突破“三个九”!离子阱量子计算再创新高

图片

如果把量子计算比作一场球赛,Quantinuum无疑又打了一记漂亮的好球。实际上,结合今年春季在量子体积、逻辑量子比特和布线问题等方面的进展,这个团队已经接近于完成一场完美的比赛。

图片

3月,Quantinuum的研究人员证明了QCCD架构的可扩展性,解决了布线问题

图片

4月,Quantinuum合作微软,突破性地展示可靠的逻辑量子比特,逻辑电路错误率比相应的物理电路错误率低800倍,并宣称“迈入可靠量子计算的新阶段”

图片

官方链接:

https://www.quantinuum.com/news/quantinuum-extends-its-significant-lead-in-quantum-computing-achieving-historic-milestones-for-hardware-fidelity-and-quantum-volume

4月16日,Quantinuum在一篇博文中宣布,他们的离子阱量子计算机成为首台实现99.914(3)%双量子比特门保真度的商用量子计算机

科学家们将这项成就称为“三个九”临界值,意指量子运算或量子门的保真度达到至少99.9%的概率。

该公司还在文章中指出,其离子阱量子计算机的量子体积(QV)已超过一百万,并以指数级增长,远超其他竞争对手。

图片

图片

Ilyas Khan

Quantinuum公司创始人兼首席产品官Ilyas Khan指出,实现这些基准对于建立整个量子计算行业的信心和信任非常关键,这并非仅是一项学术研究

“我们深知,整个量子计算行业及其生态系统,从供应商到最终用户,需要三样东西。”Khan解释说:“首先是关于时间表和商业应用的透明度与一致性。”

“其次是清晰的发展路线图。第三,需要建立一套可靠的基准标准——大家要明白,量子比特数只是众多决定计算能力指标中的一个。在Quantinuum,我们的工作强调的是确定性。我们为自己设定了严格的时间表,并且严格遵守。我们对外公开我们的工作进度和计划,确保我们的每一步都能为整个生态系统带来益处。”

图片

Quantinuum的量子计算路线图

量子纠错是构建可靠、可扩展量子计算机的核心挑战,这依赖于底层硬件实现足够高的保真度。如果物理量子比特的运算错误率太高,纠错码将不会降低而是放大总体错误率,这将使得系统无法用于实际应用。

Quantinuum的科学家们指出,数十年来,业界一直致力于实现99.9%的双量子比特门保真度。这一目标是至关重要的:达到这一保真度门槛被认为是从当前的含噪声中等规模量子计算机(NISQ)向未来的容错量子设备转变的关键里程碑。

公司在新闻稿中指出:“达到这种物理保真度水平对于商业规模量子计算机至关重要;它是有效实施纠错策略的关键,而这些策略又是任何实用量子计算机的基础。”

图片

他们写道:“几十年来,人们一直期待量子计算机能实现‘三个九’——即标志性的99.9%双量子比特门保真度。一旦实现,多数用于通用容错量子计算的纠错码将能有效地从系统中排除错误。”

图片

来自H1-1的五个门区的双量子比特随机基准数据(虚线)和所有五个门区的平均值(蓝色实线)。不仅所有区域都与99.9%一致,而且所有区域在误差条之外都大于99.9%

Quantinuum的这一成就标志着实现量子计算全部潜力的一个重要步骤。该公司的H系列量子计算机已经展示了所有量子比特对的可重复性能,区别于一次性的实验室演示。

Quantinuum的高级研发经理Dave Hayes解释说:“在QCCD架构中达到‘三个九’意味着在发生错误之前,系统可以完成大约1000次纠缠操作。”他补充道:“我们的量子计算机正在接近可以执行经典计算机无法完成的计算任务的阶段。这一突破将发生在‘三个九’和‘四个九’之间。在达到这个阶段之前,尽管有些任务对经典计算机来说极其困难(如谷歌的随机电路采样问题),但进入这个新阶段后,我们能解决的问题范围将大大扩展。”

图片

图片

量子体积(QV)“重输出概率”(heavy output probability,HOP)与时序电路指数的函数关系

图片

Quantinuum的量子体积(QV)达到了新的世界纪录:1,048,576

除了令人瞩目的双量子比特门保真度外,Quantinuum还宣布了另一个重要里程碑:其量子体积已达到1,048,576(2^20)

图片

VQ即量子体积,对于一个n量子比特处理器,m≤n,d(m)是最大方形电路中的量子比特数。也就是说量子体积与处理器拥有的量子比特数有关,还与量子处理器能够可靠运行的最大方形电路的深度有关

