在量子计算机中减少噪声以减少误差

劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）应用数学和计算研究部（AMCRD）和物理部之间的合作产生了一种新的错误缓解方法，可以帮助实现量子计算的理论潜力。

研究小组在发表于体检 告“用噪声估计电路减轻量子计算机的去极化噪声。”

目前，问题之一是量子计算机仍然是错误-倾向于始终如一地有用。这在很大程度上是由于所谓的“噪音”（错误）。

有不同类型的噪声，包括读出噪声和栅极噪声。前者与读出在量子计算机上运行的结果有关；噪声越大，量子比特（经典计算机上一个比特的量子等价物）在错误状态下被测量的几率就越高。后者与实际操作有关；这里的噪声意味着应用错误操作的可能性。而且噪音的盛行大大增加了人们试图用量子计算机执行的更多操作，这使得人们很难找出正确的答案，并严重限制了量子计算机在扩大规模时的可用性。

“所以这里的噪音基本上就是说：这是你不想要的东西，它模糊了你想要的结果，”伯克利实验室的物理学家、该研究的合著者本·纳克曼（Ben Nachman）说，他也是基础物理交叉机器学习小组的负责人。

虽然在经典计算机中常规的纠错是理想的，但由于所需的量子比特数，在当前的量子计算机上还不可行。接下来最好的事情是：减少误差的方法和软件，以减少噪音和减少量子模拟的科学成果中的误差。我们该怎么回答才是对的。

为了达到这个目的，伯克利实验室的研究人员开发了一种新的方法，他们称之为噪声估计电路。电路是在量子计算机上执行的一系列运算或程序，用来计算科学问题的答案。研究小组制作了一个经过修改的电路，给出一个可预测的答案0或1，并利用测量结果和预测结果之间的差异来修正实际电路的输出测量值。

噪声估计电路方法校正了一些错误，但不是全部。伯克利实验室团队将他们的新方法与其他三种不同的错误缓解技术相结合：使用“迭代贝叶斯展开”进行读数误差校正，这是一种常用于高能物理的技术；随机化编译的国产版本；以及误差外推。通过将所有这些部分组合在一起，他们能够从IBM量子计算机获得可靠的结果。

使更大的模拟成为可能

这项工作可能对量子计算领域产生深远的影响。德容说，新的错误缓解策略允许研究人员从需要大量操作的模拟中挑出正确答案，“远远超过人们通常所能做的”。

他解释说，这项新技术不需要进行几十次所谓的纠缠或受控非操作，而是允许研究人员进行数百次这样的操作，仍然可以得到可靠的结果。“这样我们就可以做以前做不到的更大的模拟。”

德容说，更重要的是，伯克利实验室小组能够在一台量子计算机上有效地使用这些技术，而量子计算机并不一定能优化到降低门噪声。这有助于扩大新的错误缓解方法的吸引力。

他说：“这是一件好事，因为如果你能在这些类型的平台上做到这一点，我们可能在噪音较小的平台上做得更好。”。“因此，这是一种非常通用的方法，我们可以在许多不同的平台上使用。”

对于研究人员来说，新的错误缓解方法意味着能够用量子计算机解决更大、更复杂的问题。例如，科学家将能够用比以前多得多的运算来进行化学模拟，贸易计算化学家德容说。

“我的兴趣是试图解决与碳捕获、电池研究、催化研究相关的问题，”他说。“因此，我的投资组合一直是：我从事科学研究，但我也开发工具，使我能够从事科学研究。”

量子计算的进步有可能在许多领域带来突破，从能源生产、脱碳、清洁工业过程到药物开发和人工智能。在欧洲核子研究中心（CERN）的大型强子对撞机上，研究人员将粒子以难以置信的高速相互碰撞，以研究宇宙是如何运作的，以及它是由量子计算组成的，这将有助于在大型强子对撞机数据中找到隐藏的模式。

为了在近期内推动量子计算向前发展，错误缓解将是关键。

“错误缓解得越好，我们就可以在量子计算机上应用越多的操作，这意味着总有一天，希望很快，我们能够对量子进行计算计算机他对高能物理中量子计算的潜力特别感兴趣，比如进一步研究把原子核束缚在一起的强大力量。

跨部门团队合作

这项始于2020年底的研究标志着伯克利实验室物理和计算研究部门之间一系列合作的最新成果。纳克曼说，这种交叉划分工作在量子计算的研究和发展中特别重要。几年前，美国能源部（DOE）的一个资助电话，作为一个试点项目的一部分，目的是看看研究人员能否找到将量子计算用于高能物理的方法，最初促使纳克曼和他的同事、伯克利实验室理论物理学家克里斯蒂安?鲍尔（Christian Bauer）找到了德容。

“我们说，‘我们有这个想法。我们在做这些计算。你觉得怎么样？’”纳克曼说。“我们提出了一个提案。它得到了资金。现在它已经是我们所做工作的很大一部分了。”

很多人都对这项技术感兴趣，据纳克曼说。他说：“我们从与德容集团的合作中受益匪浅，我认为这是双向的。”。

德容同意了。他说：“学习彼此的物理语言很有趣，看到我们在量子计算方面的核心需求和算法需求是相似的。”。