Google公司今天詳細介紹了兩個內部研究項目，重點是使用量子處理器研究量子材料，這是傳統物理學無法解釋的一類材料。

 

在第一個項目中，該公司的研究人員找到了一種比迄今為止更準確地模擬量子材料的方法。作為另一項研究計劃的一部分，他們開發了一種新的模擬方法，可以在未來的實驗中應用。

 

量子材料是指范圍廣泛的微觀物體，從石墨烯片到所謂的超冷原子，或冷卻到接近絕對零溫度的原子。這些物體的共同點是它們非常小，它們的行為受適用于原子和亞原子尺度的量子力學規則控制，而不是受影響大型物體的經典物理學規則控制。

 

研究人員使用模擬來研究量子材料。人們相信，通過在像 Google 正在開發的量子處理器上運行它們，可以提高量子材料模擬的質量，從而幫助研究人員做出新的發現。

 

然而，目前存在一些技術挑戰。主要挑戰之一是很難在量子處理器上創建準確的模擬，因為處理器容易出現計算錯誤。這些錯誤降低了模擬的準確性，進而限制了研究人員研究量子材料的能力。

 

在谷歌今天詳細介紹的第一個研究項目中，這家搜索巨頭的科學家發現了一種過濾計算錯誤的方法，從而提高了模擬精度。他們通過使用谷歌內部開發的一臺量子計算機（如圖）運行微型量子材料線的模擬來測試該方法。

 

 

科學家們確定，當模擬結果可視化并變成類似于復雜條形圖的圖形時，可以清楚地區分計算錯誤和準確數據。該過程涉及使用稱為傅立葉變換的數學運算將誤差編碼為條形圖中每個條形的高度。

 

由于條的高度測量相當簡單，研究人員可以相對輕松地發現處理錯誤并對其進行過濾，從而只保留準確的模擬數據。然后他們可以研究這些數據以收集有關量子材料的新見解。

 

谷歌的科學家表示，他們設法使用該方法顯著提高了模擬精度。盡管事實上他們測試該方法的模擬相當復雜，該方法代表一條微小的量子材料線。“盡管是一個由 1400 多個邏輯運算組成的 18 量子比特算法，對于近期設備來說是一項重要的計算任務，但我們能夠實現低至 1% 的總誤差，”高級研究科學家 Charles Neill 和 Zhang Jiang詳細說明在谷歌的量子人工智能部門。

 

在谷歌今天詳細介紹的第二個項目中，這家搜索巨頭開發了一種研究電子的新方法，作為量子材料模擬的一部分。該公司的科學家將量子處理器的量子位配置為“充當”電子，以模擬它們的物理特性。通過執行特定的計算操作序列，量子位可以模擬它們所代表的電子行為的變化。

 

谷歌的科學家寫道：“我們的結果提供了相互作用電子的直觀圖片，并作為用超導量子位模擬量子材料的基準。”

 

這兩個項目也很重要，因為當前的量子處理器只能執行一小部分任務。通過找到將處理器應用于更多任務的方法，在這種情況下是模擬，研究人員可以更接近開發能夠運行許多不同軟件應用程序的通用量子計算機。