今年3月,Quantinuum发布的一篇研究特别强调了量子体积作为一个全面且难以操控的性能衡量工具的重要性,认为它能真实地反映量子计算机的实际运算能力。

这一指标综合考虑了量子计算机的性能各个方面,包括量子比特数量、门保真度和连接性,巩固了Quantinuum在该领域的领导地位。

如果想了解技术细节,Quantinuum还在GitHub上公布了量子体积测试的技术数据和硬件规格

GitHub链接:

https://github.com/CQCL/quantinuum-hardware-specifications

https://github.com/CQCL/quantinuum-hardware-quantum-volume

图片

应当指出,Quantinuum公司已将其H1-1处理器性能发挥至极致,尽管该机器仅包含20个量子比特。另一个引人注目的成就是他们实现了所有量子比特间的高度一致性。在其他量子硬件中,量子比特的质量性能常见明显差异——有些表现优异,有些则相对较差;而在最新测试中,这款H系列机器的每个量子比特对均实现了超过99.9%的双量子比特门保真度

图片

最初的H1处理器于2020年10月推出,仅拥有10个量子比特,其量子体积为128(或2^7)。多年来,该公司通过一系列增量升级,不仅提升了量子比特的质量,还将量子比特的数量翻倍。

接下来,Quantinuum将把从H1中获得的所有改进和经验应用到下一代H2处理器中,该处理器目前支持32个量子比特。公司计划将来进一步扩展支持范围,并将量子比特保真度提升至与H1处理器相似的水平。

Hayes解释说:“在这一阶段,这些机器将成为开拓新发现的真正工具——尽管它们能探索的领域目前还有限,可能主要是物理模拟或密切相关的问题。”

“此外,这些高保真度为我们构建容错机器提供了基础。有了这些保真度,我们就可以开始增加更多量子比特,而无需进一步提升性能,并通过量子纠错来提高解决真正大型问题所需的计算能力。随着保真度的进一步提高,这一扩展也将变得更简单(这也是我们不仅仅满足于‘三个九’的原因),但从原理上讲是可行的。”

图片

客观而言,这一演示是向实现具有商业价值的量子优势迈出的又一步。虽然许多研究人员仍在探索纠错技术,但应当指出,随着原始物理量子比特保真度的提升,纠错的效果和效率也将得到显著提高。

尽管量子研究人员对商业应用是否能在未经纠错的NISQ级机器上运行存在分歧,但随着原始量子比特保真度的提升,这种可能性也在不断增加。因此,这些进展将有助于在非纠错NISQ机器上实现以及在容错机器中更高效的纠错实施

图片

在2021年从国防承包商巨头霍尼韦尔分拆并收购英国量子公司Cambridge Quantum后,Quantinuum公司开始全力发展量子计算机。

图片

3年过去了,Quantinuum公司已显著进步,正攀登至估值50亿美元的高峰。今年1月,公司完成了一轮高达3亿美元的股权融资,使得自成立以来筹集的资金总额达到约6.25亿美元,远高于业内其他公司。

Quantinuum不断实现技术突破,通过提供集高性能硬件、操作系统和量子算法于一体的全栈解决方案,确保其在量子计算领域的杰出表现。

2024年3月,Quantinuum的研究人员提出了解决“布线问题”和“分类问题”的方案。

新闻稿中提到,Quantinuum的方法通过简化控制系统,采用固定数量的模拟信号和单个数字输入为每个量子比特,降低了控制量子比特的传统复杂性,使得增加量子比特数量变得更加可行。该团队还开发了一种特别设计的二维陷阱芯片,有效地移动和交互量子比特,克服了传统线性或环形量子比特排列的空间和操作限制,增强了量子计算系统的功能和可扩展性。

此外,Quantinuum还与微软共同宣布了在量子纠错领域的突破,展示了创建历史上最可靠的逻辑量子比特的能力。通过在其H2量子计算机上将4个逻辑量子比特编码为30个物理量子比特,该团队实现了低于物理电路错误率的逻辑电路错误率,这是其全栈量子计算机的独有能力。

这三项成就的取得将Quantinuum定位为整个行业的领导者。公司表明,将继续保持这一领先地位。Quantinuum是全球领先的量子计算公司,其一流的科学家和工程师不断推动技术发展,为用户开拓更多可能性。他们的应用工作涉及量子化学、量子蒙特卡罗集成、量子拓扑数据分析、凝聚态物理、高能物理、量子机器学习和自然语言处理等领域,为应对一些最大挑战带来新的解决方案。

图片

Quantinuum的快速发展对于评估量子技术和战略的组织具有重要意义,标志着量子计算不仅已现身,还开始对商业产生重大影响。尽管完全成熟的量子计算机仍需数年才能问世,这一趋势却已十分明显。

