量子計算(Quantum Computing，QC)與人工智能(AI)是當代最具變革性的兩大技術，它們在科技行業中各自以自己的速度發展，都展現出巨大的潛力。
諸如Google、IBM等大企業，以及Photonic Inc.等初創公司，都在積極投入容錯量子計算的研發，期望最終超越傳統計算機。
量子比特的脆弱性與錯誤來源
如同經典計算依賴于比特，量子計算使用的是量子比特(qubit)。相較于只能為0或1的經典比特，量子比特可處于兩者的量子疊加狀態。這種狀態可由0與1的線性組合表示，其系數為復數形式的幾率幅(probability amplitudes)。這些幅值的平方和必須等于1，以確保正確的概率歸一化。
然而，量子態極為脆弱，易于受到退相干(decoherence)現象的影響，甚至退相干現象僅由測量過程本身就會引發。當量子系統與其環境相互作用時，就會發生退相干，導致其失去疊加和糾纏等量子特性。
當量子比特的量子態受到擾動時，會導致隨機錯誤，并可能通過量子門傳播，使計算結果的準確性下降。常見錯誤類型包括比特翻轉錯誤，也可能是相位翻轉錯誤。比特翻轉是指量子比特從0變為1 (或反之)；而相位翻轉則不改變振幅，僅改變相位。由于量子態是由具有振幅與相位的復數所組成，因此相位錯誤會對結果產生顯著影響。
量子糾錯碼(Quantum Error-Correction，QEC)正是為了解決這些問題而設計，其原理是將一個邏輯量子比特的信息分散編碼到多個物理量子比特，使系統能檢測并糾正錯誤，從而維持整體計算正確性。
QEC與計算可靠性
目前的量子計算機仍處于噪聲中尺度量子技術(Noisy Intermediate-Scale Quantum，NISQ)時代，這類設備包含50至1000個量子比特，尚不具備容錯能力，因而還未能展現穩定的商業價值。NISQ如今已在量子物理研究領域證實其科研價值，同時在某些特定任務展現超越傳統計算機的潛力，然而，由于其錯誤率仍然較高，必須依賴各種噪聲抑制技術。
為了提升量子計算的可靠性，糾錯碼至關重要。其中較具潛力的方法包含表面碼(surface code)、色碼(color cod)、貓碼(cat code)以及量子低密度奇偶校驗碼(QLDPC code)等。
目前最廣泛研究且具備實用進展的QEC編碼方法為表面碼，這是一種將量子比特排列成類似棋盤狀的2D網格，其中包括數據量子比特與測量量子比特。測量量子比特——有時也稱為輔助量子比特(ancilla qubits)，使用被稱為穩定器的算子來檢測錯誤，檢查所謂的奇偶校驗條件。這些條件用于測量多個量子比特之間的關聯性，進而識別錯誤，同時避免直接破壞數據量子比特的量子態。
舉例來說，在一個包含四個數據量子比特qi (i = 1, 2, 3, 4)的系統中，輔助量子比特可判斷比特翻轉錯誤的數目是奇數還是偶數。若奇偶校驗結果為1，表示無錯誤(或為偶數次的比特翻轉)；若結果為?1，則代表發生了奇數次的比特翻轉錯誤，系統便可據此進行糾正。
然而，表面碼的缺點是物理資源開銷相當龐大，每個邏輯量子比特往往需要成千上百個物理量子比特支撐，這種高比例的物理對邏輯比特轉換，導致商業規模的量子計算機系統難以快速擴展。
如同傳統低密度奇偶校驗碼(LDPC)，QLDPC同樣通過奇偶校驗來檢測錯誤，但其特點在于每個數據量子比特只參與少數幾項檢驗，這不僅有助于降低錯誤檢測與糾正的復雜度，也讓QLDPC的資源占用更低。相較于多數表面碼，QLDPC在每個邏輯量子比特上所需的物理量子比特數可少達10倍。由于其高效率與低資源消耗，QLDPC碼被視為更適合用于大規模量子計算，特別目前的硬件資源是其中的關鍵制約因素。
錯誤碼比較：表面碼vs QLDPC/SHYPS。(來源：Photonic Inc.)
SHYPS：新一代QLDPC量子糾錯碼
Photonic是一家致力于開發具有可擴展性與容錯能力的量子計算與量子網絡平臺的公司，其技術核心為創新的Entanglement First架構。該架構通過連接硅自旋量子比特與光子，實現數據中心與電信網絡的無縫集成。
QLDPC碼早在20年前便已出現，展現出了大幅降低量子糾錯負擔的巨大潛力。然而，長期以來研究人員始終無法有效發揮其在量子邏輯計算上的性能。過去十年，QEC領域的重要目標即在于解鎖QLDPC的邏輯效率，以便將將容錯量子計算的門檻推進5倍、10倍，甚至20倍。
Photonic為此構建具有高效邏輯的新型QLDPC碼——SHYPS，為高連接性量子架構量身打造，有望大幅提前容錯量子計算的實現時間。
SHYPS是首度從設計初期即以高效邏輯計算為核心目標而設計的QLDPC碼，其最大突破之處在于通過高度對稱結構，讓復雜的量子邏輯計算可于單一步驟(或邏輯周期)內完成，從而能夠實現與表面碼邏輯相媲美的深度算法。
表面碼的每個碼區塊通常由數百甚至數千個物理量子比特組成，但僅表示一個邏輯量子比特；而在此SHYPS碼，每個碼區塊可包含多個邏輯量子比特，效率顯著提升。
表面碼與SHYPS碼的架構差異。圖中表面碼(左)采用的是鄰近量子比特的本地連接架構，而SHYPS碼(右)則需要與非鄰近的量子比特進行連接。圖中以圓形表示物理量子比特，橘色的量子比特用于檢測比特翻轉錯誤，藍色的則用于檢測相位翻轉錯誤。(來源：Photonic Inc.)
