揭秘微軟量子計算研究：拓撲量子計算機

微軟研究拓撲量子計算已經有十多年了。但是市面上關於其研究的具體內容並不多見。自然雜誌採訪了微軟研究量子結構和計算小組成員 Alex Bocharov，他解釋了為什麼這家公司在量子計算上會選擇一條不同於 IBM、谷歌等競爭對手的路。

這是一場打造「『通用型』的量子計算機」的競賽。這種設備可以通過編程實現快速解決傳統計算機無法解決的問題。它的出現會對製藥、密碼等領域帶來革命性的變化。世界上多家重要的技術公司都在研究這一挑戰，但是微軟選擇的方式比其對手更加曲折。IBM、谷歌和多家學術實驗室選擇了相對成熟的硬體，比如超導導線環（loops of superconducting wire），來製作量子比特（qubit）。由於它們具有在同一時間保持在開和關兩種狀態的混合或疊加態的能力，它們能驅動量子計算機做快速計算。

但是微軟卻希望能以一種准粒子（quasiparticle）的狀態編碼量子比特：一種從物質的相互作用中出現的粒子狀物體（object）。一些物理學家甚至還不確定微軟在做的准粒子（叫非阿貝爾任意子，non-abelian anyons）是否真的存在。但是微軟希望利用它們的拓撲性質，這種性質能使量子態對外界干擾具有極強的魯棒性，來打造所謂的拓撲量子計算機。物質拓撲態的早期理論研究讓三位物理學家贏得了今年的諾貝爾獎。

這家公司一直在研發拓撲量子計算，已經有十多年了。現在他們有研究人員為未來的機器編寫軟體並與學術實驗室合作製作設備。Alex Bocharov 是一位數學家和計算機科學家，他微軟研究的量子結構和計算組的成員。他對自然講述了微軟的這項研究。

Alex Bocharov，微軟研究量子結構和計算組成員

微軟是如何最終決定要做這個拓撲量子比特的？它可能是最難的量子計算硬體的。

我們是以人為中心，而不是以問題為中心。和量子計算的領軍人物，如 Alexei Kitaev、Daniel Gottesman，最值得注意的是，Michael Freedman，是我們量子計算團隊發展的帶頭人。所以這是 Freedman 自己開拓的視野最終決定了做事情的方式，我們都跟著他。

IBM 和谷歌都在使用超導環作為他們的量子比特。你正嘗試利用的量子比特是什麼？

我們的量子比特甚至都不是一種物質的東西。但是同樣的物理學家在對撞機中使用的基本粒子不是真正的堅實的物體。我們有的是非阿爾貝任意子（non-abelian anyons），比普通粒子更加模糊。它們是准粒子。被研究的最多的任意子種類出現在非常冷電子鏈中，而電子鏈被限制在一個二維表面的邊緣。這些任意子的行為既像電子又像它對應的反粒子，它通常以密集的電導峰的形式在一維電子鏈的兩端被觀測到。

任意子狀的粒子被作為一種獨立的物體在 1937 年被首次預測，而且 Kitaev 在 1997 年也說過准粒子可以應用到量子計算機中。但是到了 2012 年，物理學家才首次宣稱發現了它們。你可以肯定它們真的存在嗎？

我們非常確定這種最簡單的物種確實存在。2012 年，荷蘭代爾夫特科技大學的 Leo Kouwenhoven 觀察到過它們。我不會說有 100% 的確定，但 Kouwenhoven 的觀察已經被其他多家實驗室再現過。這種激發（excitation）到底是什麼並不重要，一旦這種粒子變得可以測量了，它們就可以用來執行計算了。現在的問題是，實驗室正在把一些非常複雜的設備放在一起來產生大量的激發（excitation），並嘗試開始做計算了。

任意子的開發似乎非常困難。那麼相比其他種類的量子比特，使用任意子的優勢又在哪裡呢？

在大多數量子系統中，信息被編碼到粒子的屬性中，與周圍環境最輕微的相互作用都會破壞它們的量子態。這意味著他們的操作精確度可能達到了 99.9%，我們成為三個九。在解決現實問題上，我們需要的精確度水平是十個九，所以你需要創造出一個大型陣列的量子比特，能讓你來修正這些誤差。拓撲量子計算有達到六個或七個九的潛力，這意味著我們不再需要做大量昂貴的誤差校正了。

是什麼讓拓撲量子計算的魯棒性這麼好？

從環境和計算機的其他部分而來的噪音是不可避免的，這可能導致准粒子的位置與強度的波動。但是沒問題，因為我們不會將信息編碼到准粒子自己身上，但是我們會按順序交換任意子的位置。我們稱之為辮子，因為如果你畫出在時間和空間上相鄰的任意子對的一個交換序列，那麼它們的軌跡線條看起來像辮子。該信息被編碼成「拓撲」屬性，也就是說，這個系統的集體屬性只能跟隨宏觀運動而不是小波動來變化。

辮子的數學理論或許可以作為未來拓撲量子計算機的基礎

微軟已經研究拓撲兩個字計算十多年了，這其中所需要大多數量子比特都是假設的。為什麼你們會堅持到現在？

這是值得的，因為它帶來的好處是巨大的，幾乎沒有壞處。微軟是一家經濟實力雄厚的公司。如果坐擁 1000 億美元的現金，你會投資什麼呢？比爾蓋茨也投資了其他東西——根除瘧疾和艾滋病病毒——未來這些研究可能都會需要用到量子計算。比如基因學到目前為止一直藉助的是傳統計算機，而 100-200 個量子比特計算機可能會給基因學研究帶來巨大的進展。

微軟有多少人參與了量子計算研究，你們的投入是多少？

大約在 35 到 40 個人，但是我不想冒昧地談論資金的問題，也給不出大概的估計。

你們的團隊一直在為這種量子計算機開發軟體，有什麼成果嗎？

到目前為止，我們已經有了一個令人驚訝的成果，創造出了一個更有效的演算法，它能減少量子比特相互作用的次數，叫做門（gate），只需要運行必要的計算，而這在傳統的計算機上是不可能的。比如，在本世紀初的那幾年裡，人們認為在量子計算機上計算植物在光合作用中用到的鐵氧還蛋白能級（energy level）大約 240 億年。現在通過理論、實踐、工程和模擬相結合，最樂觀的估計表明，這項計算可能只需要一小時左右。我們還在繼續解決這些問題，並逐步轉向更多的應用工作，我們想到了量子化學、量子基因學，以及能在一個小到中等大小的量子計算機上解決的事情。

這算是佔領先機嗎? 因為一個可以處理這些問題的量子計算機可能是十年以後的事情。

過去的問題是，量子計算機在假設上會不會不傳統計算機表現更好這樣的問題是不是問題。現在我們不僅想弄清楚它是不是可行的，還有如何實現它？我們需要闖過層層迷霧來解開這些問題，因為我們相信它本身將會成為一個完整的領域。

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