今日では、Googleの量子AIラボの研究者ジュリアン・ケリーは、公式ブログGoogleの研究では、文書を発行したピアレビュー、Googleの最新の72ビット汎用量子コンピュータを導入しました。
「私たちはただのテストを開始した、」グーグルの物理学者ジョン・マティーニは言った：「我々は現時点では知っているから、我々は非常に楽観視している」マティーニは、すべてがうまく動作するかどうか、量子覇権は数ヶ月で達成することができることを言いました。
ケリーはGoogleの量子AIラボ（グーグル量子AIラボ）の目標は、量子コンピュータは、現実世界の問題を解決するために使用することができます構築することであること。Googleの戦略は、最近のアプリケーションを探索する一般的なエラー訂正量子コンピュータシステムと互換性があると述べた。ために、古典的な範囲に加えて、シミュレーション・アルゴリズムを実行するための量子プロセッサ、それだけでなく、大規模量子ビットを必要とし、プロセッサ読み出し（読み出し）における低い誤り率および論理演算、例えば、保証することも重要である単一ビットゲートと2ドア
ロサンゼルスの米国物理学会の年次総会、Googleは新しい量子プロセッサBristleconeを実証した。このドアの超伝導システムに基づいて、量子ビットエラーレート技術とスケーラビリティを勉強だけでなく、量子シミュレーションでは、最適化することを目指してそして機械学習アプリケーション。
レコード72キュビット量子コンピュータ、1％のエラー率は、量子ヘゲモニーであってもよいです
Julian Kellyによると、最新のデバイスは、Googleが以前に提案した9キュビット量子コンピュータの線形アレイに見られる物理学に従っています。この技術の最良の結果は、1％の低い読み取りエラー率、シングル量子ビットゲート（0.1％）と最も重要なダブル量子ビットゲート（0.6％）このデバイスは、9キュビットと同じパターンを使用して結合、制御、読み取りを行いますが、キュービットの正方配列。
実験では、研究者は、将来の量子ヘゲモニーを実証するために、このサイズのデバイスを選択し、表面符号化を用いた1次および2次の誤り訂正を研究し、実際のハードウェア上で量子アルゴリズムの開発を促進した。
特定のアプリケーションを探索する前に、量子プロセッサを定量化する機能が重要です.Googleの理論チームは、ランダム量子回路をシステムに適用することによってこのタスクを達成するベンチマークツールを開発しましたタスクは無作為に割り当てられ、サンプリング出力は古典的なシミュレーション方法によって分布について検査される。十分に小さい誤差を有する量子プロセッサの場合、コンピュータ科学に関する明確な問題で古典的なスーパーコンピュータの問題を上回る可能性があるパフォーマンス、つまり、「量子覇権」これらのランダム回路は、量子ビットと計算された長さと深さの両方で大きくなければなりません。
誰もこの目標を達成することはできませんが、Googleの研究者は、49量子ビット、40を超える回路深度、0.5ビット未満の2ビットエラーを使用することで、量子覇権の目標を完璧にすることができると計算しましたスーパーコンピュータ実験よりも優れた量子プロセッサがこの分野の流域であることが判明したことを彼らが証明していることを証明するだけでなく、将来の主な目標の1つです。
グーグルは、機器の9量子ビット上で同様の性能を達成するために期待していたが、現在は72個の量子ビットを行っている。彼らは将来的に、より大規模な量子コンピュータの構成は、Bristleconeは魅力的な原則になることを指摘しました証明。Googleはまた、デバイスがプロセッサ自体、とても慎重の反復ラウンドでシステム工学のための次の必要性などのソフトウェアなどBristlecone、制御電子回路と様々な技術を必要とし、同様にシステムが低エラーで実行されていることを言いました観測。
Googleの量子AIラボは、量子Bristleconeの使用が覇権を達成したが、このレベルでは。彼らはまた、より多くの研究者を助けることができる、結果を共有することを楽しみにして構築し、エキサイティングな挑戦になる機器を操作する方法を学ぶことができることこの分野の実験を行う。
Google：49から72まで、私たちはIBMよりも少しだけ良いだけでなく
前に言ったように、Googleはそれが彼らの計算の結果であったと言って、49量子ビットの量子コンピュータ量子覇権を構築することを約束しました。なぜ、この突然のジャンプ「72」量子ビットそれ？
