美國耶魯大學(xué)和谷歌量子人工智能的研究人員首次實現(xiàn)對多能級量子系統(tǒng)的糾錯，使系統(tǒng)性能超過了當前最佳的未糾正方案，成功突破了“盈虧平衡點”。該成果為更高效的量子信息處理開辟了新途徑，相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《自然》雜志。

量子計算機極為脆弱。外部信號、熱噪聲及其他環(huán)境擾動常會導(dǎo)致量子比特在完成有用計算前丟失信息。為實現(xiàn)大規(guī)模量子計算，必須找到在執(zhí)行邏輯操作期間，保護量子態(tài)免受降解影響的方法。在此之前，僅有二能級量子比特糾錯突破了“盈虧平衡點”。這項新研究則首次在多能級量子系統(tǒng)上突破了這一瓶頸。

團隊利用一種名為戈特斯曼-基塔耶夫-普雷斯基爾（GKP）玻色子碼的糾錯方法，實現(xiàn)了對三態(tài)和四態(tài)量子單元的量子信息編碼與保護，這超越了量子誤差糾正領(lǐng)域的重要里程碑——“盈虧平衡點”，即糾錯后的信息存儲時間超過未糾錯版本這一關(guān)鍵閾值。

實驗中，團隊使用了鉭transmon（超導(dǎo)量子比特）與三維超導(dǎo)微波腔耦合的裝置。微波腔的振蕩器模式用于存儲邏輯GKP態(tài)，transmon作為輔助比特控制振蕩器并糾錯。此外，團隊還開發(fā)了多項技術(shù)，包括利用強化學(xué)習(xí)優(yōu)化的糾錯協(xié)議。

優(yōu)化后，系統(tǒng)在三態(tài)量子單元實現(xiàn)了1.82的糾錯增益，在四態(tài)量子單元上糾錯增益達到1.87。這些增益與此前使用該設(shè)備實現(xiàn)的二能級量子比特糾錯實驗相當，甚至更優(yōu)。

這項發(fā)現(xiàn)為突破傳統(tǒng)二進制架構(gòu)提供了新路徑，拓展了構(gòu)建更高效量子計算機的工具箱，表明未來量子處理器可能受益于超越傳統(tǒng)二能級量子比特的設(shè)計。多能級量子系統(tǒng)在可靠控制和糾錯方面的潛力，有望推動更高效、更緊湊的量子信息處理硬件的發(fā)展。