昨天，Google 发表文章宣布，量子AI取得重大进展！利用新一代Willow新芯片克服了量子计算领域的一个关键挑战，在5分钟内解决了一个计算问题，而这个问题将花费一台传统超算10的25次方年的时间解决，
什么概念？10的25次方是10亿亿亿年。目前推测的宇宙的诞生寿命都不到这个数值。官方公告中，甚至还由此开启了对平行宇宙学说的新讨论……
它证实了David Deutsch做出的预测：量子计算发生在许多平行宇宙中，这与我们生活在多元宇宙中的观点是一致的。
有从业人士向观察者网介绍，该成果主要得益于量子纠错能力的突破，并用“震撼”二字来形容其在行业内引发的反响。
这一成果得益于一颗名为Willow的新芯片，这颗芯片是在Google位于圣巴巴拉的全新先进制造工厂制造的，这是全球为数不多的几个从头开始就是为了处理量子芯片生产的独特挑战而建造的设施。谷歌使用了随机电路采样 （Random Circuit Sampling， RCS） 基准测试来衡量 Willow 的性能，Willow芯片在不到五分钟的时间内完成了计算，
据Nature消息，我国顶级量子物理领域专家 陆朝阳 也对此评价称：
这项工作展现了真正非凡的技术突破。
这颗被命名为Willow的芯片拥有105个量子比特，在量子纠错和随机电路采样两个基准测试中，都达到了SOTA，实现两项重大成就：随着量子比特的增加，Willow可以实现指数级的错误率降低——这是量子纠错领域30年来一直试图解决的关键挑战。多年来，困扰量子物理领域研究的一个重大课题被攻破，随着量子比特数量的增加，这款芯片的误差也呈指数级下降。这种精度提升的速率超出了一个关键阈值。
此次Google公布的Willow芯片拥有105个“量子位”，量子位是量子计算机的组成部分，量子位运行速度很快，但容易出错。在通常情况下，使用的“量子位”越多，发生的错误就越多。
从官方的说明上来看，Google在两个超导量子处理器上实现了低于阈值的表面码量子存储器：72量子比特处理器，表面码码距为5；105量子比特处理器，表面码码距为7。
逻辑量子比特性能随表面码规模的扩展而提升：从3×3（红色）扩展到5×5（蓝绿色）再到7×7（蓝色）时，逻辑错误概率大幅下降；Willow上的7×7逻辑量子比特的寿命是其最佳物理量子比特（绿色）的2倍，同时也是谷歌之前在Sycamore（灰色、黑色）上表面码的20倍
表面码是指一种基于二维阵列结构的量子纠错编码方案。为了保护量子信息免受这些影响，研究人员开发了量子纠错码，但其有效性依赖于一个假设：即单个物理量子位上的错误率必须足够低，以便纠错过程本身不会引入比它修正的更多的错误。
Google Quantum AI的创始人&负责人Hartmut Neven对此进一步解释说：
作为第一个低于阈值的系统，这是迄今为止最令人信服的可扩展逻辑量子比特原型。这项成果表明，有用的、规模非常大的量子计算机真的可以造出来。Willow让我们更接近用量子计算机运行实用的、与商业相关的算法，并且这些算法是无法用经典计算机解决的。
Google Quantum AI的创始人&负责人Hartmut Neven表示
Willow的取得的突破就在于此。Google表示，Willow实现了“低于阈值”的量子纠错，意味着随着添加更多的量子位，系统的误差率会指数级下降，这一成果解决了量子计算领域近30年来的核心挑战，不仅提升了量子计算机的可靠性，还为未来建造更大规模的量子计算机奠定了基础。这是首个在超导量子系统中进行实时误差修正的成功案例。需要指出的是，谷歌专注的领域是“超导量子比特”，IBM和亚马逊也在使用。与此同时，谷歌还投资了QuEra Computing Inc，后者使用的是中性原子量子比特。
在谈到量子计算的具体应用时， Erik 表示目前量子计算还没有用于解决实际问题，但未来可能解决气候变化和食物短缺问题。
Willow芯片的开发是Google在量子计算领域长期研究的一部分。Google自2014年以来一直在研究量子计算，并在2019年宣布其量子计算机实现了“超越经典”的性能，这次Willow芯片的这实现了“低于阈值”的量子纠错，可以说是将 量子AI 芯片推上了更具革命意义的高度。
谷歌此次公布的成果是一个里程碑，但距离工业化应用尚有很远的距离。Google的量子AI部门创始人哈特穆特·乃文（Hartmut Neven）表示，谷歌的目标是对传统计算机无法解决的问题进行继续突破。据悉，量子AI计算会用于包括人类癌症治愈，新药开发、电动车电池优化设计、核聚变研究和新能源开发等领域。简单说，对航空，航天，军事，医疗，能源等各方面都会有变革式影响。
Google 非常支持开源的文化。开发了一种名为 Cirq 的语言，感兴趣的开发者完全可以利用Cirq进行编程，设计量子电路以在我们的模拟器和量子硬件上运行。
除此之外，Google还在资源库中提供了丰富并且重要的内容。其中之一是 OpenFermion，与量子化学的内容相关。第二个是建立在 Google 经典计算硬件上的量子TensorFlow 。我们的张量处理器（TPU）就是运行在这一系统上，并处理量子模拟和机器学习等问题。
理论上不算硬件，其他的技术基本上都是开源的。Google很高兴能够加入一些开源的联盟，帮助定义这些开放标准。我们其实已经在效仿其他 Google 的开源项目（例如 TensorFlow）。
援引外媒对此的评价，Google这此的突破，很有可能打开一扇新的大门，这些年其实一直在不断的给我们带来震撼。
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