記者今日獲悉，在全球物理學(xué)盛會2022APS年會上，阿里巴巴達摩院量子實驗室公布了一系列最新進展，包括材料、相干時長、門操控、量子計算編譯方案等，其中，采用新型量子比特fluxonium的兩比特門操控精度99.72%，達到此類比特的全球最佳水平。

 

圖：阿里巴巴達摩院量子實驗室兩比特（fluxonium）操控精度99.72%

美國物理學(xué)會年會（APS March Meeting）是全球最大的物理學(xué)術(shù)會議之一，也是匯報量子計算機最新進展的盛會。與會的除了學(xué)術(shù)機構(gòu)團隊外，還有IBM、谷歌、微軟和阿里巴巴等投入量子計算的主要國際企業(yè)團隊。

達摩院量子實驗室與全球科學(xué)家分享了8個學(xué)術(shù)報告。基于新型超導(dǎo)量子比特fluxonium，達摩院量子實驗室成功設(shè)計并制造出兩比特量子芯片，實現(xiàn)了單比特操控精度99.97%，兩比特iSWAP門操控精度最高達99.72%，取得此類比特全球最佳水平，性能逼近業(yè)界主要量子研發(fā)團隊采用的傳統(tǒng)transmon比特。該實驗室也在此芯片上實現(xiàn)了另一種比iSWAP編譯能力更強的原生兩比特門SQiSW，操控精度達99.72%，是該量子門在所有量子計算平臺上實現(xiàn)的最高精度。

 

圖：阿里巴巴達摩院量子實驗室兩比特（fluxonium）量子芯片

fluxonium具備比transmon更高操控精度的理論優(yōu)勢，長期為學(xué)界矚目。但這一理論優(yōu)勢的實現(xiàn)，需要克服眾多技術(shù)難關(guān)。此次大會以fluxonium為主題的報告有數(shù)十個，報告團隊除了達摩院量子實驗室，還有來自馬里蘭大學(xué)、普林斯頓大學(xué)、芝加哥大學(xué)、UC Berkeley、MIT/Lincoln Lab等的頂尖超導(dǎo)量子計算研究組。達摩院量子實驗室的最新成果，初步顯現(xiàn)了fluxonium的優(yōu)勢，這依賴于理論、設(shè)計、仿真、材料、制備和控制多個課題上的突破和創(chuàng)新。

達摩院量子實驗室發(fā)明了一種利用鈦氮化鋁（TAN）材料的外延體系制造量子器件的新方法，在極低的微波損耗下依然能實現(xiàn)動態(tài)電感的急劇增加。該材料有望成為量子實驗室下一代fluxonium芯片的核心部件。

在另一個芯片制備的課題上，達摩院量子實驗室制備的基于氮化鈦的超導(dǎo)量子比特，在相干時長這一最關(guān)鍵的性能指標(biāo)上，可重復(fù)地達到300微秒，具備世界一流水平。

量子芯片設(shè)計自動化的一個核心問題是提升仿真計算速度。在此課題上，量子實驗室研發(fā)的基于表面積分方程方法的超導(dǎo)量子芯片電磁仿真工具，在電路參數(shù)和界面損耗的計算上，相比于通常采用的有限元方法取得了兩個數(shù)量級的加速，極大地推進了量子芯片的設(shè)計優(yōu)化。

在另一個大幅提升大規(guī)模量子芯片設(shè)計能力的工作中，達摩院量子實驗室通過將芯片優(yōu)化與量子操控都集成到梯度優(yōu)化的框架中，在更大參數(shù)空間中高效聯(lián)合優(yōu)化比特設(shè)計方案與比特操控方案。

達摩院量子實驗室還在fluxonium上驗證了自研的超導(dǎo)量子芯片整體計算性能的優(yōu)化方案，包括針對超導(dǎo)架構(gòu)的單比特門通用優(yōu)化編譯方案，針對超導(dǎo)芯片上的另一種原生操控SQiSW門的即時最優(yōu)編譯方案等。該優(yōu)化方案可以大幅提升量子芯片的整體性能指標(biāo)。

“打造可擴展的高精度量子比特平臺，是當(dāng)前我們實現(xiàn)量子計算機的核心策略。這8個報告表明，fluxonium不再是學(xué)術(shù)界演示原理的粗糙玩具，而已然成為可與主流平臺爭鋒的工業(yè)級利器?！?nbsp;阿里巴巴達摩院量子實驗室負責(zé)人施堯耘說，“這些歷經(jīng)三年積累的成果，也體現(xiàn)了我們先高精度、后多比特的路徑選擇，差異化發(fā)展的冒險精神，以及穩(wěn)扎穩(wěn)打、系統(tǒng)性推進的研究風(fēng)格?！?/p>

據(jù)介紹，達摩院量子實驗室聚焦量子計算機的實現(xiàn)，已建成Lab-1、Lab-2兩座硬件實驗室。后者坐落于杭州市余杭區(qū)未來科技城夢想小鎮(zhèn)，為量子實驗室提供了探索多比特上高精度的實驗設(shè)施。此前，達摩院量子實驗室已開源自研量子計算模擬器“太章2.0”及系列應(yīng)用案例，相關(guān)成果業(yè)已發(fā)表于Nature子刊《Nature Computational Science》，其核心算法為學(xué)界與業(yè)界廣泛采用。

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