據外媒報道，谷歌已經證明其Sycamore量子計算機可以檢測並修復計算錯誤，這是大規模量子計算的關鍵一步。量子計算機和普通計算機的計算速度差距非常大。比如一個異常複雜的運算，傳統計算機需要運算1萬年才得出結果，而Sycamore量子計算機只需要200秒就能完成。
該研究論文題目為《通過循環糾錯對位或相位錯誤進行指數抑制（Exponential suppression of bit or phase errors with cyclic error correction）》，該研究成果已於2021年7月14日在Nature雜誌上發表。
一、量子計算機糾錯困難
量子計算機和普通計算機一樣，很容易出現由底層物理系統“噪聲”引起的錯誤。普通計算機能夠通過加入具有糾錯能力的校驗碼來進行檢測。在量子計算機中，問題要複雜得多，因為每個量子比特都處於0和1的混合狀態，任何檢測它們的方式都會直接破壞數據。
理論上有一種檢測量子計算機錯誤的方法，就是通過將多個量子比特當做一個邏輯量子比特（logical qubit），從而能夠在不破壞邏輯量子比特中的儲存信息的情況下，發現並糾正錯誤。儘管這樣的邏輯量子比特以前就已經被創造出來了，但直到現在它們還沒有被用於糾錯。
谷歌AI Quantum的Juian Kelly和他的同事們在谷歌的Sycamore量子計算機上演示了這個概念。他們實現了嵌入在超導量子位二維網格（two-dimensional grid of superconducting qubits）中的一維鏈重複碼（one-dimensional repetition codes）。重複碼基於的量子比特數量從5個提高到21個時，對邏輯錯誤的抑制實現了最多100倍的指數增長。這種錯誤抑制能力在50次糾錯實驗中均表現穩定。
他們發現每增加一個物理量子比特，邏輯量子比特的錯誤率就會呈指數下降。研究小組雖然不能檢測每一個額外的量子比特，但是當集體（collectively）測量時，仍然有足夠的信息來推斷量子計算是否發生了錯誤。
二、成熟的量子計算機可能需要1000個量子比特
Kelly表示，能夠解決量子計算糾錯問題，意味着未來有可能製造出更實用、更可靠、更成熟的量子計算機（大規模的量子計算機）。團隊已經成功地從概念上演示了解決量子計算機糾錯的方案，但仍然存在巨大的挑戰。給每個邏輯量子比特添加更多的量子比特也會帶來問題，因為每個物理量子比特本身都容易出錯。一個邏輯量子比特遇到錯誤的幾率隨着其內部量子比特數量的增加而增加。
在這個過程中有一個盈虧平衡點，稱為閾值（threshold），在這個臨界點上，糾錯功能捕捉到的問題比量子比特增加帶來的問題更多。該團隊認為，成熟的量子計算機將需要1000個量子比特來製造每個邏輯量子比特，但Sycamore目前只有54個物理量子比特。
倫敦帝國理工學院的Peter Knight表示，谷歌的研究正在朝着未來量子計算機所必需面對的困難邁進。他說：“如果我們不能做到這一點（量子計算糾錯），我們就不會有一個大規模的量子計算機”。他對谷歌的突破表示稱讚，認為谷歌團隊找到了正確的量子計算機發展的路線圖。
結語：成熟的量子計算機還要等多久？
谷歌團隊發現的量子計算糾錯方法，並且錯誤抑制能力在50輪糾錯計算中保持穩定。這意味着量子糾錯可以將錯誤率控制在一定範圍，為將來的大規模量子計算機研究提供了參考。
量子計算機擁有普通計算機不可比擬的速度優勢，這在大數據時代顯得尤其重要，不論是解決數學難題還是數據預測都將佔據主動優勢。成熟的量子計算機技術出現，很有可能會改變互聯網產業生態。