谷歌量子計算重磅突破登上Nature：首次實現可驗證量子優勢，比最快超算快13000倍

谷歌量子AI首席科學家前幾天剛獲得諾貝爾物理學獎，今天谷歌量子AI團隊又整了一個大的

就在剛剛，谷歌量子AI團隊宣布了一項里程碑式的算法突破，其“Willow”量子芯片成功運行了“量子回聲”（Quantum Echoes）算法，首次在硬件上實現了可驗證的量子優勢

這項研究剛剛發表于《自然》雜志

結果顯示，在執行特定任務時，該量子計算機的表現超越了目前最快的經典超級計算機，速度快了13000倍。這一進展能夠計算分子結構，為量子計算在醫藥、材料科學等領域的真實世界應用鋪平了道路

這是量子計算發展史上的一個關鍵時刻，標志著量子計算機從理論和實驗探索，向成為解決實際問題的實用工具邁出了重要一步。

此次突破建立在谷歌過去數年研究成果之上。2019年，谷歌證明了量子計算機能解決頂尖超算耗時數千年才能完成的問題。2024年末，新一代Willow量子芯片展示了如何顯著抑制錯誤，解決了困擾科學家近30年的重大難題。

而今天，這一成就將我們更近一步地帶向量子計算機驅動重大科學發現的未來

突破了什么？

谷歌團隊用一個比喻來形容這次突破的精度：

想象一下在海底尋找一艘沉船。聲吶技術或許能告訴你那里有一個模糊的輪廓，確認“那兒有艘沉船”。但假如你不僅能找到船，還能清晰地讀出船體上的銘牌呢？

這正是Willow量子芯片所實現的空前精度

通過運行稱為“量子回聲”的亂序時間相關器（OTOC）算法，谷歌團隊展示了首個可在硬件上運行并實現可驗證量子優勢的算法

“量子回聲”算法在探索自然界系統結構方面極具潛力，從分子、磁體到黑洞的研究都能受益。實驗證明，在Willow芯片上運行該算法，比在世界最快的超級計算機之一上運行經典算法要快13000倍

此外，在一項獨立的原理驗證實驗中，團隊展示了這項新技術（一個“分子尺”）如何利用核磁共振（NMR）數據，測量比現有方法更長的分子距離，從而獲得更豐富的化學結構信息

“量子回聲”：一種可驗證的量子優勢

這是歷史上第一次，任何量子計算機成功運行了一個能夠超越超級計算機并且結果可被驗證的算法

“量子可驗證性”意味著，計算結果可以在谷歌的量子計算機或任何其他同等級別的量子計算機上重復運行，并得到相同的答案，從而確認結果的準確性。這種可重復、超越經典的計算能力，是實現可擴展驗證的基礎，也使量子計算機距離成為實用工具更近了一步

這項新技術的工作原理類似于一個高度先進的回聲定位系統

研究人員向量子系統（Willow芯片上的量子比特）發送一個精心設計的信號，擾動其中一個量子比特，然后精確地逆轉信號的演化過程，并“聆聽”返回的“回聲”

這個量子回聲的特殊之處在于，它通過“相長干涉”（constructive interference）現象得到放大——量子波疊加后變得更強。這使得測量過程具備極高的靈敏度

下圖展示了在105量子比特陣列上創建量子回聲的四步過程：

1. 1. 運行一系列前向操作。

2. 2. 擾動一個量子比特。

3. 3. 運行反向操作。

4. 4. 測量結果。

信號的重疊程度揭示了擾動如何在Willow芯片上傳播

“量子回聲”算法的實現，得益于Willow芯片在量子硬件上的巨大進步。該算法模擬的是一個物理實驗，因此不僅考驗系統的復雜性，也對最終計算的精度提出了極高要求

為了同時實現高精度和高復雜性，硬件必須具備兩個關鍵特性：極低的錯誤率和高速的運算能力。

走向真實世界應用

量子計算機將在模擬量子力學現象中扮演關鍵角色，例如原子和粒子的相互作用以及分子的結構（或形狀）

核磁共振（NMR）是科學家用來理解化學結構的工具之一，它與核磁共振成像（MRI）技術背后的科學原理相同。NMR就像一個分子顯微鏡，能幫助我們看到原子的相對位置，從而理解分子結構。對分子形狀和動態的精確建模是化學、生物學和材料科學的基礎，其進展將推動從生物技術到太陽能、乃至核聚變等領域的發展。

在一項與加州大學伯克利分校合作的原理驗證實驗中，團隊在Willow芯片上運行了“量子回聲”算法，研究了兩種分子（一個含15個原子，另一個含28個原子）以驗證該方法

結果顯示，量子計算機的計算結果與傳統NMR相符，并且揭示了一些通常無法從NMR中獲得的信息。這是對該方法有效性的關鍵驗證

正如望遠鏡和顯微鏡為人類打開了前所未見的宏觀與微觀世界，這項實驗是朝著開發一種“量子顯微鏡”邁出的一步，它有能力測量以前無法觀測到的自然現象。量子計算增強的NMR技術，未來可能成為藥物研發的強大工具，幫助確定潛在藥物如何與其靶點結合；或在材料科學中用于表征新材料（如聚合物、電池組件）的分子結構

加州大學伯克利分校化學系助理教授、谷歌量子AI合作者Ashok Ajoy表示：

“核磁共振（NMR）——作為MRI的光譜學近親——通過探測原子中心的微小磁‘自旋’來揭示分子結構。谷歌的量子回聲算法展示了量子計算機高效建模并揭示這些自旋間復雜相互作用的潛力，甚至可能跨越長距離。隨著量子計算的不斷成熟，這類方法將能增強NMR光譜學技術，為其強大的工具箱增添新功能，助力藥物發現和先進材料設計。”

通過“量子回聲”算法首次實現可驗證的量子優勢，標志著量子計算朝著首批真實世界應用邁出了重要一步。

隨著團隊朝著全尺寸、可糾錯的量子計算機方向擴展，預計未來將有更多此類有用的真實世界應用被開發出來。目前，團隊的焦點是實現其量子硬件路線圖上的“里程碑3”——一個長壽命的邏輯量子比特

參考：

https://blog.google/technology/research/quantum-echoes-willow-verifiable-quantum-advantage/