尽管已取得一系列研究成果,Khan表示,Quantinuum的旅程并未结束。他解释说:“今年,我们消除了人们对我们的QCCD技术是否能扩展到解决实际问题的量子计算机的疑虑,我们目前的行业地位意味着我们的领先优势已经扩大。”

母公司霍尼韦尔曾预测,到2050年,量子应用将创造出1万亿美元的市场价值,届时,Quantinuum将进入超过一半(5500亿美元)的潜在市场,包括化肥生产(2000亿美元)、制药和医疗保健(1100亿美元)以及新材料设计(1700亿美元)等领域。

Khan表示:“我们期待着进一步分享我们的短期、中期和长期路线图,并分享我们人工智能战略的细节。”

参考链接(上下滑动查看更多):

[1]https://thequantuminsider.com/2024/04/16/three-nines-surpassed-quantinuum-notches-milestones-for-hardware-fidelity-and-quantum-volume/

[2]https://www.quantinuum.com/news/quantinuum-extends-its-significant-lead-in-quantum-computing-achieving-historic-milestones-for-hardware-fidelity-and-quantum-volume

[3]https://www.quantinuum.com/hardware/h1

[4]https://quantumcomputingreport.com/quantinuum-sets-new-records-for-both-gate-fidelity-and-quantum-volume/

[5]https://www.hpcwire.com/2024/04/16/quantinuum-reports-99-9-2-qubit-gate-fidelity-caps-eventful-2-months/

[6]https://www.thomasnet.com/insights/microsoft-quantinuum-usher-in-the-next-age-of-quantum-computing/

[7]https://aibusiness.com/responsible-ai/ai-meets-quantum-leap-forward-for-ai-models-to-understand-

[8]https://www.linkedin.com/posts/jimmac-lofton-b09a829_quantinuum-makes-technical-progress-towards-activity-7172708186905333760-Etqg

[9]https://www.verticalresearchpartners.com/deepdives_byvertical.cfm?capid=5

[10]https://www.fierceelectronics.com/electronics/honeywell-sees-quantinuum-reaching-2b-sales-2026

[11]https://mp.weixin.qq.com/s/BH8U14YvKUA4jrbKk7TkSg

[12]https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2022/10/06/quantinuum-is-on-a-roll--17-significant-quantum-computing-achievements-in-12-months/?sh=5b7f2ae6301e

[13]https://www.linkedin.com/posts/vincentanandraj_quantinuum-extends-its-significant-lead-in-activity-7186258226919698432-JoF3?trk=public_profile

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/313442.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

跟bug较劲的第n天,undefined === undefined

前情提要 场景复现 看到这张图片,有的同学也许不知道这个冷知识,分享一下,是因为我在开发过程中踩到的坑,花了三小时排查出问题的原因在这,你们说值不值。。。 我分享下我是怎么碰到的这个问题,下面看代码…

硬件学习件Cadence day16 做个笔记 元器件的原理图模型绘画时,怎么填充模型 。换一种说法:元器件原理图中怎么画出实心的模型

1. 首先使用的 cadence 的版本 candence 16.6 2. candence 怎么绘画一个封闭图形 1. 需要找到这个画线的东西。 2. 这个画线的东西, 需要倾斜角度连线时需要按下 键盘上的Shift 按键。 3. 这个东西画形状最好是一个封闭的图形。 3. 填充的方法 1.双击图形&#xf…

Sonar下启动发生错误,elasticsearch启动错误

Download | SonarQube | Sonar (sonarsource.com) 1.首先我的sonar版本为 10.4.1 ,java版本为17 2.sonar启动需要数据库,我先安装了mysql, 但是目前sonar从7.9开始不支持mysql,且java版本要最少11,推荐使用java17 3.安装postsql,创建sonar数据库 4.启…

SpringMVC 常用注解介绍

Spring MVC 常用注解介绍 文章目录 Spring MVC 常用注解介绍准备1. RequestMapping1.1 介绍2.2 注解使用 2. 请求参数2.1 传递单个参数2.2 传递多个参数2.3 传递对象2.4 传递数组 3. RequestParam3.1 注解使用3.2 传入集合 4. RequestBody5. PathVariable6. RequestPart7. Rest…

每日一题---OJ题: 链表的回文结构

片头 嗨! 小伙伴们,大家好! 今天我们来一起学习这道OJ题--- 链表的回文结构 嗯...这道题好像不是很难,我们来分析分析 举个例子: 我们可以看到,上图中的两个链表都是回文结构: 即链表的回文结构是指一个链表中的结点值从前往后读和从后往前读都是一样的结构。也就是说&#xf…

