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采访牛津大学量子计算研究员萨姆·麦卡德尔
在本书的前几章中，我已经提到了量子计算成为主流的障碍。量子计算的主要障碍之一是纠错的挑战。在经典计算机中，比特有两种状态，“0”和“1”所以纠错就容易很多了。在量子计算机中，量子位可以在计算过程中的任何时间点以叠加态存在。因此，很难在不干扰计算的情况下观察和修正它们的值。
量子计算中的纠错是一个迷人的领域，有几种技术正在探索中。因此，我想用一次采访，也就是一个章节，来讨论这个话题。我在布里斯托尔大学的一次量子计算活动中遇到了萨姆·麦卡德尔。他在活动中介绍了他在牛津大学的研究。这项研究集中在量子纠错上。
山姆在活动中的陈述很吸引人，主要是因为他简化了叙述。在演示过程中，他仍然在必要的地方使用了技术，但很明显，观众对他的演讲很感兴趣，并提出了几个有趣的问题。这符合我对这项技术的看法。尽管量子计算的数学和物理很复杂，但从用例的角度来看，总有保持简单的空间。
因此，我就这本书联系了萨姆，问他是否愿意接受采访。我想让我们的采访集中在纠错和他在牛津大学的研究上。萨姆欣然同意，在几次电子邮件互动后，我们设法进行了一次录音采访。采访内容如下:
阿伦:我们现在正在录音。谢谢你抽出时间，山姆。
我最近和一家公司的首席执行官聊天，这家公司正在为医疗保健行业开发量子计算解决方案。他告诉我一些我们都知道的事情，但不太像他说的那样。
经典计算机采用物理学中的一个概念，用数学将其翻译成计算机可以理解的代码，然后根据代码复制物理学。在让物理看起来像经典计算机上的物理之前，需要三次跳跃。量子计算机只是自然地模拟物理，不需要太多的翻译。因此，使用量子计算机模拟自然时，信息损失较少。这很有趣，因为我们在这里讨论量子计算机中的信息丢失。让我们来谈谈量子计算机中的纠错，以及为什么它不同于经典计算环境中的纠错。
山姆:让我们先来谈谈经典和量子计算机中的错误。在经典机器中，你必须考虑“比特翻转”错误；一个比特从 0 到 1 的概率翻转。这些也存在于量子计算机中。然而，量子计算机也存在另一种错误，称为相位翻转错误，也需要进行校正。
这些错误可以使用纠错技术来解决。在经典的纠错码中，我们可以复制许多比特，并执行多数表决方案。因此，除了硬盘和其他要长时间存储内存的东西之外，在经典计算机中，你不需要太多的纠错属性。
它们内置了一些冗余，这也阻止了信息随着时间的推移而退化，但是它们的故障级别很低。大约是 10 15 的一部分。在今天的经典计算机中，我们更关注处理以编程方式发生的错误。因此，在经典计算机中，我们并不真正担心纠错作为一种限制。
相比之下，量子计算机对环境要敏感得多。所以纠错要细腻很多。如果它大约是传统硬盘中 1015的一部分，那么它更接近于我们现在拥有的量子计算机中 102或 103的一部分。
如果你要长时间运行一个计算，你需要修正由于与环境相互作用而产生的缺陷。有很多方法可以用量子错误代码来实现。这是另一个层面的困难，因为当我们使用经典的纠错码时，你可以直接在你的设备中询问信息。人们谈论最多的是重复代码。
如果你想存储一个为“0”或“1”的位，你可以复制三次。如果存在误差，则不太可能会有两个位受到影响。最有可能发生的是一个错误，在这种情况下，当你查看你的三个拷贝位时，其中两个仍然是相同的，其中一个可能已经改变。你可以投多数票。您可以看到发生了什么错误并修复它们。在量子计算机里就不一样了。
