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萨里大学团队称:超流体氦量子比特可将量子错误率降低100倍

萨里大学研究人员提出了一种基于超流体氦-3的量子比特设计。计算表明,其错误率可比传统超导量子比特低约100倍。相关论文于10月1日发表在《npj Quantum Information》上。

科技解释王雅琴发布: 2026年10月1日4 分钟阅读资料来源 5
萨里大学团队称:超流体氦量子比特可将量子错误率降低100倍

该装置被称为超流体氦振荡量子(SHOQ)装置。据ScienceDaily报道,萨里大学于10月1日发布了这一工作。该设计利用电中性的超流体氦-3屏蔽电磁噪声,保护量子信息。这是首篇报道基于超流体的量子比特设计的论文。

这一主张很重要,因为量子计算机的脆弱性体现在枯燥且昂贵的方面。当前的主流硬件是超导量子比特,它们对电磁噪声和杂散电荷高度敏感,这与让头发粘在气球上的干扰属于同一类。微小的干扰会扰乱存储的信息,随着量子比特数量增加,问题变得更难解决。

Sharma团队并未声称已经造出可用设备。他们声称的是一个带有规格参数的设计。

“数学告诉我们它应该有效。我们将已知的超流体氦和量子技术知识转化为一个有教育意义的设计,包含了构建它所需的参数和规格。下一步是制作原型,验证这些预测,”萨里大学混合量子系统Daphne Jackson研究员、该研究的第一作者Priya Sharma博士说。

这一提议出台之际,政府、大学和公司正在多个方向推动量子硬件发展。9月27日,美国能源部发布了一份题为《SCAC量子委员会报告:迈向整合量子未来之路》的报告,Fermilab对此进行了报道。该路线图由Fermilab首席技术官Anna Grassellino主持,芝加哥大学教授Supratik Guha担任副主席。路线图设定了三阶段路径:2026年至2028年的“量子重大挑战”,随后是能源部量子计算用户设施,从2030年起将量子协处理器和传感器整合到能源部的高性能计算和AI网络中。

报告的核心目标是到2028年建成一台具有科学意义且经过错误校正的量子计算机。报告明确指出,成功应以科学效用而非硬件里程碑来衡量,能源部设施不应成为商业化的“黑箱”云服务。

通用操作与25年的测量难题

另外两项近期成果展示了通往实用量子计算的多样化路径。9月25日,ScienceDaily报道,来自芝加哥大学Pritzker分子工程学院、哈佛大学、石溪大学和Quantinuum的研究人员在Quantinuum的H2离子阱处理器上演示了通用门集。该处理器包含54个纠缠量子比特,研究使用了非阿贝尔任意子。这项发表在《Nature》上的工作结合了编织和融合操作。

Quantinuum的Henrik Dreyer将非阿贝尔码描述为“量子错误校正竞赛中的黑马”。他表示,该结果表明容错计算原则上可以在没有魔态蒸馏或培育的情况下进行,他称这些是标准错误校正中最昂贵的操作。2024年在同一硬件上的旧实验创建了与D4对称群绑定的任意子,但仅靠编织不足以实现通用计算。新实验切换到了S3对称群,即保持等边三角形不变的旋转和镜像翻转。

另外,京都大学和广岛大学的研究人员于9月29日报告了一种识别W态的方法,W态是多光子纠缠的一种形式。据通讯作者Shigeki Takeuchi介绍,在针对GHZ态的等效测量被提出25多年后,该团队首次在三光子W态上实现了这一测量。这项工作有望应用于量子隐形传态和测量基量子计算。

这些成果并没有使彼此变得多余。萨里的SHOQ装置是一个设计,而非测量结果。Quantinuum的成果是在现有硬件上的实验演示。京都的工作是一种光子态测量技术。能源部路线图则是一项资金和基础设施计划。

超流体设计仍需要什么

萨里团队表示,SHOQ装置最终可能与超导硬件协同工作,而非取代它,或者在其他量子比特计算时充当量子存储器。共同作者、萨里大学物理系与先进技术研究所副教授Eran Ginossar博士说,结合不同的量子技术可以让研究人员利用各自的优势,超流体氦提供了“一种根本不同类型的量子硬件供探索”。

该装置需要极低的温度,但研究人员指出,必要的条件已在之前的超流体氦-3实验中得到实现。该项目由萨里大学主导,西北大学Jens Koch教授参与领导,他曾参与开发transmon,这是一种目前广泛使用的超导量子比特设计。Sharma的原型工作由IAA商业化奖学金支持。

在原型存在之前,100倍这一数字仍然是论文中的预测,而非测量结果。同样的逻辑适用于整合故事:一个原则上可以与超导量子比特并排存在的设计,并不等同于一个确实如此的设计。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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