谷歌Quantum AI 芯片的性能优于经典计算机

　　最近，谷歌Quantum AI 团队取得了令人瞩目的进展，他们的研究表明，当前的噪声中间规模量子计算机(NISQ)能够完成一些经典计算机需要数年才能处理的基准计算。这项研究发表在《自然》期刊上，使用了随机电路采样基准，这是目前量子计算机能执行的最具挑战性的任务之一。

　　这一发现表明，尽管量子计算机还存在噪声干扰，但它们在某些任务上仍然有潜力超越经典计算机。这是实现量子计算实用应用的重要一步。

　　研究团队利用谷歌的67-qubit  Sycamore 量子芯片，展示了一种可以通过当前量子处理器达到的 “稳定计算复杂相位”。

　　也就是说，即使在存在噪声的情况下，量子计算机也能完成经典超级计算机无法处理的计算。此次实验是对量子处理器在背景噪声干扰下能否执行复杂计算的深入研究。谷歌量子 AI 的首席科学家塞尔吉奥・博伊科(Sergio Boixo)提到，最近有许多知名研究者和出版物在探讨一个问题:是否可以找到一个噪声量子计算机能在根本上超越超级计算机的相位。

　　博伊科指出，这些实验显示，量子计算机在低噪声相位和高噪声相位之间存在一种过渡。在 “低噪声相位” 中，基准计算的复杂性足以使量子计算机在性能上优于经典计算机。此外，研究还证明了自2019年以来一直在实验中使用的随机电路采样基准是有效的，因为它超出了经典超级计算机的能力。

　　博伊科还补充说，这项研究证实了理论上的 “内文法则”，即量子计算的能力正在以双指数速度增长，远超传统计算。然而，值得注意的是，随机电路采样并没有实际应用，因此未来的工作将集中在将基准改进为可实际应用的方向上。