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今天，IBM（纽约证券交易所股票代码：IBM）宣布了一项新的突破，并发表在科学杂志《自然》的封面上。
——团队首次证明了量子计算机可以在100多个量子比特的规模上产生精确的结果；并且至少在一种计算类型上，击败了超级计算机。更重要的是，他们设法绕过了量子噪声。
这次，IBM并没有宣称这就是以前经常讨论的“量子优越性(quantum supremacy)”或“量子优势(quantum advantage)”：撇开关于传统算法未来可能的改进或指数级量子优势的定义的辩论，IBM选择了在一个现实应用问题上展示令人印象深刻的实用能力。
量子计算的最终目标之一是模拟经典计算机从未有效模拟过的材料成分。对这些材料进行建模是应对挑战能力的关键一步，例如设计更高效的肥料、制造更好的电池和创造新的药物。但是，今天的量子系统本质上是有噪音的，它们产生了大量的错误、阻碍了性能；这是由于量子比特的脆弱性质和来自其环境的干扰。
在他们的实验中，IBM团队证明了量子计算机有可能通过学习和减轻系统中的错误来超越领先的经典模拟。该团队使用由芯片上的127个超导量子比特组成的IBM Eagle量子处理器来产生大型的纠缠状态，模拟材料模型中的自旋动态，并准确预测其磁化等特性。
IBM 已经使用他们的 Eagle R3 处理器来演示127Q 电路的有效执行，门深度为 60，它在一类问题（二维横向场伊辛模型的时间演化）中做到了这一点。
为了验证这种建模的准确性，加州大学伯克利分校的一个科学家团队同时在位于劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心（NERSC）和普渡大学的先进经典计算机上进行这些模拟。随着模型规模的增加，量子计算机在先进的错误缓解技术的帮助下得出了准确的结果：甚至，即使经典计算方法最终出现了问题，也无法与IBM量子系统相比。
“这是我们第一次看到量子计算机准确地模拟自然界中的物理系统，超越了领先的经典方法。”IBM高级副总裁兼研究部主任Darío Gil说：“对我们来说，这个里程碑是一个重要的步骤，证明今天的量子计算机是有能力的、科学的工具，可以用来对经典系统极其困难（也许是不可能）的问题进行建模，标志着我们现在正进入量子计算的一个新的实用时代。”
早在2017年，IBM量子团队的研究人员就宣布了一项突破：成功模拟了小分子的能量，这篇《自然》封面故事Hardware-efficient Variational Quantum Eigensolver for Small Molecules and Quantum Magnets，展示了如何实现一种新的量子算法，能够使用量子计算机有效地计算小分子（氢化锂和氢化铍）的最低能量状态。
但由于当时系统中的噪声，它们远远达不到化学家所关心的精确度或规模。这些模拟是令人兴奋的——科学家们用量子计算机做了一些事情；同时，真正的突破是，学者对这些模拟的错误原因有了一个概念。
大约在同一时间，该团队发表了一篇理论论文Error Mitigation for Short-Depth Quantum Circuits并设立了一个重要的路标：如果我们能够真正理解是什么导致了噪音，那么我们就有可能消除其影响；然后，也许我们可以从有噪音的量子计算机中提取有用的信息来解决某些类型的问题。
该团队意识到可以使用用来控制量子比特的相同技术，通过一种叫做“脉冲展宽(pulse stretching)”的技术放大噪音的影响。从本质上讲，如果增加了在每个量子比特上进行单独操作的时间，那么我们就会以同样的因素来扩大噪声的数量。
脉冲展宽使该团队在2019年用四个量子比特大幅提高了LiH模拟的准确性。但仍有一个问题：这些方法可以扩展到什么程度？
在团队2023年发表在《自然》的论文Scalable error mitigation for noisy quantum circuits produces competitive expectation values中，他们将这些误差缓解的模拟扩展到26个量子比特，这个模型随着量子计算机的大小而合理扩展——为一个大处理器的噪声建模不再是一项艰巨的任务。这暗示了团队，这些方法可以产生比从经典计算机有效获得的近似值更接近理想答案的结果。
——这基本上奠定了我们目前工作的蓝图。团队表示，“如果我们能提高硬件的规模和质量，并开发出能更大程度地控制放大噪声的方法，也许我们可以将期望值估计到一定的精度，使其对实际应用变得有用。”
噪声的放大是拼图的最后一块。有了一个有代表性的噪声模型，人们可以更准确地操纵和放大噪声；然后，使用零噪声推断(Zero Noise Extrapolation, ZNE)方法，可以推断出没有噪声的计算结果。
这张图说明了ZNE噪声放大的基本原理，这是一种在量子系统中缓解误差的方法。通过ZNE技术，团队将系统中的噪声放大到不同的水平，并评估每个水平的噪声。然后，评估的数据可以与一些推断方法结合起来，使科学家们能够推断回零噪声极限。
同时，错误缓解需要高性能的硬件。通过IBM的127比特IBM Eagle处理器，团队终于有了能够运行足够大的电路的系统。公司认为，“现在，是时候使用错误缓解来测试最先进的处理器了。”
有几种方法可以用经典计算机运行量子电路。第一种是 “蛮力(brute force)”方法——计算期望值，这类似于物理学学生用手计算期望值的方法。这需要首先将有关波函数的所有信息写进一个列表，然后创建一个数字网格（也被称为矩阵）来进行计算。
