IBM发布量子摩尔定律：量子体积每年翻番，10年内实现量子霸权
专家库 | 人才库 | 企业库 | 项目库 | 投资机构库 | 招商信息库 | 前沿特攻队招募
前沿君微信：tech9999 手机：18501361766
来源：新智元（ID：AI_era）
IBM宣布量子计算新里程碑：迄今为止最高的量子体积。与此同时，IBM发布了量子性能的“摩尔定律”，宣布其“量子霸权”时间表：为了在10年内实现量子霸权，需要每年将量子体积至少增加一倍。
量子摩尔定律来了！
在近日召开的 2019 年美国物理学会三月会议上，IBM抛出了这个概念。
在这次会议上，IBM 宣布它最新型的量子计算机、今年 1 月在 CES 上亮相的全球首台商用量子计算一体机 IBM Q System One 提供了 “迄今为止最高的量子体积”。
“量子体积”(Quantum Volume) 是 IBM 提出的一个专用性能指标，用于测量量子计算机的强大程度，其影响因素包括量子比特数、门和测量误差、设备交叉通信、以及设备连接和电路编译效率等。
因此，量子体积越大，量子计算机的性能就越强大，能够解决的实际问题就越多。
重要的是，IBM 发现量子体积遵循一种 “摩尔定律”：其量子计算机实现的量子体积，每年增加一倍：
2017 年 IBM 的 Tenerife 设备 (5-qubit) 已经实现了 4 量子体积；
2018 年的 IBM Q 设备 (20-qubit)，其量子体积是 8；
2019 年最新推出的 IBM Q System One(20-qubit)，量子体积达到 16.
也就是说，自 2017 年以来，IBM 每年将量子体积翻了一番。
这种倍增与摩尔定律非常相似。摩尔定律由英特尔创始人之一的戈登・摩尔提出，即：
集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍
IBM还制定了一个雄心勃勃的时间表：为了在 2020 年代实现量子霸权，需要每年至少增加一倍的量子体积！
IBM 在博客上发布了对 System Q One 的几个模型测试结果的概述。
当然，重点的测量指标是 “量子体积”，团队还发表了一篇论文，详细描述了这个指标以及如何计算。
在论文中，他们指出，新的度量标准 “量化了计算机成功实现的最大宽度和深度相同的随机电路”，并指出它还与错误率密切相关。
除了提供迄今为止最高的量子体积之外，IBM Q System One 的性能还反映了 IBM 所测量到的最低错误率，平均 2-qubit gate 的错误率小于 2%，其最佳 gate 的错误率小于1%。
低错误率很重要，因为要想构建功能完备、大规模、通用、容错的量子计算机，需要较长的相干时间和较低的错误率。
量子体积是衡量量子霸权 (Quantum Advantage, 又称量子优势) 进展的一个基本性能指标，在这一点上，量子应用程序带来了超越经典计算机本身能力的重大、实际的好处。
接下来，详细阐述“量子体积”的概念和意义。
IBM对 Q System One进行了详细的基准测试，并在博客中公布IBM Q Network系统“Tokyo”和“Poughkeepsie”以及公开发布的IBM Q Experience系统“Tenerife”的一些性能数据。
特定量子计算机的性能可以在两个层面上表示：与芯片中基础量子位相关的度量，我们称之为“量子器件”，以及整体系统性能。
下表比较了四个最近的IBM Q系统中量子器件的基本指标：
IBM Q System One的性能可以体现在测得的一些最优性能/最低错误率数字中。平均两个量子比特门误差小于2％，最佳门错误码率小于1％。
IBM的设备基本上受到相干时间的限制，对于IBM Q System One来说平均为73μs。
平均两比特率误差率在相干极限的两倍之内（1.68倍），该极限即由量子位T1和T2设定的理论极限（IBM QSystem One平均为74μs和69μs）。这表明IBM的控件引起的误差非常小，已经接近该器件上最高的量子比特保真度。
为了在本世纪20年代实现量子优势，需要每年至少将“量子体积”增加一倍。
