AI for science 的又一嘗試。

原標題：諾獎得主哈薩比斯新作登Nature，AlphaQubit解碼出更可靠量子計算機
文章來源：機器之心
內容字數：5036字

谷歌DeepMind推出AlphaQubit：量子計算領域的AI解碼器

在最新的研究成果中，谷歌DeepMind與谷歌量子AI團隊合作，推出了名為AlphaQubit的AI解碼器，旨在提升量子計算機的錯誤識別與糾正能力。新論文發表于《Nature》，由新晉諾貝爾化學獎得主哈薩比斯撰寫，標志著AI與量子計算的結合邁出了重要一步。

量子計算的挑戰與機遇

量子計算機有望在藥物發現、材料設計和基礎物理學等領域引發，但其高敏感性使得量子比特易受到噪聲和干擾的影響。為了實現可靠的大規模量子計算，必須高效準確地識別和糾正內部錯誤，這正是AlphaQubit的關鍵任務。

AlphaQubit的工作原理

AlphaQubit通過將多個物理量子比特組合成一個邏輯量子比特，并定期進行一致性檢查來實現錯誤識別和糾正。利用神經網絡架構，AlphaQubit能夠準確預測邏輯量子比特的狀態，并報告錯誤的置信度，從而提升量子處理器的整體性能。

實驗結果與性能表現

在Sycamore量子處理器上的實驗中，AlphaQubit顯示出卓越的糾錯能力，錯誤率比傳統的張量網絡方法低6%，比相關匹配方法低30%。在不同規模的實驗中，AlphaQubit始終表現出一致的高解碼準確性，證明了其良好的泛化能力。

未來展望與挑戰

盡管AlphaQubit在量子誤差糾錯方面取得了顯著進展，但仍存在速度和可擴展性方面的挑戰。谷歌團隊正在積極探索更高效的數據訓練方法，以實現實時錯誤糾正，推動量子計算機的實用化進程。通過結合機器學習與量子技術，谷歌希望為解決復雜問題鋪平道路。

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