每增加一个量子比特，这些方法的难度就增加一倍，因此，最终无法捕捉到足够大的电路的复杂性。但是对于一小部分量子电路来说，可以先用这些电路和方法来为经典和量子方法做基准。
这张图显示了在一系列越来越具有挑战性的计算问题上，量子计算机的性能与最先进的经典近似方法的对比。
这张图比较了量子计算机与经典近似方法在超出精确的经典“蛮力”方法能力领域的性能。
实验将按如下方式进行。IBM团队将使用IBM Eagle处理器的所有127个量子比特来模拟一个系统（量子伊辛模型）的变化行为，该系统自然映射到量子计算机。伊辛模型是对自然界的简化，它将相互作用的原子表示为一个能量场中的量子二选一系统的晶格。这些系统看起来很像构成量子计算机的双态量子比特，这使得它们很适合测试上述实验。IBM团队将使用ZNE来尝试并准确计算系统的一个属性——平均磁化(average magnetization)，这是一个期望值：基本上是电路可能结果的加权平均值。
同时，加州大学伯克利分校的团队将试图在劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心（NERSC）和普渡大学的先进超级计算机的帮助下，使用张量网络方法模拟同一系统。具体来说，计算部分在NERSC的Cori超级计算机上运行、部分在劳伦斯伯克利国家实验室内部的 Lawrencium集群上运行、部分在普渡大学由国家科学基金会资助的Anvil超级计算机上运行。然后，团队将把这两种方法与精确的方法进行比较，看看这两种方法的效果如何。
初期，量子方法继续与精确方法保持一致；但随着难度的增加，经典的近似方法开始“动摇”了。
最后，团队要求这两台计算机进行超出精确计算范围的计算：Eagle每次都会返回准确的答案。观察这两种计算模式在模拟越来越复杂的情况下的表现，使两个团队都认同量子计算机可以比经典的近似方法返回更准确的答案。
127量子比特电路的特征。
带有概率误差放大的零噪音推断。
127比特Clifford和非Clifford电路的经典可验证的期望值。
估算超出精确验证的期望值。
不过，目前尚不清楚量子计算是否无可争议地战胜了伊辛模型的经典技术。
许多人认为，在NISQ时代的商业应用越来越不可能。现在，IBM并没有证明这些将被实现，但他们已经大大地将转盘向这个方向移动了。
IBM量子公司和加州大学伯克利分校提出的证据表明，NISQ量子计算机将能够比预期更早地提供价值，这一切都归功于IBM量子硬件的进步和新的错误缓解方法的发展。
这些结果验证了IBM的短期战略，其目的是通过减轻而不是纠正错误来提供有用的计算。不过，这项工作让我们感到兴奋！原因有很多：
– 这是一个现实的场景，使用目前可用的IBM量子处理器、在容错时代之前探索有意义的计算和现实的应用。
– 除了提供原理性的证明外，团队还提供了足够精确的结果，使之成为“有用的”。
需要注意的是，这并不是说今天的量子计算机超过了经典计算机的能力——其他经典方法和专用计算机可能很快就会返回测试的计算正确答案。但这不是重点。量子运行复杂电路和经典计算机验证量子结果的持续来回，将同步改善经典和量子系统，同时让用户对近期量子计算机的能力充满信心。
现在，该领域大多同意，实现量子计算机的全部潜力（如运行Shor算法将大数分解为素数）将需要错误纠正：容错是最终目标，错误缓解是使量子计算达到有用的路径。然而，对于近期的量子硬件是否能在完全实现纠错之前为有用的问题提供计算优势，仍然存在争议。这篇论文给了我们充分的理由相信，在容错时代到来之前，含噪声中等规模的量子计算机将能够提供价值——这包括今天就可以使用的处理器。
“这项工作的关键是，我们现在就可以使用Eagle的所有127个量子比特来运行一个相当可观的深度电路，而且数字结果是正确的。”IBM量子公司量子算法理论组的主要研究人员和经理Kristan Temme说。
IBM 科学家认为，错误缓解是一种临时解决方案，现在可用于解决伊辛模型之外日益复杂的问题。这篇论文是一个里程碑，表明我们正在进入量子优势的时代。量子优势将是一条连续的道路，需要两件事：
首先，我们必须证明量子计算机可以超过经典计算机的性能。
第二，我们必须找到对这种加速有用的问题，并想出如何将其映射到量子比特上。
这篇论文让我们跨越了第一点。IBM团队表示，“它立即指出了对新的经典方法的需求。而且他们已经在研究这些方法了。现在，我们正在问自己，是否可以采取同样的错误缓解概念，并将其应用于经典的张量网络模拟，看看我们是否可以得到更好的经典结果？”
同时，对于量子研究人员来说，这是一种学习过程：“我们如何优化我们的校准策略以运行像这样的量子电路？我们可以期待什么，我们需要做什么来改善未来的事情？这些都是我们在运行项目的过程中一路发现的好东西。”
IBM的100×100挑战：IBM 认为成功实现“量子优势(quantum advantage)”需要至少 100 个量子比特和 100 个门的深度。此次实验表明，IBM已经达到了127×60。
“这项工作让我们有能力也许用量子计算机作为经典算法的验证工具。”
IBM的研究人员，包括从左起的Abhinav Kandala、Kristan Temme、Katie Pizzolato、Sarah Sheldon、Andrew Eddins和Youngseok Kim，与他们的量子计算机在一起。
继这项开创性的工作之后，IBM还宣布其在云端和合作伙伴现场运行的IBM Quantum systems将由至少127个量子比特提供动力，预计将在明年完成。“随着这一过渡，我们所有的用户都将有机会使用像本研究中使用的系统。”