详细UI色彩搭配方案分享

UI 配色是设计一个成功的用户界面的关键之一。UI 配色需要考虑品牌标志、用户感受、应用程序的使用场景,这样可以帮助你创建一个有吸引力、易于使用的应用程序。本文将分享 UI 配色的相关知识,帮助设计师快速构建 UI 配色方案,以满足企业的需…

老挝公司注册

随着昆明和万象之前的中老铁路开通,进一步加强了老挝与中国之前的经济联系。中老昆万铁路是老挝“陆锁国”变“陆联国”战略深入对接“一带一路”倡议的纽带,是老挝现代化基础设施建设的一个重要里程碑,将极大促进老挝国家经济社会发展。 如…

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网多头注意力多变量时间序列预测

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网多头注意力多变量时间序列预测 目录 EI级 | Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网多头注意力多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实…

好用、可靠有安全的企业局域网文件传输工具

在当今商业环境中,企业对于快速、安全的局域网(LAN)文件传输解决方案的需求不断攀升。选择恰当的工具对提升工作效率和保障数据安全至关重要,同时还能降低潜在的信息泄露风险。以下是企业在挑选局域网文件传输解决方案时应考虑的关键因素及其重要性的详细…

回文链表leecode

回文链表 偶数情况奇数情况 回文链表leecode 偶数情况 public boolean isPalindrome(ListNode head) {if (head null) {return true;}ListNode fast head;ListNode slow head;while (fast ! null && fast.next ! null) {fast fast.next.next;slow slow.next;}//反…

selenium_定位输入框并输入值_id

定位id号 from time import sleepfrom selenium import webdriver# 获取浏览器对象 driver webdriver.Edge() # 打开 url url r"C:\Users\黄永生\Desktop\软件测试\tpshop\web自动化_day01_课件笔记资料代码\02_其他资料\注册A.html" driver.get(url) # 查找元素 用…

如何合理利用多个中国大陆小带宽服务器?

我们知道在中国大陆带宽单价非常昂贵,一个1Mbps 带宽的机子一年就得卖好几百人民币,这是不值当的,当然我们可以去低价漂阿里云、腾讯云的轻量服务器,99包年,但是带宽太小很难崩。 所以,我们必须构建一个能够…

07节-51单片机-矩阵键盘

文章目录 1矩阵键盘原理2.扫描的概念3.弱上拉4.实战-实现矩阵键盘对应按钮按下显示对应值4.1配置代码模板 5.键盘锁 1矩阵键盘原理 在键盘中按键数量较多时,为了减少I/O口的占用,通常将按键排列成矩阵形式 采用逐行或逐列的“扫描”,就可以读…

回归预测 | Matlab基于RIME-SVR霜冰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab基于RIME-SVR霜冰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | Matlab基于RIME-SVR霜冰算法优化支持向量机的数据多输入单输出回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab基于RIME-SVR霜冰算法优化支持向量机的数…

【AI工具之Prezo如何自动生成PPT操作步骤】

先说优缺点: 最大的优点就是免费(但说实话功能和体验方面很弱)支持中文提问(最好用英文),智能生成图文(但是只能生成英文内容)可以AI生成图片,图片很精美酷炫&#xff0…

Java学习-详述main方法、可变参数、数组的工具类、二维数组

详述main方法 【1】main方法:程序的入口,在同一个类中,如果有多个方法,那么虚拟机就会识别main方法,从这个方法作为程序的入口 【2】main方法格式严格要求: public static void main(String[] args){} p…

bonding原理分析和问题排查

bonding原理 发送端: 使用网卡bond3模式(广播模式BOND_MODE_BROADCAST)将报文从两个网卡同时发出,无需修改报文。 接收端: 根据发送节点时间的链路通断状态,接收端设置一条线路为活动线,另一条…

diffusion model 简单demo

参考自: Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读 diffusion 简单demo 扩散模型之DDPM 核心公式和逻辑 q_x 计算公式,后面会用到: 推理: 代码 import matplotlib.pyplot as plt import nump…

【devops】 阿里云挂载云盘 | 扩展系统硬盘 | 不重启服务器增加硬盘容量

扩容分区和文件系统(Linux) 文档地址 https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/extend-the-partitions-and-file-systems-of-disks-on-a-linux-instance?spm5176.smartservice_service_robot_chat_new.help.dexternal.4ac4f625Ol66kL#50541782adxmp…

C++ UML 类图介绍与设计

1 类图概述 UML(Unified Modeling Language),即统一建模语言,是用来设计软件的可视化建模语言。它的特点是简单、统一、图形化、能表达软件设计中的动态与静态信息。UML从目标系统的不同角度出发,定义了用例图、类图、对象图、状态图、活动图…