IBM的五量子比特设备Teumife的量子体积是2017年首次通过IBM Q Experience量子云服务提供的，目前的IBM Q 20-量子位的高端设备的量子体积为8。最新结果表明，IBM Q System One性能已经超过16量子体积。自2017年以来，IBM Q团队每年都实现了量子体积的倍增。
下面是一张量子系统开发路线图，以量子体积为衡量标准，量子系统计算力每年增长一倍。
有趣的是，其实可以将上图与Gordon Moore在1965年4月19日提出这张著名的“摩尔定律”图表进行比较：
为了实现0.01％的误差率，需要将相干时间提高到1-5毫秒，这是一个漫长的未来之路，在量子系统中实现这一目标需要克服很多激动人心的挑战。
在制定系统路线图的同时，需要同时研究元器件的基本物理特性，并测量了单个超导传输量子比特T1弛豫时间长达0.5毫秒（500微秒，质量因数为1500万），研究结果表明这些器件不存在基本材料上的限制问题。
虽然“量子体积”可用于表征设备性能，但业界也可以使用其他指标，例如测量设备上的纠缠量子位的方式，从中提取有关系统性能的更多信息。
对于多量子位纠缠，一个简单的衡量标准是n-qubit Greenberger-Horne-Zeilinger（GHZ）状态的断层摄影（可完全描述未知量子态的相同集合的过程），比如4量子位状态。
首先准备GHZ状态，并通过在不同基础上的各个量子位的投影，重建我们创建的状态。这里的量度指标是可实现的实验状态相对于目标状态的保真度。
状态层析成像对测量误差很敏感，因此如果不具备去除这些误差影响的技术，我们重建的4量子位 GHZ状态的保真度为0.66，可以绘制出如下的密度矩阵：
不过，可以通过额外校准测量来确定测量误差的倒数，并对层析成像数据进行测量校正，从而降低这些误差。同样的数据经过校正处理后，保真度提升至0.98。请注意，此值不包括误差线，误差线将包含由于状态准备和测量误差引起的统计噪音和系统噪音。
Qiskit Ignis是一种理解和降低量子电路和器件噪音的框架，也是IBM的开源量子开发套件Qiskit的一部分。Qiskit Ignis中包括测量误差降噪。
降噪后的4比特GHZ状态层析成像，保真度为0.98
我们还对IBM Q System One上的真正纠缠状态进行了初步测量，共有多达18个量子比特纠缠。
这些初步结果，再加上量子体积和降低测量误差技术的改进，以及新的快速高保真量子位测量的成果，将在2019年3月美国物理学会的会议上公布。
量子计算的噪声中间量子（NISQ）时代的到来是一个激动人心的时刻——从硬件，软件到物理学的突破，再到新的量度标准的诞生。要在实用系统上继续改进“量子体积”量度标准，仍需要进一步的研究和应用。IBM计划在纽约Poughkeepsie开设新的量子计算中心，在2019年下半年制造具有相当性能水平的量子计算系统。
IBM Q System One，号称全球首台量子计算一体机，它体积如同大象，算力不敌小手机。
今年 1 月，拉斯维加斯 CES 展会上，Q System One 首次亮相。
IBM Q System One
它犹如一件艺术品，被安置在一个 2.74 米高、2.74 宽的的硼硅玻璃柜中，中间挂着吊灯一般的量子计算核心硬件，由一个闪亮的圆柱形黑色外壳包裹，里面的所有部件都被精妙地隐藏起来。
当然，为了方便维护，玻璃外壳可以使用电机打开。
IBM Q System One 由许多自定义组件组成，这些组件协同工作，可用于最先进的基于云的量子计算程序，包括：
具有稳定性和自动校准能力的量子硬件设计，提供可重复、可预测的高质量量子比特。
制冷工程，提供连续冷却、孤立的量子环境。
紧凑型高精度电子元件，可严格控制大量量子比特。
量子固件，可管理系统运行状况并启用系统升级，无需用户停机。
经典计算能力，提供安全的云访问和量子算法的混合运行。
以及 IBM 刚刚公布的，它的 “量子体积” 达到了 16。
如果明年 IBM 如约推出 32 量子体积的计算机，又会是何等的高端艺术品呢？