Photonic所設計的SHYPS與QLDPC采用稀疏穩定結構，進一步降低量子比特之間的連接需求。這對于采用光子為通信媒介的系統而言極具優勢，因為光子通常使用約1326nm的波長來連接量子比特，適合遠距與模塊化擴展。
支撐高效SHYPS的光子量子架構
Photonic開發的SHYPS屬于邏輯效率極高的QLDPC碼，在實用時需要搭配更高連接性的量子硬件架構。為此，Photonic同步打造兼容的硬件平臺，提供SHYPS發揮效益所需的基礎。
在此平臺中，量子比特通過硅中電子或原子核的自旋來儲存量子信息。硅本身具備多項優異的特性，包括較長的相干時間與高保真度，是極具潛力的量子材料。而為了實現高效的量子通信，Photonic采用光子作為傳輸媒介，通過光波導進行低損耗傳輸，支持量子比特在本地與遠程的高效通信。
這些自旋被嵌入于名為T中心(T center)的色心缺陷中。T中心是一種硅晶體的特殊缺陷，由兩個碳原子與一個氫原子替代原本的硅原子，形成一個束縛電子的中心，其發射波長約為1326nm，非常適合用于光纖通信，因此也特別適合遠距量子網與量子處理模塊的連接。
每個T中心同時具備存儲與計算單元的功能，其中的電子自旋可以執行糾纏操作。Photonic將大量T中心排列為2D網格，構建出具擴展性的量子處理模塊。每個模塊內含數千個T中心，并能與其他模塊互相連接，實現橫向擴展性。相較于超導量子比特依賴龐大的低溫控制系統，這種架構具備更高的集成與規模化潛力。
正是這種具高度互連能力的光子架構，使Photonic得以有效實用QLDPC碼，尤其是像SHYPS這類需高連接性的糾錯碼，能以最少的資源開銷完成錯誤檢測與糾正，為實現容錯量子計算奠定關鍵基礎。
每個模塊包含數千個內置電子與核自旋的T中心芯片。T中心可原生連接光交換網絡，使模塊間得以高效互連，實現橫向擴展的高效量子計算架構。(來源：Photonic Inc.)
專訪Photonic：推進容錯量子計算機的時間表
《Embedded.com》編輯此前采訪了Photonic量子技術通信經理Stefanie Beale，深入討論了該公司近期推出的QEC技術，并探討該技術對于實現容錯量子計算機的潛力。
Embedded.com：請問Photonic Inc.何時成立？目前有哪些投資方？
Stefanie Beale：我們公司成立于2016年，并于2020年開始商業化運作。主要投資者包括Amadeus Capital、BCI、Inovia、Microsoft、Mubadala Capital，以及國家安全戰略投資基金(NSSIF)。
新型量子糾錯碼的出現，是否讓實用量子計算機的問世更加指日可待？Photonic提出的SHYPS是否屬于此類突破？
Beale：是的，SHYPS碼是一種全新系列的糾錯碼，專為高連接性量子架構設計。我們相信，SHYPS碼將能加速實用量子計算機的實現進程。這主要是因為其物理資源開銷遠低于傳統表面碼，而表面碼過去一直被視為實用級QEC的主流選項。根據我們的設計，SHYPS碼每個邏輯量子比特所需的物理量子比特數量可減少5至20倍。如此一來，實現具商業意義的量子應用所需的硬件規模將大幅下降。
您認為何時出現能夠解決當今科技領域最復雜問題的容錯量子計算機？
Beale：即使是幾年前，大多數專家的預估仍以數十年為單位。不過現在情況已經明顯轉變。我們無法精準預測實用設備的上線時間，畢竟實用性的定義因人而異，但從整個量子技術堆棧來看，無論在何種技術模式中，我們都看到了重大的進展。像SHYPS碼這樣的成果，可以讓整體時間線大幅提前。我們對于能促進這個進程感到非常興奮。
Photonic的Entanglement First平臺具備哪些優勢？與傳統以量子點為基礎的硅自旋技術相較，您如何評價自家技術？
Beale：我們的Entanglement First架構讓模塊內部、模塊之間，以及數據中心之間，都能通過電信交換網絡進行高度連接。這種可切換的聯機方式，讓我們能靈活選用糾錯碼，并能更快速地完成邏輯編譯，進而加快邏輯實用速度。模塊間的直接連接亦支持橫向擴展性。
此外，Entanglement First架構以消耗貝爾對(Bell pairs)方式來實現多量子比特操作，而這些Bell pairs的質量可通過蒸餾(distillation)進一步提升。這意味著我們能調整多量子比特運算的質量，這是許多基于其他物理機制的量子架構無法做到的。
在構建Photonic的量子處理器時，主要的技術挑戰有哪些？其核心技術是什么？可在哪里制造？
Beale：我們的量子處理器構建在硅基材料上。盡管每種量子計算技術都有其獨特挑戰，但我們能充分利用硅在經典半導體制程中建立的成熟制造生態系統。這讓我們能在現有的硅芯片制造設施中進行生產，相較于其他可能依賴較慢且成本更高的特殊代工流程技術，我們具備更快的迭代速度與更低的成本。
您對于未來十年內量子計算機商業化的可能性抱有多大的信心？
Beale：如同先前所述，我們對于量子計算機在未來十年的商業化前景抱持相當樂觀的態度。
責編：Ricardo
