題，例如在藥物研發(fā)過程中完成計算仿真模擬任務(wù)，先模擬藥物分子的性質(zhì)，再計算藥物分子能與蛋白質(zhì)靶點結(jié)合的概率。

搜狐科技：如果想讓量子計算機真正實際應(yīng)用，需要具備哪些條件？

項金根：第一是量子比特數(shù)量要更多，第二是保真度要得到提升，第三是相干時間也需要提升，這些是硬件方面的要求。另外還需提升處理量子噪聲的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，以及算法方面的提升。

搜狐科技：您認(rèn)為距離實現(xiàn)量子計算機實際應(yīng)用的目標(biāo)還需多長時間？

項金根：我是一個樂觀主義者，IBM預(yù)估在兩年內(nèi)實現(xiàn)量子計算實際應(yīng)用，我估計也差不了太多。

量子計算機可以實際應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)是，在實際應(yīng)用場景下它的算力要高于經(jīng)典計算機，只有解決問題計算效率高于經(jīng)典計算機才說明有應(yīng)用價值，反之則沒有。

有人計算過，從理論上來說，當(dāng)比特數(shù)達(dá)到200個以上，保真度達(dá)到99.9%，相干時間大于100微妙時，量子計算在實際應(yīng)用場景下表現(xiàn)會優(yōu)于經(jīng)典計算機，具備應(yīng)用價值。

IBM實驗相干時間T1達(dá)288 微秒，T2達(dá) 127 微秒，比特數(shù)為127個，雖然保真度暫未達(dá)標(biāo)，但其后面還有更優(yōu)的芯片解決方案，很有可能達(dá)到實用場景標(biāo)準(zhǔn)。

搜狐科技：“量子糾錯”被公認(rèn)為是實現(xiàn)可容錯通用量子計算的核心問題，也被認(rèn)為是使量子計算機完全成為現(xiàn)實的一個必要步驟。“錯誤緩解”技術(shù)與“量子糾錯”技術(shù)聽起來很相似，為什么錯誤緩解技術(shù)很早就誕生了，但量子糾錯技術(shù)遲遲得不到實現(xiàn)呢？

項金根：量子糾錯與錯誤緩解是兩個不同的技術(shù)路徑，量子糾錯的定義是把所有的錯誤都糾正回來，實現(xiàn)零錯誤的容錯量計算，技術(shù)難度和復(fù)雜度要比錯誤緩解技術(shù)高，誤差緩解更像是一個用來過渡的技術(shù)，是一種緩兵之計。

量子糾錯的現(xiàn)階段難點在于，在現(xiàn)有的保真度條件下，糾錯代價很高。假設(shè)保真度是99%，要實現(xiàn)量子糾錯大概需要10萬個量子比特才能糾正一個比特，這明顯不現(xiàn)實，因為我們現(xiàn)在遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有這么多比特。

對于量子糾錯來說，量子比特數(shù)和量子保真度是兩個重要的參數(shù)指標(biāo)，現(xiàn)在的情況是其中一個參數(shù)指標(biāo)好了，另一個參數(shù)指標(biāo)就下降了，難點在于如何實現(xiàn)“兩條腿走路”。

搜狐科技：如果量子計算得以實際應(yīng)用了，能做哪些經(jīng)典計算機難以做到的事呢？

項金根：從大的范圍來講，所有的計算都是等價的，輸入一個數(shù)字，通過計算輸出一個結(jié)果數(shù)字，不同的是計算過程。

經(jīng)典計算是串行計算，一步一步計算，而量子計算天生帶有并行計算能力，可以實現(xiàn)多個任務(wù)同時計算。

首先，與量子力學(xué)相關(guān)的計算問題是經(jīng)典計算機本來就解決不好的，但量子計算機很擅長。另外，例如制藥、化工材料、催化劑研究等涉及分子原子、化學(xué)反應(yīng)等相關(guān)的計算問題都可以用量子力學(xué)來描述，此時量子計算機的效率會發(fā)揮到極致。

除了以上領(lǐng)域，量子計算得益于并行計算能力，在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用也非常廣泛，例如加速人工智能領(lǐng)域中的模型計算。

這也就解釋了，當(dāng)前AI領(lǐng)域研究為什么都優(yōu)選GPU芯片而非CPU芯片，因為GPU具備并行計算單元，處理深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更快，以后量子芯片也會在這方面扮演重要的角色。

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