这些处理器提供的计算能力大到足以超越某些应用的经典方法，并将提供改进的相干时间，以及比以前的IBM量子系统更低的错误率。这种能力可以与不断进步的错误缓解技术相结合，使IBM量子系统达到行业的一个新门槛——IBM称之为“实用规模(utility-scale)”，在这个点上，量子计算机可以作为科学工具，探索经典系统可能永远无法解决的新规模问题。
“随着我们实现有用的量子计算，我们有确凿的证据表明探索全新计算问题所需的基石，”IBM研究员兼IBM量子部副总裁Jay Gambetta说：“通过为我们的IBM量子系统配备能够实现实用规模的处理器，我们正在邀请我们的客户、合作伙伴和合作者带着他们最难的问题来探索当今量子系统的极限，并开始提取真正的价值。”
现在，所有IBM量子用户将能够在大于100个量子比特的实用级处理器上运行问题；全球研究人员和行业领袖正利用IBM量子技术追求价值。
因为量子具有直接的潜力，随着IBM扩展其量子技术栈，研究机构和私营部门的领导者正在动员各行业、装备更强大的量子技术。这其中就包括先进的硬件和工具，以探索错误缓解如何实现准确性；一些先锋组织和大学正在与IBM合作，以推进量子计算的价值。这些工作小组包括：
– 医疗保健和生命科学：由克利夫兰诊所和Moderna等组织领导，正在探索量子化学和量子机器学习在加速分子发现和病人风险预测模型等挑战中的应用；
– 高能物理学：由CERN和DESY等开创性研究机构组成，正在努力确定最适合的量子计算方法，用于粒子碰撞事件的识别和重建算法等领域，并研究高能物理学的理论模型；
– 材料：由波音、博世、芝加哥大学、橡树岭国家实验室、埃克森美孚和日本理化学研究所的团队牵头，旨在探索建立材料模拟工作流程的最佳方法；
– 优化：旨在建立全球机构之间的合作，如E.ON、富国银行和其他机构，以探索关键问题，推动确定最适合在可持续发展和金融方面的量子优势的优化问题。
作为全球混合云和人工智能以及咨询专业知识的领先供应商，IBM帮助超过175个国家的客户利用其数据的洞察力、简化业务流程、降低成本，并在其行业中获得竞争优势。
IBM预计，将在今年（2023年）晚些时候公布其最强大的处理器——即1121个量子比特的Condor芯片。IBM量子技术工作负责人Jay Gambetta说道，IBM公司还有“实用规模的处理器(utility-scale processors)”，其开发中的量子比特数高达4158。
“为了实现在2033年之前建造能够进行完全纠错的100,000个量子比特机器的长期目标，研究人员将需要解决大量的工程问题。”Gambetta补充说。
参考链接：
[1]https://newsroom.ibm.com/2023-06-14-IBM-Quantum-Computer-Demonstrates-Next-Step-Towards-Moving-Beyond-Classical-Supercomputing
[2]https://www.nature.com/articles/nature23879
[3]https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.119.180509
[4]https://www.nature.com/articles/s41567-022-01914-3
[5]https://research.ibm.com/blog/utility-toward-useful-quantum
[6]https://www.nature.com/articles/d41586-023-01966-2
[7]https://phys.org/news/2023-06-technique-error-prone-quantum-classical.html
[8]https://www.nytimes.com/2023/06/14/science/ibm-quantum-computing.html
[9]https://www.newscientist.com/article/2378229-ibm-quantum-computer-beat-a-supercomputer-in-a-head-to-head-test/
[10]https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2023/06/14/ibm-achieves-breakthrough-in-quantum-computing/?sh=68757d5b2832
[11]https://quantumcomputingreport.com/ibm-cuts-through-the-noise-whats-the-potential-impact/
[12]https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2023/06/14/ibms-latest-research-paper-signals-a-new-era-of-quantum-computing-is-here/?sh=58871903125a
[13]https://www.nature.com/articles/d41586-023-01965-3
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