耶鲁大学与谷歌成功实现多能级量子系统纠错，突破“盈亏平衡点

近日，美国耶鲁大学与谷歌量子人工智能的研究团队联合宣布，成功实现对多能级量子系统的纠错技术，这一突破为量子计算领域开辟了前所未有的可能性。该成果的研究论文已于5月15日在《自然》杂志上发表，文献编号为DOI:10.1038/s41586-025-08899-y。

量子计算的基本构建单元是量子比特（qubit），其特点是新颖的信息存储和处理方式，能够同时处于0和1两种状态。量子计算的最大挑战之一在于量子态的脆弱性，外界环境尤其是噪声，极易对信息产生干扰，导致信息丢失。因此，量子纠错（Quantum Error Correction, QEC）技术应运而生，其核心思想是将量子信息编码为“逻辑态”以抵御外界干扰。

传统的量子纠错技术主要集中在二元量子位（qubit）上，但耶鲁大学和谷歌的研究团队此次突破了这一界限，首次实现了针对三元（qutrit）和四元（ququart）量子态的高效纠错。研究数据显示，经过纠错处理后，qutrit和ququart信息的存储寿命分别比未纠错态延长了82%和87%，这使得纠错增益系数分别达到1.82和1.87，显示出超过传统最佳的无纠正技术的优越性能。

在这个实验中，研究团队采用了著名的戈特斯曼-基塔耶夫-普雷斯基尔（GKP）玻色编码方法，将多能级逻辑量子态与超导微波腔内的周期性位移相结合，成功地在单一物理系统中存储了更多的量子信息。这种新型编码方式有效提升了量子信息的存储和处理效率，推进了量子计算技术的前沿。

耶鲁研究团队的实验装置由钽（transmon）超导量子比特与三维超导微波腔窜合而成，微波腔内部的振荡模式存储逻辑态，钽超导量子比特则充当助力角色，协助编码和纠错。为了进一步提升纠错性能，该团队还引入了强化学习算法，通过AI代理自我调节实验过程中涉及的45个参数，以最大程度提高量子存储的保真度。这种不需要物理建模的优化策略克服了以往复杂的校准方法，实验结果表明，纠错效果在多轮循环中保持稳定。

研究人员指出，多能级量子纠错的优势不仅在于提高了信息的存储效能，还在于降低了硬件复杂性。具体而言，通过在单一物理系统中承载更多逻辑态，研究团队显著减少了计算所需的物理组件数量。高维结构还提升了算法的综合效率，能够更有效地合成量子门、优化量子算法并模拟复杂量子系统。

这一新的技术进展对于未来的量子计算发展具有重要意义。当前大多数量子计算依然依赖于传统的二元量子位，而多能级系统带来的突破，铺平了新的发展的道路。随着技术的进步，未来的量子计算机可能将能够利用高维量子系统来实现更高效的量子信息处理，并在逻辑架构上实现更多创新。

值得一提的是，所采用的GKP编码方案与现有的超导量子系统具备良好的兼容性，这为未来的架构演变提供了无缝升级的可能性，有望在量子计算攀登更高峰时扮演重要角色。

耶鲁大学与谷歌的这项开创性研究不仅为量子纠错技术的发展奠定了基础，也为量子计算机的高效性和实用性提升注入了新的动力，未来的量子技术预计将在更多领域得到广泛应用，引领信息科学的新变革。该研究的成功实施再次证明了科学研究及合作对推动前沿科技发展的重要影响，令人期待未来更多的成果问世。