Google的人工智能技術將成為提升量子計算機可靠性的關鍵

Google開發的新系統「AlphaQubit」可以將量子計算機中的誤差率最多降低30％，這比傳統降低量高出許多。量子計算機的實用性需要大幅改善誤差率，AlphaQubit透過利用ai芯片，實現高精度的誤差檢測和修正。
這項技術可應用於從17量子比特到241量子比特的系統，具有擴展規模的靈活性。這項成就可能推動ai與量子計算機共同演進的未來技術創新。

AlphaQubit是一個利用ai芯片系統來大幅提高量子計算機中誤差檢測和修正精度的系統。量子比特受到熱量和電磁波等外部因素的不穩定性影響，誤差率通常為100到1,000次中1次。
這個新系統利用模擬數據來學習噪音模式，並具有應對交叉干擾和洩漏等複雜問題的機制。這已經證明了可以將誤差率最大降低30％，並應用於更大規模的量子系統。
特別是AlphaQubit的應用範圍從17量子位擴展到241量子位，未來進一步擴大的規模也令人期待。這種進步不僅在技術層面具體提升了量子計算的可能性，還是實現工業設計和藥品開發等領域應用的重要奠基石。Google的研究團隊在正式公佈中不僅提到目前面臨的挑戰，還強調了AlphaQubit的潛力。

然而仍存在問題。為了進行實時大規模錯誤修正，需要進一步提高性能，而在這一點上AlphaQubit只是一種發展中的技術。目前對提高實驗級可靠性有所貢獻，但需要制定完全實用化的路線圖。

AlphaQubit的發展展示了AI和量子計算之間協同作用的一個極佳範例。AI能夠有效地管理量子位的操作，協助克服量子計算所面臨的不穩定性。另一方面，量子計算潛在地提升了AI的計算能力。這兩種技術的互動增加了實現以往被認為不可能的計算任務的可能性。
例如，量子計算能夠在短時間內完成複雜數據分析，使AI能夠構建更精確和高級的模型。另一方面，AI通過協助量子位的錯誤修正和操作優化，提高了量子計算的實用性。這種反饋循環可能潛藏著技術創新的循環。
然而，專家們討論了這種共進化帶來的社會影響。特別是高級AI和量子計算對經濟和安全領域可能產生的影響需要深入分析。Google這次展示的技術進步暗示了共進化的可行性，預示著將來需要推動更多跨領域研究。

要使量子計算完全應用於現實社會，仍然有許多問題需要解決。雖然AlphaQubit的引入大幅降低了錯誤率，但距離1兆次操作中1次錯誤率的目標還有很遠。目前需要改進計算速度，並開發更複雜的錯誤檢測算法。
另外，除了技術方面，成本和基礎設施建設也成為挑戰。量子計算機需要高能源效率，但同時也需要對冷卻技術和設置環境進行大量投資。克服這些限制將成為推廣的一大障礙。
另一方面，這些挑戰帶來的技術進步，可能為傳統計算機技術打下新基礎。Google正在推進的研究不僅加速了量子計算機的實用化，還是拓展應用範圍的關鍵。克服挑戰後所展望的可能性，不僅僅是計算技術的革新。

2024年11月26日

來源Google的ai芯片技術提高了量子計算機的可靠性。