微软Azure Quantum：加速量子时代的探索步伐

微软及其Azure Quantum项目的合作方们一直在量子计算研究项目中开辟新的天地。最近，他们即将成功把逻辑量子比特的数量增加至四倍，而这只是今年开展的一系列重要量子研究项目中的最新成果。这些项目正显著推进量子计算技术的各个关键方面，包括量子比特数量与纠错能力。在本文中，我们将共同回顾微软及其合作方Quantinuum及Atom Computing所取得的一系列重大突破。

低温工程师们在微软Azure Quantum开发实验室工作

微软的平台方案

在深入探讨这些研究结果的细节之前，首先需要强调一点：微软长久以来的成功，正源自其作为平台厂商的优良传统。从历史上看，微软的主要技术成就都是建立在平台之上、并且由平台提供支持的，而这些平台就涵盖了集成度高、可扩展性强、持续创新以及积极支持建立及发展开发者生态系统的基本特征。

这之所以会成为一个重要问题，就是因为量子计算是一项需要以几十年为单位来衡量其成功的技术。而更长的开发周期，自然离不开与其具备相同特性的配套平台。

Azure Quantum

微软对量子技术的承诺，从其现有产品与长期计划当中可见一斑。2019年，微软发布了Azure Quantum——一套基于云端的平台，配备有合作伙伴提供的离子阱与超导硬件。自建立以来，Azure Quantum已经发展成为一套专注于常规应用的强大平台。它提供来自五家参与量子计算厂商所研发的多种模式，以便开发人员可以对这些技术进行比较。该平台还提供适用于各类量子研究水平的多种硬件与软件工具，充分满足了从试水性质的研究人员、到对量子计算具有深厚技术知识的量子科学家们的现实需求。

在Azure Quantum Elements中协同运作的计算组件

Azure Quantum Elements是Azure Quantum之内的一套特殊平台，专门为化学家和材料科学家们打造。它使用高性能计算（HPC）、AI加速计算和量子工具进行高级研究与建模。该平台拥有多种高级功能，以加速科学发现的推进步伐。例如，它具有生成式化学AI来设计、优化和指定所创建新分子的属性。它还使用加速DFT（代表密度泛函理论）来解决量子力学形式的化学问题，用以确定分子特性。

然而，更重要的是Azure Quantum Elemtns平台在构建方式上预留了充足的空间，可以将其他科学领域的自定义应用嵌入其中。其不仅限于化学与材料科学；相反，这种关注是基于业界对这些领域在量子计算场景下应用潜力的最新认识。微软对此同样抱有信心，坚信其他应用（包括生命科学问题）也将在这套平台上找到适用的解决方案。

《福布斯》曾在2024年1月发表关于微软与太平洋西北国家实验室联合研究项目，文章分析了这套平台的强大功能，该项目尝试运用AI和高性能计算模拟3200万种新型候选材料（但当时的量子计算负载尚未被集成至Azure Quantum Elements之内）。简而言之，该项目能够生成新的候选材料，并在其中进行超加速搜索，从而找到可作为锂离子潜在替代选项的高效可充电电池材料。该项目成功对3200万种候选材料进行了筛选，在逐步处理后遴选出最合适的单一材料类型。

微软量子硬件合作伙伴概述

QUantinuum的System Model H2离子阱量子计算机芯片，展示了“赛道”阱设计方案

一直关注量子计算的朋友对于Quantinuum的大名可能并不陌生，该公司一路从隐身模式到开发出Honeywell量子解决方案，如今终于以Quantinuum的名号成为量子研究领域的一股重要力量。在与微软合作的研究项目中，Quantinuum使用其最新一代模型H2量子计算机。这套系统采用镱的同位素建立量子比特，并使用钡离子进行冷却。

值得注意的是，Quantinuum采用一种被称为量子电荷耦合器件（QCCD）的先进离子捕捉架构。该器件通过将几个离子一次性移动到位于量子芯片策略位置的四个区域之一，来执行高保真量子操作。各区域允许Quantinuum并行执行多项量子操作，从而提高计算速度和效率。

从短期来看，Quantinuum的愿景是开发出配备有百个左右可靠逻辑量子比特的混合超级计算机。至于长远计划，该公司希望将混合计算机扩展至拥有约1000个可靠逻辑量子比特，从而运行超越当今传统超级计算机能力的应用方案。

2025年，Quantinuum还将推出一款新的H系列量子计算机Helios，它将进一步增加物理量子比特的数量并提高物理量子比特的保真度。这两项指标的强化，使得其拥有更广泛的纠错码集并可使用更多个逻辑量子比特。

与此同时，H2机型还拥有一系列出色的参数指标：56个完全连接量子比特、单量子比特门保真度为99.99%，双量子比特门保真度为99.87%且量子体积（用于衡量量子计算机的算力大小）为2,097,152。

预计实现商业量子优势所需要的逻辑量子比特数量

Atom Computing的第一台中性原子量子计算机，是以使用锶-87原子作为量子比特的平台之上。在此之后，该公司对其量子比特的选择发生了变化。其最新量子计算机采用的是镱原子，能够扩展至1200个量子比特以上。