根据 BCC Research 的数据，到 2022 年，全球量子计算市场的复合年均增长率预计将达到 37.3%，产值达到 1.61 亿美元左右。再往后，2027 年该市场的年复合增长率将达到 53% 左右，产值达到 13 亿美元。
这个预测并不夸张。因为，这个领域的竞争正在加剧。
英特尔、微软、谷歌等主要竞争对手正在加入竞争。这些巨头科技公司正不遗余力地将量子计算商业化和民主化，使其进入商用领域。
英特尔最近与 Bluefors 和 Afore 合作推出了首款量子低温晶圆探针 (Cryogenic Wafer Prober)。这种装置可以加速基于硅的量子芯片上量子比特的测试过程。
微软的量子网络也正在成长。作为该公司量子开发工具包的一部分，微软大力推广其“量子友好” 的最新编程语言 Q#(Q-sharp)。微软的目标是开发一种通用量子计算机，采用坚固的基于纳米线的硬件结构，具有纠错机制。
以此同时，谷歌在去年 7 月发布了名为 Cirq 的开源软件工具包，以帮助开发人员测试量子计算算法。此外，在去年 3 月，谷歌宣布推出 Bristlecone，一台 72 量子比特的通用量子计算机。
参考链接：
https://www.ibm.com/blogs/research/2019/03/power-quantum-device/
| 一网打尽系列文章，请公号内回复以下关键词查看： | ||
|---|---|---|
| 创新发展：习近平 | 创新中国 | 创新创业 | 科技体制改革 | 科技创新政策 | 协同创新 | 科研管理 | 成果转化 | 新科技革命 | 基础研究 | 产学研 | 供给侧 | ||
| 热点专题：军民融合 | 民参军 | 工业4.0 | 商业航天 | 智库 | 国家重点研发计划 | 基金 | 装备采办 | 博士 | 摩尔定律 | 诺贝尔奖 | 国家实验室 | 国防工业 | 十三五 | 创新教育 | 军工百强 | 试验鉴定 | 影响因子 | 双一流 | 净评估 | 大学排名 | ||
| 预见未来：预见2016 |预见2020 | 预见2025 | 预见2030 | 预见2035 | 预见2045 | 预见2050 | ||
| 前沿科技：颠覆性技术 | 生物 | 仿生 | 脑科学 | 精准医学 | 基因 | 基因编辑 | 虚拟现实 | 增强现实 | 纳米 | 人工智能 | 机器人 | 3D打印 | 4D打印 | 太赫兹 | 云计算 | 物联网 | 互联网+ | 大数据 | 石墨烯 | 能源 | 电池 | 量子 | 超材料 | 超级计算机 | 卫星 | 北斗 | 智能制造 | 不依赖GPS导航 | 通信 | 5G | MIT技术评论 | 航空发动机 | 可穿戴 | 氮化镓 | 隐身 | 半导体 | 脑机接口 | 传感器 | ||
| 先进武器：中国武器 | 无人机 | 轰炸机 | 预警机 | 运输机 | 直升机 | 战斗机 | 六代机 | 网络武器 | 激光武器 | 电磁炮 | 高超声速武器 | 反无人机 | 防空反导 | 潜航器 | ||
| 未来战争：未来战争 | 抵消战略 | 水下战 | 网络空间战 | 分布式杀伤 | 无人机蜂群 | 太空战 | 反卫星 | 卫星 | 混合战争 | ||
| 领先国家：美国 | 俄罗斯 | 英国 | 德国 | 法国 | 日本 | 以色列 | 印度 | ||
| 前沿机构：战略能力办公室 | DARPA | 快响小组 | Gartner | 硅谷 | 谷歌 | 华为 | 阿里 | 俄先期研究基金会 | 军工百强 | ||
| 前沿人物：钱学森 | 马斯克 | 凯文凯利 | 任正非 | 马云 | 奥巴马 | 特朗普 | ||
| 专家专栏：黄志澄 | 许得君 | 施一公 | 王喜文 | 贺飞 | 李萍 | 刘锋 | 王煜全 | 易本胜 | 李德毅 | 游光荣 | 刘亚威 | 赵文银 | 廖孟豪 | 谭铁牛 | 于川信 | 邬贺铨 | ||
| 全文收录：2018文章全收录 | 2017文章全收录 | 2016文章全收录 | 2015文章全收录 | 2014文章全收录 | ||
| 其他主题系列陆续整理中，敬请期待…… |