据微软官网日前宣布，该公司与量子计算公司Quantinuum组成的联合团队展示了可靠量子计算能力：创建了12个高度可靠的逻辑量子比特，并演示了规模化计算。团队还使用逻辑量子比特结合人工智能（AI）和云端高性能计算，展示了首个端到端化学模拟，解决了实际化学难题。这些成就表明人们的量子计算研究翻开新篇章，可用于加速科学发现。
今年4月，这一联合团队曾创建了4个逻辑量子比特。在最新研究中，联合团队将名为Azure Quantum的量子比特虚拟化平台，应用于Quantinuum公司的H2离子阱量子计算机。H2改进后实现了56个量子比特，由此创建的所有12个逻辑量子比特，都纠缠在一种复杂的排列中，称为猫态或格林伯格-霍恩-泽林格（GHZ）态。当进行量子计算时，它们的电路错误率为0.0011，而相应物理量子比特的电路错误率0.024。
团队实现了逻辑量子比特的规模化计算，即利用逻辑量子比特演示了多项容错计算。在8个逻辑量子比特上，团队成功进行了5轮重复纠错。此外，8个逻辑量子比特在纠错过程中还进行了容错计算，成功展示了逻辑纠错运算与多轮量子纠错的结合。8个逻辑量子比特的电路错误率为0.002，而相应物理量子比特的电路错误率为0.023。这是计算与纠错良性结合的首次演示，展示了这些逻辑量子比特已能可靠地执行越来越深入的量子计算。
为了进一步展示量子计算在化学应用中的实用性，团队使用端到端混合模拟，创造了一个混合式工作流，解决了一项化学中的实际问题：准确估算重要催化中间体活性空间的基态能量。这也是高性能计算、AI和量子计算首次协同应用于解决科学问题。
【总编辑圈点】
这项研究最受关注的焦点在于它以“量子+AI+高性能计算”的形式，首次解决了实际科学问题。你可能要问，经典计算解决不了这个问题吗？实际上，单独用经典计算，效果会差很多。一些过于复杂的化学问题，用经典计算去识别和“找出路径”，用量子计算给出高精度结果，让AI处理海量数据，可以将研发过程从几年时间，压缩至短短几天。而当量子—经典混合计算机能够解决以往无法解决的科学问题时，量子计算的里程碑也就实现了。
据微软官网日前宣布，该公司与量子计算公司Quantinuum组成的联合团队展示了可靠量子计算能力：创建了12个高度可靠的逻辑量子比特，并演示了规模化计算。团队还使用逻辑量子比特结合人工智能（AI）和云端高性能计算，展示了首个端到端化学模拟，解决了实际化学难题。这些成就表明人们的量子计算研究翻开新篇章，可用于加速科学发现。
今年4月，这一联合团队曾创建了4个逻辑量子比特。在最新研究中，联合团队将名为Azure Quantum的量子比特虚拟化平台，应用于Quantinuum公司的H2离子阱量子计算机。H2改进后实现了56个量子比特，由此创建的所有12个逻辑量子比特，都纠缠在一种复杂的排列中，称为猫态或格林伯格-霍恩-泽林格（GHZ）态。当进行量子计算时，它们的电路错误率为0.0011，而相应物理量子比特的电路错误率0.024。
团队实现了逻辑量子比特的规模化计算，即利用逻辑量子比特演示了多项容错计算。在8个逻辑量子比特上，团队成功进行了5轮重复纠错。此外，8个逻辑量子比特在纠错过程中还进行了容错计算，成功展示了逻辑纠错运算与多轮量子纠错的结合。8个逻辑量子比特的电路错误率为0.002，而相应物理量子比特的电路错误率为0.023。这是计算与纠错良性结合的首次演示，展示了这些逻辑量子比特已能可靠地执行越来越深入的量子计算。
为了进一步展示量子计算在化学应用中的实用性，团队使用端到端混合模拟，创造了一个混合式工作流，解决了一项化学中的实际问题：准确估算重要催化中间体活性空间的基态能量。这也是高性能计算、AI和量子计算首次协同应用于解决科学问题。
【总编辑圈点】
这项研究最受关注的焦点在于它以“量子+AI+高性能计算”的形式，首次解决了实际科学问题。你可能要问，经典计算解决不了这个问题吗？实际上，单独用经典计算，效果会差很多。一些过于复杂的化学问题，用经典计算去识别和“找出路径”，用量子计算给出高精度结果，让AI处理海量数据，可以将研发过程从几年时间，压缩至短短几天。而当量子—经典混合计算机能够解决以往无法解决的科学问题时，量子计算的里程碑也就实现了。
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