量子计算利用了两种主要的量子效应:叠加和纠缠。叠加是著名的薛定谔猫型效应——粒子同时处于两个地方的能力，或者量子比特(量子比特)同时处于零或一的联合状态——结果只有在测量后才能揭示。纠缠可以被粗略地定义为两个粒子之间比经典更强的关联，因此认为两个纠缠在一起的系统是独立的实体已经没有意义了。这两种效应可以结合起来，让量子计算机拥有超越经典计算机的优势。
然而，量子信息是微妙的，这些相同的效应可能变得相当具有破坏性。在量子计算机中，纠错变得更加困难，因为你不能复制信息，也不能直接询问量子位，因为这将揭示它们处于什么状态，并中断你的整个计算。你必须更聪明地了解如何询问系统，试图了解发生了什么错误，并找到纠正这些错误的方法。
我们的量子计算机必须处于某种环境中。计算机中的量子位与环境相互作用。这表现为我们量子态的退化，本质上迫使它衰变回经典态。即使实验人员试图将他们的量子计算机与环境屏蔽开来(通过将它们保持在低温下，装在真空中，和/或屏蔽磁场)，错误率仍然比经典计算机中的错误率大得多。因此，如果没有任何防止错误的保护，系统的量子本质将很快衰退。
我们可以使用纠错码为我们的量子系统提供一定程度的保护。不严格地说，这代表了一个量子位的逻辑 0 和 1 状态，方法是将它们编码在一个高度纠缠的状态中，这个状态分布在许多量子位上。我们可以对我们的量子位进行巧妙设计的检查，这不会告诉我们确切的状态，但至少可以告诉我们是否发生了某些错误，它们在哪里，以及如何纠正它们。
阿伦:有意思。为此感谢。我们能不能讨论一下目前量子错误关联的几种方法？最常见和最受欢迎的有哪些？
Sam :纠错的主要方法是基于代码。世界上人们试图通过实验实现的大多数代码都可以用稳定器形式体系来描述。它本质上是一种数学形式，很好地封装了代码的行为方式。它为您提供了描述代码行为的好方法，并使其更易于使用。
规范主义的稳定器已经产生了一堆好代码，其中一些比其他代码更容易通过实验获得。一种被广泛研究的代码被称为表面代码，它与其他一些代码略有不同，因为它具有拓扑属性。
这取决于曲面的拓扑结构。表面代码吸引人的地方在于，你可以通过最近邻相互作用在网格中排列量子位来实现它。如果你试图用固态量子位、超导量子位或硅来构建量子计算机，这是一个非常有吸引力的架构，因为这是你的系统的一种自然交互。
关于 surface code 的另一件有用的事情是，它有一个非常高的代码的阈值。此时，您可以说:这是我的系统中的物理错误率。阈值说:如果我能让错误率低于某个值，那么我就能让我的代码更大。我可以不断让电脑里的整体错误率更低。那么纠错变得有效。如果你高于这个门槛，做一个会让一切变得更糟的修正是没有意义的。
值得注意的是，就人们在硬件系统中实现的错误率而言，如果这些系统能够在保持高质量的同时扩大规模，这种代码可能会在实验中实现。一些研究小组在其硬件系统中实现的错误率现在可以与我们对表面代码阈值的估计相媲美。
如果这些系统可以在保持这些错误率的同时扩大规模，那么这可能是走向大规模量子计算机的一条有前途的道路。
Arun :谢谢，这是关于 surface code 的有趣概述。我们也遇到了 NISQ 计算。从量子纠错的角度来看，为什么这很重要？使用 NISQ 的未来可能性有哪些？
Sam : NISQ 代表嘈杂的中间规模量子计算。在我们现在所处的时代，我们有小型量子计算机。如果你想纠错，你需要大得多的。在容错量子计算机中，你一般会有几千个物理量子比特用于纠错。如果你想实现表面代码，你可能需要 1000 个物理量子位来编码一个纠错的逻辑量子位。
一个合乎逻辑的问题是，为什么我们不计算我们有的噪声量子位？如果你要这么做，你运行的算法不能太长。如果你运行它们很长时间，就有更多的机会积累错误，破坏你的计算。