这一变化显然出于合理的技术诉求。最近一项研究得出结论，称镱-171很可能就是量子比特的最佳选择。下面的内容可能有点硬核，适合对物理细节感兴趣的朋友。镱-171的核自旋为1/2，而锶-87同位素的自旋更加复杂，为9/2。用更简单的语言来解释，就是说镱在其最低能量状态下只有两个可以访问的量子能级。因此与更复杂的其他原子结构相比，镱原子的状态更容易操纵和测量。9/2自旋中包含更多的层，因此需要更多的控制场，这会令复杂性提高并导致基于锶的量子计算系统更易出错。

Atom Computing的方案大大简化了整个过程，其使用类似镊子的激光来捕捉、控制并排列单个镱原子，将其构成一个阵列。对于100个量子比特的场景，该阵列可以是10 x 10；对于1225个量子比特，该阵列可以是35 x 35。请注意，阵列不必是正方形，而可以排列成其他开关，甚至可以排列成3D形态。这项共同设计成果的另一项关键优势，就是阵列的布局可以针对微软的量子比特虚拟化方案进行优化。

Atom Computing的新型镱处理器仍在开发当中。另外尽管已经完成了与微软合作推进的多个研究项目，但这些实验的结果尚未对外公布。

聊聊突破性研究成果

2024年4月，微软和Quantinuum的科学家们利用量子比特虚拟化技术，将量子错误率大幅降低至原本的1/800。这种方法使得Quantinuum的高保真H2离子阱量子计算机得以与微软的量子比特虚拟化系统相结合。两家公司还取得了另外一项突破，在30个物理量子比特当中创建了4个稳定的逻辑量子比特，从而实现了创纪录的低错误率。所谓逻辑量子比特，就是通过使用多个纠缠的物理量子比特编码的虚拟量子比特。环境因素引起的错误会破坏量子比特的量子态，但对于这类发生在物理量子比特上的错误，可以使用来自其他量子比特的信息将其恢复至可靠逻辑量子比特的正确状态。

这一突破为后来开发更多逻辑量子比特以及更可靠的量子计算机奠定了基础，让这些量子计算机能够解决远超传统计算机能力范围的复杂问题。

2024年6月，微软宣布推出生成式化学（Generative Chemistry）与加速DFT。该公司认为，这些技术将增强Azure Quantum Elements的科研辅助能力，有望把未来250年的化学研究压缩在25年以内解决。对于基于数亿种化合物训练而成的AI模型，生成式化学已经成为其生成新分子并实现研究应用的重要前提。生成式化学平台能够将原本需要耗时数年的候选物合成方法与工作流程缩短至几天，前文提到的3200万种锂离子电池候选材料筛选就充分证明了这一点。

加速DFT则允许研究人员通过模拟量子力学特性来加快并扩展化学发展流程。通过集成云基础设施并为GPU创新新的算法，加速DFT可以在不牺牲准确性的前提下实现高速计算，从而使其执行速度比其他DFT代码快上一个数量级。

2024年9月，运用从早期量子比特研究中获得的数据和经验，微软和Quantinuum再次联手创建了12个逻辑量子比特——较4月份创建的4量子比特有了很大进步。在这项业界首创的研究当中，全部12个逻辑量子比特均使用经过优化的[[16,4,4]]码进行纠缠。这些结果提高了量子的可靠性和可扩展性，使得该技术距离攻克当今超级计算机无法解决的问题又近了一步。

通往量子优势之路

化学研究、气候变化、物流计算、制药工艺、实时金融衍生品设计等一系列最具挑战性的全球问题，已经远远超出了传统超级计算机的能力范围。量子计算的每一次进步都有助于解决这些关乎整个人类社会的重大议题。

据估计，解决上述类型的问题将需要一台集成量子超级计算机，其纠错量子比特规模将高达百万甚至更多。以Azure Quantum计算平台为模型，微软、Quantinuum以及Atom Computing似乎正在朝着这个目标迈进。虽然还没有明确的时间表，但从量子计算研究的总体态势来看，我们距离将逻辑量子比特以指数级方式扩展至足以构建真正实用且强大的量子计算机的水平已经越来越近。因此哪怕不出现预料之外的重大技术突破，现有研究项目也完全有希望一步一个脚印地积累算力、成功解决一个又一个难题。

就个人看来，Azure Quantum Elements已经勾勒出了未来一、二十年间，最强大的集成经典量子计算技术将呈现出怎样的形态。目前的它是微软打造量子超级计算机的基石，正努力整合一切重要的计算技术成果。更重要的是，除了积极的研究产出之外，参与项目的每家公司都对协作过程本身表现出极高热情，同时也为整体结果做出了巨大贡献。

Atom Computing公司CEO兼创始人Ben Bloom就评论称，“微软拥有世界一流的硬件团队。而我们主要与其软件团队合作，分享他们多年来在量子纠错方面的思考和尝试。他们有很多思路都适合在我们的系统上进行验证。总之，已经有大量精心筹备的实验准备就绪，只待在世人面前惊艳亮相。”