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量子计算“黑马”实现通用门集,美国能源部设定2028年节点

研究人员在Quantinuum的H2处理器上利用54个量子比特,首次展示了由非阿贝尔任意子构成的通用门集。该工作于9月25日在《自然》杂志发表。两天后,美国能源部发布国家路线图,要求到2028年建成一台具有科学实用价值且经过纠错的量子计算机。

科技新闻王雅琴发布: 2026年9月28日4 分钟阅读资料来源 6
量子计算“黑马”实现通用门集,美国能源部设定2028年节点

这项成果来自芝加哥大学Pritzker分子工程学院、哈佛大学、石溪大学和Quantinuum,于9月25日在《自然》发表,ScienceDaily同日报道。团队在54量子比特的囚禁离子电路中创建并操控非阿贝尔任意子,结合编织和融合两种操作,证明该方法能支持任意量子算法。

量子计算机很脆弱。工程师通常将信息分散在多个物理量子比特上以保护数据,但纠错码无法提供通用计算所需的所有操作。标准做法是通过蒸馏过程制备特殊的“魔法态”,这可能消耗机器中大量量子比特。

“我们展示了一个所谓的通用门集,”芝加哥大学PME分子工程助理教授、共同作者Ruben Verresen告诉ScienceDaily,“这意味着如果你在这些新兴的夸克版本中存储信息并移动它们,就可以执行任何想要的量子计算。”

非阿贝尔任意子并不作为独立粒子存在。科学家通过纠缠许多普通量子比特来构建它们,形成一个具有自身规则的集体状态。每个任意子都携带一个内部状态,当一个任意子围绕另一个移动时,该状态会发生变化,移动的顺序携带着信息。2024年,包括Verresen在内的团队在Quantinuum机器上创建了与D4对称群相关的任意子,但仅靠编织无法覆盖所有操作。

“非阿贝尔码是量子纠错竞赛中的黑马,”Quantinuum慕尼黑办公室总经理兼科学负责人、共同作者Henrik Dreyer说,“在这项工作中,我们展示了非阿贝尔码中第一个通用门集,这证明了原则上可以在不使用魔法态蒸馏或培育的情况下进行容错计算。”

新实验切换到S3对称群,即保持等边三角形不变的旋转和反射,并在54个纠缠量子比特上运行。ScienceDaily 9月27日的报道将这篇论文列入本周量子计算新闻。

华盛顿为实用机器设定日期

9月27日,费米实验室发布了美国能源部SCAC量子委员会报告《通往整合量子未来的路径》。该报告由费米实验室首席技术官Anna Grassellino主持、芝加哥大学教授Supratik Guha担任副主席的小组领导,设定了里程碑驱动的路径,旨在2028年前展示一台具有科学相关性的纠错量子计算机,并勾勒了专用量子计算用户设施的长期愿景。

其三个阶段从2026年至2028年之间的竞争性“量子重大挑战”,到用户设施的规划,再到2030年及以后的整合量子未来。文件认为,成功应以科学效用而非量子比特数量来衡量,且能源部应保持技术中立。

行业路线图已在类似的截止日期上趋同。IBM于8月19日表示,它将两个低温模块合并并冷却到单一环境中,这是连接数百个量子芯片的一步。据公司公告,这些模块高宽超过8英尺,在不到五天内冷却到4开尔文,随后不久降至15毫开尔文以下。IBM计划到2027年将多个处理器链接成拥有至少1,000个可编程量子比特的机器,朝着2029年实现容错的IBM Quantum Starling迈进。

逻辑量子比特数量也在变化。Interesting Engineering报道,Infleqtion的Sqale机器使用80个物理量子比特展示了30个纠缠逻辑量子比特,该公司称这使其成为首个在商业平台上达到此水平的中性原子系统。CEO Matt Kinsella表示,公司目标是到2028年达到100个逻辑量子比特。

模拟与轨道

量子硬件也正被指向物理问题。ScienceDaily于9月26日报道,由杜克大学领导的一个团队使用13离子量子模拟器重现了弦断裂过程,该过程与早期宇宙的粒子形成有关。该工作于9月23日发表在《自然·物理》上。领导该研究的Christopher Monroe表示,量子模拟提供了研究物质形成的最佳现有平台,仅次于见证大爆炸。

在实验室之外,The Next Web于9月28日报道,印度初创公司TakeMe2Space将于10月1日在SpaceX拼车发射中发射其MOI-1A卫星。该公司称这是印度首颗轨道计算卫星,搭载Nvidia Orin NX边缘芯片和约150瓦功率,已有23家客户预订。它取代了MOI-1,后者在1月12日因ISRO的PSLV-C62三级失败而丢失。

更好的纠错和政府支持的截止日期,现在共享同一个日历。物理能否按此时间表交付,仍是开放问题。

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王雅琴

王雅琴

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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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