有了 NISQ，你不用做任何纠错；你只要运行你的算法。这在像化学模拟这样的用例中可能工作得很好。
然而，在这种情况下，该算法以短得多的电路运行。当量子位有噪声时，相干时间就低。电路越短，计算时间越短，可以更快地得出结果，误差也更小。
NISQ 采用了一种非常不同的量子纠错方法。NISQ 通常包括用一个长循环来换取许多小循环的重复。每次重复后，您都要重新初始化系统。
如果你应用的量子电路很短，那么你可能希望在误差累积之前实现这个电路。因此，要做一个涉及 100 个量子位的计算，你只需用 100 个可用的噪声量子位进行计算，而不是试图将 100 个纠错量子位编码成 100，000 个噪声量子位。
显然，一台 100 量子比特的机器将比一台 10 万量子比特的机器更容易制造，但是为了使 NISQ 的提议能够实现，算法必须在短路的情况下工作。
NISQ 算法已经被开发用于化学、机器学习、最优化和一系列其他问题。然而，一个问题是很难证明 NISQ 算法比我们目前使用的经典算法有任何优势。
正在进行的研究表明，电路可以做得足够小，以减轻噪声的影响。虽然已经提出了有助于实现这一目标的误差缓解技术，但在我们能够实现耐噪声短路之前，仍有许多工作要做。因此，未来几年这个领域将非常有趣，因为世界各地的团队都在开发更大的 NISQ 机器(50 到 100 个物理量子位)来测试这些算法。
有一种实现 NISQ 的混合方法，量子计算机做一些经典很难的事情，而经典计算机做一些它认为很容易的事情——比如优化子程序。你迭代这个过程，这将帮助你解决你试图处理的问题，无论是机器学习，优化，还是化学。
有一些减少误差的技术，它们的工作原理是获取比解决问题自然需要的更多的数据，然后以巧妙的方式组合这些数据，有效地取一个平均值，这样就可以消除一些噪声。这些技术可能非常有用。它们可能在从这些 NISQ 量子计算机中获取任何有用信息的过程中起到关键作用。但从长远来看，它们也不能替代纠错。他们只能忍受少量的噪音。
Arun :从概念上讲，这类似于云计算的发展——尤其是亚马逊网络服务(AWS)。在 AWS 的初期，其基础设施上的资源分配是基于低时间利用率完成的，然后几乎完全成为一种新的业务模式。让我们继续讨论下一个问题。
有一个强有力的论点是，量子计算机至少在未来 10 年内不会成为主流。如果量子计算在未来 5 到 10 年内克服了一些主要障碍，即使到那时，我认为一些混合解决方案如数字退火器仍然是相关的。量子计算机成为主流的成本仍然很高。但是接下来，有望在 15 到 20 年内，加速可能会使量子基础设施的成本优势更具吸引力。
有没有你密切关注的特定研究课题？有没有你认为有助于加速量子计算领域的领域？
萨姆:一方面，实验小组正在尝试实施这些纠错程序。这包括对他们将要实现的例程进行计算机建模，对错误类型以及克服这些错误的最佳方法进行建模。
当您引入这些代码时，您就引入了额外的计算开销。有些科学家正致力于寻找资源效率更高的方法，在特定代码中实现给定的算法。最近在这方面做了很多工作，减少了(纠错的)开销。这些计算中的一些属于化学领域。
另一方面，有很多研究人员会研究更多奇异的代码。他们将着眼于人们以前没有研究过的新品种，而不是已经存在的品种。他们希望他们可以在如何用代码表达算法方面有一些优势，或者如果它在纠错方面更好，或者如果它比其他类型的代码更适合某种类型的硬件。
阿伦:这绝对是一个有趣的见解。我真的希望所有的努力都能汇聚成有意义的东西。这一领域的一些成功会对工业场景中的量子计算应用产生什么影响？
萨姆:虽然目前有希望 NISQ 算法可能会在未来几年内导致量子计算机的有用应用，但这目前尚未得到证实，并且需要在真正的硬件系统上进行测试，因为它们已经可用。为了运行为化学、机器学习、优化或密码学开发的可证明的快速算法，预计量子纠错将是必要的，因为所需的电路很长。
