量子計算重大里程碑,微軟官宣創建12個邏輯量子比特,聯合AI首次破解化學難題
人類進入量子計算新時代!
剛剛,微軟官宣創造了有史以來,記錄中性能最佳的「邏輯量子比特」——12個。
而且,這是數量最多、保真度最高的量子糾纏比特。
這是通過改進Quantinuum領先的量子計算機H2(56物理量子比特),才取得如今這一突破性的進展。
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這證明了,微軟在世界級糾錯方面的專業能力。
僅用了不到3個月的時間,他們便將可靠的邏輯量子比特數,增加了3倍。
此外,將所有12個邏輯量子比特糾纏在一個複雜狀態中,進行「更深層次」的量子計算時,相較於對應的物理量子比特,電路錯誤率提高了22倍。
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這些結果,均在Azure Quantum計算平台上完成,並利用離子阱硬件實現了邏輯量子比特的規模化計算。
最讓人興奮的是,微軟展示了首個端到端的化學模擬。
AI可以處理大規模數據,量子可以實現複雜計算和精度更高結果,直接研發過程從幾年時間,壓縮至短短幾天。
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未來,可擴展量子計算將為科學發現鋪平道路,特別是在化學、物理和生命科學領域。
與此同時,微軟還宣佈與Atom計算聯手打造世界上最強大的計算機,下一步實現1000+高性能的邏輯量子比特。
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有網民稱,如果有了充足的能源,從量子計算角度來看,計算成本將降至0(特別是對於訓練AI模型)。到了那時,Scaling Law就真的終結了。
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我們正處在量子AI時代邊緣。
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12個邏輯量子比特創紀錄
微軟和Quantinuum創世之舉的實現,離不開兩個關鍵要素:
一個是Azure Quantum量子比特虛擬化平台,另一個是H2離子阱量子計算機。
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3個月,數量增加3倍
今年4月,微軟和Quantinuum曾聯手將量子比特虛擬化系統,應用與H系列離子阱捕獲量子比特。
沒想到,他們在H2上從30個物理量子比特中,創建了4個邏輯量子比特,創下當時新紀錄。
而且,其邏輯層面的錯誤率比物理錯誤率,要強800倍。
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而現在,微軟通過擴展微軟糾錯算法,並對H2進行優化。由此,改進後的H2量子計算機,實現了56個量子比特,雙量子比特保真度為99.8%。
在此基礎上,團隊解鎖了12個高度可靠的邏輯量子比特。
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此前,在巴爾態(Bell state)準備中,他們將兩個邏輯量子比特糾纏在一起。
而在這項研究中,所有的12個邏輯量子比特,以更複雜的排列糾纏,可以稱為CAT態,或Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)。
當這些邏輯量子比特糾纏在一起時,它們的電路錯誤率為0.0011。
這要比相應的物理量子比特的電路錯誤率(0.024),提升了22倍。
8個量子比特,5輪重覆糾錯
為了進一步驗證,研究人員進行了幾個使用改進的邏輯量子比特容錯型計算。
在8個邏輯量子比特上,能夠成功進行5輪重覆糾錯。
此外,8個邏輯量子比特被用在糾錯過程中,執行容錯型計算,成功展現了邏輯糾纏操作與多輪量子糾錯的結合。
它們的電路錯誤率為0.002,相較於相應的物理量子比特,提高了11倍。
這也是微軟首次展示,計算和糾錯結合的強大優勢,並且邏輯量子比特能夠可靠執行更加深入的量子計算,進而為容錯量子計算鋪平了道路。
首個端到端化學模擬,加速科學發現
那麼,微軟開展的量子計算實驗,究竟有什麼用?
