人工智能可以帮助实现量子计算机

人工智能能否帮助克服量子计算的最大障碍之一?澳大利亚国家科学机构的最新研究发现，人工智能可以帮助解决量子计算错误。这是一个关键步骤，有朝一日量子计算机将能够解决复杂的现实问题。

CSIRO的研究以信函形式发表在《物理评论研究》杂志上，首次发现人工智能可以帮助处理和解决由量子物理特性产生的量子误差(又称为量子比特噪声)。

克服这些错误被广泛认为是先进量子计算机从实验转变为工具的最大障碍。

在传统计算机中，信息以“位”的形式存储和处理，其工作原理是二进制数。每个位可以表示0或1。但量子计算设备是由量子位或“量子比特”组成的。

这些计算机利用量子力学的特殊性质，可以同时表示0、1或0和1。这有望释放巨大的计算能力，让它们能够解决传统计算机无法解决的问题。

但量子比特的微妙性质也导致量子计算机在其输出中产生“噪声”或错误。为了克服这个问题，量子纠错码被用来检测和纠正错误。

CSIRO实施了AI神经网络综合征解码器来检测错误并做出适当的更正。CSIRO的Data61量子系统团队负责人MuhammadUsman博士表示，这项工作可以有效处理来自真实量子硬件的复杂错误。

他说：“我们的工作首次证实，基于机器学习的解码器原则上可以处理直接从IBM设备测量中获得的错误信息，并尽管噪声的性质非常复杂，但仍可以提出适当的更正。”

“在我们的工作中，由于IBM量子处理器中当前的噪声水平较大(高于代码阈值)，因此当纠错码距离增加时，我们并没有观察到理论预期的错误抑制。”

量子纠错码已被开发出来，通过在许多物理量子位上传播逻辑信息来对抗量子位的底层物理噪声。

这些代码通过测量量子比特格内的稳定器(称为综合征测量)来解释错误信息。高效、快速且可扩展地实施计算量巨大的综合征处理步骤对于量子纠错码的整体性能至关重要。

为了提高这种纠正效率，Usman博士实施并训练了一个人工神经网络综合征解码器。

神经网络解码器的性能直接在IBM量子处理器上进行了基准测试，证明它可以有效地处理来自真实量子硬件的复杂错误并做出适当的更正。

研究表明，随着未来几年物理错误率的降低，人工智能可以随着代码距离的增加而实现错误抑制，甚至在代码距离变得足够大时实现完全容错。