機器之心報道

機器之心編輯部

剛剛，谷歌宣布了一項具有歷史意義的研究成果。

他們全新的量子回聲（Quantum Echoes ） 算法在 Willow 芯片上運行，解決原子相互作用問題的速度比最好的傳統(tǒng)超級計算機快 13000 倍，在數(shù)小時內完成了需要 Frontier 超級計算機大約 3.2 年才能完成的計算。

更令人稱奇的是，其結果是可驗證的，可以說這是量子計算機首次能夠在真實硬件上成功運行可驗證的算法。相關研究登上 Nature 封面。

量子回聲核心是測量一種量子可觀測量的期望值，這種可觀測量被稱為 OTOC（out-of-time-order correlator）。

OTOC 及其高階推廣是一類新的可觀測量，用于描述量子動力學如何變得混沌。與比特串不同，量子期望值（例如電流、速度、磁化強度和密度）是可驗證的計算結果，即使在不同的量子計算機上運行時也保持不變。

其實，這項突破建立在谷歌數(shù)十年的技術積累和過去六年的關鍵進展之上。

早在 2019 年，谷歌就曾展示過量子計算機能夠解決一個經(jīng)典超級計算機需要數(shù)千年才能完成的問題。而在去年年底（2024 年），谷歌推出的新一代 Willow 量子芯片展示了如何顯著抑制誤差，解決了科學家們近 30 年來一直面臨的核心難題。如今的這一突破，讓谷歌量子計算機朝實用性發(fā)展，又邁進了一大步。

這項工作涉及谷歌量子 AI 團隊的許多成員，以及谷歌 DeepMind 和加州大學伯克利分校、達特茅斯學院等研究者。值得一提的是，新晉諾獎得主、現(xiàn)任谷歌量子 AI 實驗室硬件首席科學家 Michel Devoret 也參與其中。

論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

谷歌及其母公司 Alphabet 的首席執(zhí)行官 Sundar Pichai 表示：Willow 芯片首次實現(xiàn)了可驗證的量子優(yōu)勢。這項新算法可以利用核磁共振解釋分子中原子間的相互作用，為未來在藥物研發(fā)和材料科學領域的潛在應用鋪平了道路。而且，該算法的結果是可驗證的，這意味著其結果可以被其他量子計算機重復或通過實驗驗證。這一突破是邁向量子計算首次實際應用的重要一步。

有網(wǎng)友認為這項研究標志著量子硬件不僅在理論上，而且在實驗中都展現(xiàn)出卓越的優(yōu)勢，為實用且可擴展的量子計算鋪平了道路！量子計算終于走向實用！

量子回聲算法：可驗證的量子優(yōu)勢

量子回聲可用于研究自然界中各種系統(tǒng)的結構，從分子到磁體再到黑洞。

這是人類歷史上第一次，有量子計算機成功運行了一個可驗證的算法，并且其性能超越了超級計算機的能力。

所謂量子可驗證性，意味著計算結果可以在量子計算機上，或任何同等水平的量子計算機上被重復驗證，得到相同的答案，從而確認結果的正確性。

這種可重復、超越經(jīng)典計算的能力，是實現(xiàn)可擴展驗證的基礎，也讓量子計算機離成為實用科研工具更近了一步。

這次，谷歌新技術的運作方式，就像一個高度精密的回聲實驗。

研究者向量子系統(tǒng)（即 Willow 芯片上的量子比特）發(fā)出經(jīng)過精心設計的信號，然后輕微擾動其中一個量子比特，接著精確地反轉信號的演化過程，以「傾聽」返回的那一道量子回聲。

這種量子回聲的獨特之處在于：它會因為相長干涉（constructive interference）而被放大，這是量子波疊加后彼此增強的現(xiàn)象。

正因如此，測量變得極其敏感，需要能夠以前所未有的精度捕捉量子信號的變化。

這張示意圖展示了在谷歌的 105 個量子比特陣列上創(chuàng)建量子回聲的四個步驟：正向運行操作 → 擾動一個量子比特 → 反向運行操作 → 測量結果。信號的重疊程度揭示了擾動如何在 Willow 芯片上擴散。

這一版量子回聲算法的實現(xiàn)，得益于 Willow 芯片在量子硬件方面的進步。

去年，Willow 芯片通過了隨機電路采樣基準測試，這是一項用于衡量量子系統(tǒng)最大狀態(tài)復雜度的測試，證明了其強大性能。而量子回聲算法則代表著一種全新的挑戰(zhàn)類型，因為它模擬的是一個真實的物理實驗。

這意味著該算法不僅能處理復雜系統(tǒng)，還要求在最終計算中具備極高的精確度。

這也正是谷歌稱之為可驗證的量子計算的原因，其結果可以通過其他同等質量的量子計算機進行交叉驗證。同時，為了實現(xiàn)高精度與高復雜度，量子硬件必須具備兩個關鍵特性：極低的誤差率；高速的運算能力。

走向現(xiàn)實應用

量子計算機將在模擬量子力學現(xiàn)象方面發(fā)揮關鍵作用，例如原子與粒子的相互作用，以及分子的結構（或形狀）?？茖W家們理解化學結構的重要工具之一是核磁共振（NMR），這也是磁共振成像（MRI）技術背后的原理。核磁共振就像一臺分子顯微鏡，強大到能夠讓我們看到原子之間的相對位置，從而幫助我們理解分子的結構。

模擬分子的形狀與動力學是化學、生物學以及材料科學的基礎，而在這一方面的進步，則支撐著從生物技術到太陽能再到核聚變等諸多領域的發(fā)展。

在與加州大學伯克利分校合作的一項驗證性實驗中，谷歌在 Willow 量子芯片上運行了量子回聲算法，研究了兩個分子，一個包含 15 個原子，另一個包含 28 個原子，以驗證這一方法。結果表明，量子計算結果與傳統(tǒng) NMR 的結果一致，并揭示了后者通常無法獲得的額外信息，這對谷歌提出的方法是一個關鍵性的驗證。

正如望遠鏡和顯微鏡曾經(jīng)打開人類通往未知世界的大門一樣，這項實驗也是邁向一種新的量子鏡（quantum-scope）的重要一步，它有望讓人們測量那些過去無法觀測到的自然現(xiàn)象。借助量子計算增強的 NMR，未來有望成為藥物研發(fā)的有力工具，用于研究潛在藥物與靶標的結合方式；或在材料科學中，用于表征新型材料（如高分子、電池組件，甚至量子比特構成材料）的分子結構。