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最終,是為了加速科學發現。
對此,研究人員開展了端到端化學模擬,將雲HPC、AI、高可靠性量子計算結合,創造了一個混合式工作流。
![論文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.05835](http://n.sinaimg.cn/spider20240911/503/w1080h223/20240911/0508-3d450036b5e0a60e806d2b3402881cb1.jpg)
在量子計算中,2個邏輯量子比特(通過量子比特虛擬化系統和H1創建),用於構建一個重要催化中間體的活性空間基態,再進行測量
如下圖1所示。
![圖1 首次通過AutoRXN預測的P-N-N-P鐵催化劑反應途徑,這些途徑對反應產物功能具有顯著影響](http://n.sinaimg.cn/spider20240911/606/w900h506/20240911/5d77-8c0f6a11f95027e1e552fd991ba5d911.jpg)
然後,再將測量結果交由AI,估算活性空間的基態能量。
這是首次將HPC、AI和量子計算硬件結合,來解決科學問題。
接下來,具體闡述微軟如何通過這樣一個混合工作流,完成在化學領域中的實際應用。
![](http://n.sinaimg.cn/spider20240911/200/w640h360/20240911/9891-16d008f511bb6d59b5fd34de17b5ff18.jpg)
首先,研究團隊在Azure Quantum Elements中,使用AutoCAS和AutoRXN進行高性能計算(HPC)模擬,分別識別催化劑的活性空間和反應途徑。
然後,他們優化了用於自定義量子算法中的錯誤檢測代碼,以在兩個邏輯量子比特上模擬活性空間的量子行為。
接著,使用了一種稱為經典陰影的方法,測量邏輯量子比特,以生成經典數據。
這一方法利用測量結果,作為經典數據來訓AI模型,進而瞭解分子的量子性質。
在然後,將這種「陰影數據」與AI模型結合,確定催化劑的化學性質,並估算達到化學精度的活性空間基態能量(圖2)。
為了方便比較,研究人員對物理量子比特,也進行了類似的計算。
![](http://n.sinaimg.cn/spider20240911/606/w900h506/20240911/0421-2e0c72442f45b100d72b54468ea86bfd.jpg)
圖2 使用物理量子比特和邏輯量子比特,估算活性空間基態能量時所達到準確性的比較圖。邏輯量子比特計算產生更好的基態能量估算,可能性高達97%。化學精度限制在,以經典計算得出的真實基態能量1.6mHa以內
通過經典計算方法,得出催化劑活性空間的基態能量,最終評估基於混合量子和AI結果的準確性。
使用量子比特解決這個問題,並未展現出科學量子的優勢,因為經典計算機也可得出。
然而,對於一些複雜化學問題,經典計算放大不太可能以高精度方法解決,因此量子計算機就是不二選擇。
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以上,便是整個化學模擬的全過程,這一概唸得到驗證,說明了兩個問題:
– 首個使用量子計算、高性能計算(HPC)和AI來模擬和解決化學問題端到端工作流程演示。
– 量子力學問題以高度準確性得到解決。比起物理量子比特,邏輯量子比特基態能量估算更好。
這些成就展示了在科學量子優越性方面的持續進展,當量子-經典混合超級計算機能夠解決,傳統計算機無法單獨解決的科學問題時,量子計算里程碑就實現了。
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量子計算,迎來新時代
Google之外,微軟在量子計算上投下重注。
納迪拉維杜華曾公開表示,混合現實、人工智能和量子計算是未來數年「塑造」世界的三種開創性技術。
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微軟正在迎來計算新時代,在量子計算中的突破,是為了釋放科學潛能,應對世界上一些最緊迫的挑戰。
這也是Azure Quantum——首個可靠量子計算平台,誕生的原因之一。
他們希望,通過這一平台,可以讓量子計算規模化。
5個月前,微軟等展示了可靠性比物理量子比特,高800倍的邏輯量子比特,並宣稱已進入利用可靠量子計算機解決實際問題下一階段。
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因為,如今的嘈雜中等規模量子計算機(NISQ),主要問題是物理量子比特噪聲太大且易出錯,並在實際應用中不可靠。
而且,僅僅通過增加物理量子比特,不足以實現文件的量子糾錯。
這就是為什麼,需要過渡到可靠的、高保真的邏輯量子比特。
通用多個物理量子比特結合,可以抵禦噪聲,並在長時間計算中保持相乾性。
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不過,量子計算並不是孤立存在的,它需要與雲HPC的強大功能深度集成。
因此,新一代混合量子應用程序,才可以解決人類當前最緊迫的挑戰——開創更加可持續能源方案,拯救生命的治療方法。
Azure Quantum計算平台能夠提供多種硬件架構的量子計算,而且支持業界領先的混合量子應用程序。
所有的程序都放置在,一個安全、統一、可擴展的雲環境中。
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創建新一代混合量子應用程序
通過將高性能計算、AI和量子技術相結合,整合到同一個雲平台Azure Quantum上,微軟正在開創一種新的計算範式。
Azure Quantum能夠利用多種量子比特架構和多種芯片,使量子應用程序無縫執行,從而為各種應用領域提供加速計算,比如生成化學和密度泛函理論(DFT)。
AI在大規模數據處理方面的優勢,和量子在複雜計算中前所未有精度形成了互補,構成了強大的計算基礎,提供了一個安全、統一且可擴展的混合計算環境。
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這使得創新者能夠開發出最佳方案,解決經典計算機上難以處理甚至無法解決的問題。
這種差異化的計算棧中,研究人員在適當的階段使用量子工具,加上Copilot的工作流協同、開發者工具、經典超算、AI協同推理和多模態模型,以迭代循環的方式推進。
在微軟看來,這種方式能迸發出巨大的力量,或許能將研發和解決方案的工程週期,從幾年縮短到幾天。
參考資料:
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2024/09/10/microsoft-and-quantinuum-create-12-logical-qubits-and-demonstrate-a-hybrid-end-to-end-chemistry-simulation/
https://blogs.microsoft.com/blog/2024/09/10/microsoft-announces-the-best-performing-logical-qubits-on-record-and-will-provide-priority-access-to-reliable-quantum-hardware-in-azure-quantum/
本文來自微信公眾號「新智元」,作者:新智元,編輯:編輯部 HXY,36氪經授權發佈。