因此，量子纠错的新发展将有望减少实现有用算法所需的资源。这既包括空间资源(需要的量子比特数，决定了构建量子计算机的难度)，也包括时间资源(算法运行需要多长时间)。
前一个指标的改进将意味着有用的量子计算机将很快应用于工业领域。后者的改进意味着量子算法可以在更小的问题规模上与经典算法竞争，这也意味着它们可能会在不久的将来派上用场。
因此，量子纠错技术的改进应该被认为与算法进步和硬件发展一样重要，是实现工业上有用的量子计算机的目标的一步。
阿伦:太好了。我们将以最后一个问题结束。量子计算机可以在几个工业场景中派上用场。物流领域潜力巨大，金融服务领域的投资组合再平衡也很有趣。有很多可能性。你能想到的用例有哪些，有什么特别让你兴奋的吗？
Sam :你提到的这些都是很好的应用，因为人们已经做了很多研究来解决机器学习问题、最优化问题以及一般的金融问题。我对使用量子计算机模拟物理系统很感兴趣。
在制药工业中，量子计算机可能会对试图弄清楚药物是如何工作的很感兴趣。如果你给他们机会，拿一个分子，在计算机中观察它，并计算出它将如何与其他分子相互作用。这对他们可能很重要。
同样，如果你是一家大型材料公司，你会使用催化剂。研究催化剂如何与化学物质反应并加速反应是一个很好的领域。专注于开发能够承受特定挑战的新材料的行业也可以考虑量子计算解决方案。例如，电动汽车的电池就是一个例子，可以使用量子算法研究用于能源效率和快速充电的最佳材料。
一个重点领域是模拟一种存在于细菌中的分子，这种细菌能够利用大气中的氮来生产肥料。这一过程在环境压力和温度下自然发生。我们今天生产化肥的工业过程是能源密集型的。已经有研究确定纠错量子计算机是否可以帮助模拟这种分子，这可能为这一过程提供新的见解。
如果你能了解氮转化细菌是如何工作的，并复制它的行为，这可能是一个巨大的节能，对世界非常有用。同样，我们也很想更好地了解一系列化学物质，但现在还不行。有了量子计算机，我们也许能够模拟这些系统，这将给我们对材料系统一个全新的理解，最终甚至可能允许我们设计自己的分子，使其具有我们想要的特性。
阿伦:非常感谢你，山姆。最重要的是，让我们结束采访。
结论
到目前为止，我们在所有的采访中都聚焦于量子计算的工业应用。我们已经触及金融服务、医疗保健、智能城市甚至政治领域的应用。对山姆的采访有一个不同的焦点，这是故意的。我想把重点放在量子计算成为主流的关键障碍之一——高错误率。
我们讨论了为什么量子计算机比经典计算机更难纠错。量子位元的叠加性质让我们更难捕捉它们的状态。当我们观察量子位时，它们的状态会崩溃。量子计算机的这些特性使它们在解决复杂算法方面非常有用，并使量子计算机上的信息更加安全。然而，它们也使纠错变得更加困难，因为我们不容易观察或复制信息。
我们在本章中详细讨论了一些技术，比如使用更短的电路，对某些算法使用某些代码，以及 NISQ。萨姆用一种简化的表达方式把这些复杂的概念变得生动起来。他描述了这些方法的纠错，并提到了一些突破对量子计算的影响。我们还讨论了当量子计算机中的纠错不再是一个大障碍时可能的应用。例如，在计算机中模拟固氮可以在许多方面帮助这个世界。
一旦我们能够使用量子计算机模拟自然界中发生的固氮过程，我们将能够更好地理解在工业场景中复制它的可行性。这可以节约能源，减少碳排放。有许多这样的应用可能会对我们的生活和地球产生重大影响。
总之，量子计算机中的纠错领域足够大，足以写一整本书。然而，我想提供一个来自该领域的专家的输入的概述，并带来纠错领域的机会。
