微軟宣布了創紀錄的12個糾纏邏輯量子位元，首次實現了端對端量子+AI+雲端化學分子的模擬。這項創舉，意味著人類已經進入量子計算新紀元。人類進入量子運算新時代！剛剛，微軟官宣創造了有史以來，記錄中性能最佳的「邏輯量子位元」——12個。

而且，這是數量最多、保真度最高的量子糾纏位元。

這是透過改進Quantinuum領先的量子電腦H2（56物理量子位元），才取得如今這一突破性的進展。

這證明了，微軟在世界級糾錯的專業能力。

只花了不到3個月的時間，他們便將可靠的邏輯量子位元數，增加了3倍。

此外，將所有12個邏輯量子位元糾纏在一個複雜狀態中，進行「更深層」的量子計算時，相較於對應的物理量子位元，電路錯誤率提高了22倍。

這些結果，均在Azure Quantum計算平台上完成，並利用離子阱硬體實現了邏輯量子位元的規模化計算。

最讓人興奮的是，微軟展示了首個端到端的化學模擬。

AI可以處理大規模數據，量子可以實現複雜計算和精度更高結果，直接研發過程從幾年時間，壓縮至短短幾天。

未來，可擴展量子計算將為科學發現鋪平道路，特別是在化學、物理和生命科學領域。

同時，微軟也宣布與Atom運算聯手打造世界上最強大的計算機，下一步實現1000+高效能的邏輯量子位元。

有網友稱，如果有了充足的能源，從量子計算角度來看，計算成本將降至0（特別是對於訓練AI模型）。到了那時，Scaling Law真的終結了。

我們正處於量子AI時代邊緣。

12個邏輯量子位元創紀錄

微軟和Quantinuum創世之舉的實現，離不開兩個關鍵要素：

一個是Azure Quantum量子位元虛擬化平台，另一個是H2離子阱量子電腦。

3個月，數量增加3倍

今年4月，微軟和Quantinuum曾聯手將量子位元虛擬化系統，應用與H系列離子阱捕捉量子位元。

沒想到，他們在H2上從30個實體量子比特中，創建了4個邏輯量子比特，創下當時新紀錄。

而且，其邏輯層面的錯誤率比物理錯誤率，強800倍。

而現在，微軟透過擴展微軟糾錯演算法，並對H2進行最佳化。由此，改良後的H2量子計算機，實現了56個量子比特，雙量子比特保真度為99.8%。

在此基礎上，團隊解鎖了12個高度可靠的邏輯量子位元。

此前，在貝爾態（Bell state）準備中，他們將兩個邏輯量子位元糾纏在一起。

而在這項研究中，所有的12個邏輯量子位元，以更複雜的排列糾纏，可以稱為CAT態，或Greenberger-Horne-Zeilinger（GHZ）。

當這些邏輯量子位元糾纏在一起時，它們的電路錯誤率為0.0011。

這比對應的物理量子位元的電路錯誤率（0.024），提升了22倍。

8個量子比特，5輪重複糾錯

為了進一步驗證，研究人員進行了幾個使用改進的邏輯量子位元容錯型計算。

在8個邏輯量子位元上，能夠成功進行5輪重複糾錯。

此外，8個邏輯量子位元被用在糾錯過程中，執行容錯型計算，成功展現了邏輯糾纏操作與多輪量子糾錯的結合。

它們的電路錯誤率為0.002，相較於對應的實體量子比特，增加了11倍。

這也是微軟首次展示，計算和糾錯結合的強大優勢，並且邏輯量子位元能夠可靠地執行更深入的量子運算，進而為容錯量子運算鋪平了道路。

首個端對端化學模擬，加速科學發現

那麼，微軟所進行的量子運算實驗，究竟有什麼用呢？

最終，是為了加速科學發現。

對此，研究人員進行了端到端化學模擬，將雲端HPC、AI、高可靠性量子運算結合，創造了一個混合式工作流程。

論文網址：https://arxiv.org/pdf/2409.05835

在量子計算中，2個邏輯量子位元（透過量子位元虛擬化系統和H1創建），用於建構一個重要催化中間體的活性空間基態，再進行測量

如下圖1所示。

圖1 首次透過AutoRXN預測的PNNP鐵催化劑反應路徑，這些途徑對反應產物功能有顯著影響

然後，再將測量結果交由AI，估算活性空間的基態能量。

這是首次將HPC、AI和量子計算硬體結合，來解決科學問題。

接下來，具體闡述微軟如何透過這樣一個混合工作流程，完成在化學領域的實際應用。

首先，研究團隊在Azure Quantum Elements中，使用AutoCAS和AutoRXN進行高效能運算（HPC）模擬，分別辨識催化劑的活性空間和反應路徑。