すべてに沿って、我々は50量子ビットの量子コンピュータは49量子ビットの量子コンピュータ量子直後覇権文を達成スローするように「開始価格」量子覇権であることを信じて、IBMとGoogle、彼らの研究でそれを言いましたいくつかの特定の量子アプリケーションでは、量子ヘゲモニーを達成するには、それ以上の量子ビットが必要になることを示しています。
2017年11月12日、IBMは20キュビットの量子コンピュータの開発に成功し、世界初の50キュビットの量子コンピューティング・プロトタイプの構築とテストに成功しました。
先週、サンフランシスコでのIBM就任指数開発者会議、IBMはその50量子ビットのプロトタイプ外に実証し、内部構造も露呈しました。
しかし、量子覇権を達成するために、量子シミュレーションは今述べたことを言わなければならないでしょう。わずか46個の量子ビットは、従来のコンピュータにユニバーサル量子コンピュータをアナログシミュレートすることができる最も強力なスーパーコンピュータは、非常に困難です物理的な科学技術の教授人民元音響陸軍学校による2017年11月における最先端の研究活動は、武漢大学、ユーリッヒスーパーコンピュータセンター金峰pingの研究者、教授クリステルMichielsenとフローニンゲン、オランダとドイツの研究チームの教授ハンス・デ・Raedt大学は、共同研究で構成しますスーパーコンピュータ無錫国家スーパーコンピューティングセンターに実装され、中国太湖の神性光シミュレートされたユニバーサル量子コンピュータのシリーズ、量子は、45ビットのアナログを達成。その後、2017年12月に、チームは46量子ビットを実現するために、再び突破してきました現在の世界記録を設定するシミュレーション。
スケーラビリティが45-46から直面ユニバーサル量子コンピュータを実現するために問題の一つである、ただ1つのビットが追加されますが、コンピュータシミュレーション、追加の各量子ビットで、コンピュータのメモリを倍増する必要があるそうです。例えば、アナログ45は、メモリのキュビット量子コンピュータ、少なくとも0.5 PB（0.5×10 ^約15バイト）を有します。
したがって、72ビットの量子コンピュータをシミュレートするために、回RAM（2 ^ 26（72から46）バイト）の数百万人が必要です。私たちは、おそらくそんなにメモリスーパーコンピュータを使用していない。したがって、Bristlecone場合これまでのところ、最も強力なスーパーコンピュータよりも一般的なアルゴリズムを高速に実行できるようになりました。
2018量子ヘゲモニーコンテストのポイントを獲得、小型商用量子コンピュータが5年以内に登場
また、量子ビットでは、量子覇権はまた、古典的なスーパーコンピュータほど良好ではない量子コンピュータの高いエラー率、すぐに低エラーレートを必要とします。しかし。
Googleの引数によると、量子コンピュータの最低誤差率は1％以内でなければならず、ほぼ100量子ビットは、72量子コンピュータ上のGoogleがこの目標を達成している、誤り率に、一瞬のために。単一量子を拡大しますビットゲートは、二量子ビットゲートは0.6％であり、0.1％でした。
私たちは何百万人（0.1％）のも、量子ビットエラーレートの数十を達成することができます場合は、量子コンピュータが本当に効率的に実用的な問題を解決するために開始されます。これは、さらに長い十年かかかる場合があります。
しかし、少なくともGoogleは量子ビットの量子コンピュータの大規模製造の前に、我々は最初のいくつかの小さな、でも商用量子コンピュータ、量子コンピューティングやビジネス・アプリケーションを実現するかもしれないと考えています。
2017年、Googleの量子チームは、彼らが信じていることを自然に記事を掲載し、その理論の欠如は、補正を完了することができますが、5年以内に、まだ量子コンピューティングの出現についての小さなデバイスが存在しますが、これは投資家に与える場合でも、短期的なリターンは「初期の量子コンピューティングデバイスは、商用利用、サンプリング、量子シミュレーション、量子と量子場の最適化を支援します。速い計算速度は、金融や医療分野への人工知能から明らかな商業的利点を持っています。」
Googleは彼らが72 Bristleconeの量子ビットの量子コンピュータは量子覇権試験装置だけでなく、研究はスケーラビリティとエラー率、量子シミュレーション、最適化、および機械学習アプリケーションの開発をキュビットとしてを達成できるだけでなく、期待しています。
2018年1月の終わり、イギリスの「フィナンシャル・タイムズ」のニュースリリースには、今後数週間で、GoogleとMicrosoftは別に2ランドマークの量子技術の大きなブレークスルーを発表されます。
今、Googleがマイクロソフトを見て、その後、それらを72量子ビットの量子コンピュータを提供します。