據微軟官網日前宣布，該公司與量子計算公司Quantinuum組成的聯合團隊展示了可靠量子計算能力：創建了12個高度可靠的邏輯量子比特，并演示了規模化計算。團隊還使用邏輯量子比特結合人工智能（AI）和云端高性能計算，展示了首個端到端化學模擬，解決了實際化學難題。這些成就表明人們的量子計算研究翻開新篇章，可用于加速科學發現。
今年4月，這一聯合團隊曾創建了4個邏輯量子比特。在最新研究中，聯合團隊將名為Azure Quantum的量子比特虛擬化平臺，應用于Quantinuum公司的H2離子阱量子計算機。H2改進后實現了56個量子比特，由此創建的所有12個邏輯量子比特，都糾纏在一種復雜的排列中，稱為貓態或格林伯格-霍恩-澤林格（GHZ）態。當進行量子計算時，它們的電路錯誤率為0.0011，而相應物理量子比特的電路錯誤率0.024。
團隊實現了邏輯量子比特的規模化計算，即利用邏輯量子比特演示了多項容錯計算。在8個邏輯量子比特上，團隊成功進行了5輪重復糾錯。此外，8個邏輯量子比特在糾錯過程中還進行了容錯計算，成功展示了邏輯糾錯運算與多輪量子糾錯的結合。8個邏輯量子比特的電路錯誤率為0.002，而相應物理量子比特的電路錯誤率為0.023。這是計算與糾錯良性結合的首次演示，展示了這些邏輯量子比特已能可靠地執行越來越深入的量子計算。
為了進一步展示量子計算在化學應用中的實用性，團隊使用端到端混合模擬，創造了一個混合式工作流，解決了一項化學中的實際問題：準確估算重要催化中間體活性空間的基態能量。這也是高性能計算、AI和量子計算首次協同應用于解決科學問題。
【總編輯圈點】
這項研究最受關注的焦點在于它以“量子+AI+高性能計算”的形式，首次解決了實際科學問題。你可能要問，經典計算解決不了這個問題嗎？實際上，單獨用經典計算，效果會差很多。一些過于復雜的化學問題，用經典計算去識別和“找出路徑”，用量子計算給出高精度結果，讓AI處理海量數據，可以將研發過程從幾年時間，壓縮至短短幾天。而當量子—經典混合計算機能夠解決以往無法解決的科學問題時，量子計算的里程碑也就實現了。
據微軟官網日前宣布，該公司與量子計算公司Quantinuum組成的聯合團隊展示了可靠量子計算能力：創建了12個高度可靠的邏輯量子比特，并演示了規模化計算。團隊還使用邏輯量子比特結合人工智能（AI）和云端高性能計算，展示了首個端到端化學模擬，解決了實際化學難題。這些成就表明人們的量子計算研究翻開新篇章，可用于加速科學發現。
今年4月，這一聯合團隊曾創建了4個邏輯量子比特。在最新研究中，聯合團隊將名為Azure Quantum的量子比特虛擬化平臺，應用于Quantinuum公司的H2離子阱量子計算機。H2改進后實現了56個量子比特，由此創建的所有12個邏輯量子比特，都糾纏在一種復雜的排列中，稱為貓態或格林伯格-霍恩-澤林格（GHZ）態。當進行量子計算時，它們的電路錯誤率為0.0011，而相應物理量子比特的電路錯誤率0.024。
團隊實現了邏輯量子比特的規模化計算，即利用邏輯量子比特演示了多項容錯計算。在8個邏輯量子比特上，團隊成功進行了5輪重復糾錯。此外，8個邏輯量子比特在糾錯過程中還進行了容錯計算，成功展示了邏輯糾錯運算與多輪量子糾錯的結合。8個邏輯量子比特的電路錯誤率為0.002，而相應物理量子比特的電路錯誤率為0.023。這是計算與糾錯良性結合的首次演示，展示了這些邏輯量子比特已能可靠地執行越來越深入的量子計算。
為了進一步展示量子計算在化學應用中的實用性，團隊使用端到端混合模擬，創造了一個混合式工作流，解決了一項化學中的實際問題：準確估算重要催化中間體活性空間的基態能量。這也是高性能計算、AI和量子計算首次協同應用于解決科學問題。
【總編輯圈點】
這項研究最受關注的焦點在于它以“量子+AI+高性能計算”的形式，首次解決了實際科學問題。你可能要問，經典計算解決不了這個問題嗎？實際上，單獨用經典計算，效果會差很多。一些過于復雜的化學問題，用經典計算去識別和“找出路徑”，用量子計算給出高精度結果，讓AI處理海量數據，可以將研發過程從幾年時間，壓縮至短短幾天。而當量子—經典混合計算機能夠解決以往無法解決的科學問題時，量子計算的里程碑也就實現了。
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