AlphaQubit是谷歌推出基于AI技術的量子錯誤解碼器，用深度學習架構Transformers識別和糾正量子計算中的錯誤。AlphaQubit基于精確的誤差識別，助力量子計算機實現長時間、大規模的可靠計算，對于推動量子計算的實用化具有重要意義。AlphaQubit在谷歌的Sycamore量子處理器上經過訓練和測試，展現出比現有技術更高的錯誤識別精度，為量子糾錯領域樹立新的標準。
AlphaQubit的主要功能錯誤識別與糾正：識別量子計算機中的計算錯誤，進行糾正，提高量子計算的準確性和可靠性。基于AI的解碼：用機器學習技術預測和糾正量子比特（量子位）的錯誤。性能優化：優化量子糾錯過程，提高量子計算機的性能，能執行更復雜、更長時間的計算任務。泛化能力：泛化到超出訓練數據的場景，在訓練中未遇到的新情況下能保持良好性能。AlphaQubit的技術原理量子糾錯碼：基于量子糾錯碼，特別是表面碼（surface code），基于物理量子比特的冗余編碼邏輯量子信息的方法。一致性檢查：定期對量子比特進行一致性檢查檢測錯誤，檢查是基于測量量子比特的X和Z穩定子完成的。神經網絡架構：基于Transformers的神經網絡架構，架構在自然語言處理等領域顯示出強大的性能。輸入與輸出：將一致性檢查的結果作為輸入，用神經網絡處理后，預測邏輯量子比特在實驗結束時的狀態是否發生錯誤。訓練與微調：首先在模擬數據上進行預訓練，然后用來自特定量子處理器的實驗數據進行微調，適應實際的硬件特性。軟讀出與泄漏信息：基于軟讀出（soft readouts）和泄漏（leakage）信息，提供關于量子比特狀態的額外信息，提高錯誤糾正的準確性。AlphaQubit的項目地址項目官網：technology/google-deepmind/alphaqubit-quantum-error-correction技術論文：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08148-8AlphaQubit的應用場景量子計算機開發：直接應用在量子計算機的開發中，提高量子處理器的穩定性和準確性，執行更復雜的計算任務。藥物發現：在藥物研發領域，量子計算機模擬分子和化學反應，確保量子計算結果的準確性，加速新藥的發現和開發。材料設計：量子計算機精確模擬材料的電子結構，提高模擬的準確性，在新材料設計和發現中發揮作用。密碼學：量子計算機在破解傳統加密算法方面，能提高量子計算機在密碼學領域的應用效率和安全性。優化問題：量子計算機在解決優化問題方面，幫助提高量子優化算法的準確性，應用于物流、金融等領域。 