然後，他們優化了用於自訂量子演算法中的錯誤檢測程式碼，以在兩個邏輯量子位元上模擬活性空間的量子行為。

接著，使用了一種稱為經典陰影的方法，測量邏輯量子比特，以產生經典數據。

此方法利用測量結果，作為經典資料來訓練AI模型，進而了解分子的量子性質。

在然後，將此「陰影資料」與AI模型結合，確定催化劑的化學性質，並估算達到化學精度的活性空間基態能量（圖2）。

為了方便比較，研究人員對實體量子比特，也進行了類似的計算。

圖2 使用實體量子位元和邏輯量子比特，估算活性空間基態能量時所達到準確性的比較圖。邏輯量子位元計算產生更好的基態能量估算，可能性高達97%。化學精度限制在，以經典計算得出的真實基態能量1.6mHa以內

透過經典計算方法，得出催化劑活性空間的基態能量，最終評估基於混合量子和AI結果的準確性。

使用量子比特解決這個問題，並未展現出科學量子的優勢，因為經典電腦也可得出。

然而，對於一些複雜化學問題，經典計算放大不太可能以高精度方法解決，因此量子電腦就是不二選擇。

以上，便是整個化學模擬的整個過程，這個概念得到驗證，說明了兩個問題：

– 首個使用量子運算、高效能運算（HPC）和AI來模擬和解決化學問題端到端工作流程示範。

– 量子力學問題以高度準確性解決。比起實體量子比特，邏輯量子比特基態能量估算更好。

這些成就展示了在科學量子優越性方面的持續進展，當量子-經典混合超級電腦能夠解決，傳統電腦無法單獨解決的科學問題時，量子計算里程碑就實現了。

量子運算，迎來新時代

Google之外，微軟在量子運算上投下重註。

納德拉曾公開表示，混合實境、人工智慧和量子運算是未來數年「塑造」世界的三種開創性技術。

微軟正迎來運算新時代，在量子運算中的突破，是為了釋放科學潛能，以應對世界上一些最迫切的挑戰。

這也是Azure Quantum——首個可靠量子運算平台，誕生的原因之一。

他們希望，透過這個平台，可以讓量子運算規模化。

5個月前，微軟等展示了可靠性比實體量子比特，高800倍的邏輯量子比特，並宣稱已進入利用可靠量子電腦解決實際問題下一階段。

因為，如今的吵雜中型量子電腦（NISQ），主要問題是實體量子位元雜訊太大且易出錯，且在實際應用中不可靠。

而且，僅僅透過增加物理量子比特，不足以實現文件的量子糾錯。

這就是為什麼，需要過渡到可靠的、高保真的邏輯量子位元。

通用多個物理量子位元結合，可以抵禦噪聲，並在長時間計算中保持相干性。

不過，量子運算並不是孤立存在的，它需要與雲端HPC的強大功能深度整合。

因此，新一代混合量子應用程序，才可以解決人類當前最迫切的挑戰——開創更永續能源方案，拯救生命的治療方法。

Azure Quantum運算平台能夠提供多種硬體架構的量子運算，並且支援業界領先的混合量子應用程式。

所有的程式都放置在，一個安全、統一、可擴展的雲端環境中。

創建新一代混合量子應用程式

透過將高效能運算、AI和量子技術結合，整合到同一個雲端平台Azure Quantum上，微軟正在開創一種新的運算範式。

Azure Quantum能夠利用多種量子位元架構和多種晶片，使量子應用程式無縫執行，從而為各種應用領域提供加速運算，例如產生化學和密度泛函理論（DFT）。

AI在大規模資料處理方面的優勢，和量子在複雜運算中前所未有精度形成了互補，構成了強大的運算基礎，提供了一個安全、統一且可擴展的混合運算環境。

這使得創新者能夠開發出最佳方案，解決經典電腦上難以處理甚至無法解決的問題。

在這種差異化的計算堆疊中，研究人員在適當的階段使用量子工具，加上Copilot的工作流程協同、開發者工具、經典超算、AI協同推理和多模態模型，以迭代循環的方式推進。

在微軟看來，這種方式能迸發出巨大的力量，或許能將研發和解決方案的工程週期，從幾年縮短到幾天。

參考資料：

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2024/09/10/microsoft-and-quantinuum-create-12-logical-qubits-and-demonstrate-a-hybrid-end-to- end-chemistry-simulation/

https://blogs.microsoft.com/blog/2024/09/10/microsoft-announces-the-best-performing-logical-qubits-on-record-and-will-provide-priority-access-to-reliable- quantum-hardware-in-azure-quantum/