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今天，澳大利亚量子公司Q-CTRL宣布了硬件基准测试实验的结果，证明其自动纠错技术将量子计算算法在真实硬件上成功的可能性提高了9000倍，超过了Q-CTRL在去年11月报告的25倍。

凭借这些改进，Q-CTRL正在缩小市场上出现的不断增长的量子计算机的承诺与它们向最终用户提供的实际计算能力之间的性能差距。

Q-CTRL将于3月14日至18日在芝加哥举行的美国物理学会(APS)3月年会上(世界上最大的物理会议)公布这项实验背后的技术。量子计算研究人员和开发人员可以通过Q-CTRL的技术(包括其旗舰产品Boulder Opal)获得硬件稳定、错误减少和自动化的底层软件工具。

由于目前大多数量子计算机非常容易出错，导致只能运行最简短的算法；这一挑战阻碍了向最终用户提供有用的量子计算。通过其研究活动，Q-CTRL确定了使用人工智能和自动化的途径，不仅可以显著改善困扰隔离量子逻辑元件(量子应用程序的构建块)的错误，还可以改善仅出现在完整算法执行过程中的错误。

Q-CTRL衡量了其软件工具在实际硬件上执行时如何改善重要的行业指标，包括美国量子经济发展联盟(QED-C)追求的算法基准。Q-CTRL将他们的工具与公开获取的最先进的电路编译和测量错误缓解策略进行了比较。

首先是Bernstein-Vazirani算法，这是QED-C在其最近关于“面向应用的性能基准”的论文中建立的一个关键基准。

如下图所示，与其他竞争对手方法相比，从5量子比特到16量子比特，Q-CTRL方法都提供了最佳性能，而且量子计算机规模越大，性能改善的程度就越高，并呈指数增长。当规模增加到16量子比特时，Q-CTRL实现了超出竞争对手方法9000倍的优势。

Bernstein-Vazirani算法；横轴为量子比特数量，纵轴为量子算法成功率。

然后，Q-Ctrl研究了Grover量子搜索算法——一种用于非结构化搜索的大海捞针算法。在一个五量子比特的例子中，Q-CTRL的软件以二进制方式改变结果，从一个“完全错误”的解转变为一个定性正确的解。尽管在这种情况下，成功概率只提高了大约20-30倍，但提供给最终用户的定性价值是显而易见的。

执行Grover算法，Q-CTRL获得正确答案的概率是竞争对手方法的20-30倍。

这些结果都是通过Q-CTRL面向量子计算最终用户的全新零配置工具集Fire Opal(以旗舰产品Boulder Opal的功能为基础)实现的。

Q-CTRL表示，他们在基准测试中实现量子算法高达9000倍的改善，为客户算法带来了真正的效用收益，例如欧洲量子初创公司BEIT的研究人员，他们是Q-CTRL技术的早期用户。

BEIT首席执行官Paulina Mazurek表示：“BEIT一直在推动量子算法的极限，但在硬件性能方面面临着与其他所有人一样的障碍。Fire Opal在我们的研究中开辟了全新的前沿领域，并使量子优势更加接近，执行一种基础量子算法获得了比经典算法更好的结果。因此，从某种程度上说，这种软件从根本上改变了硬件，实现了以前的基准认为不可能实现的结果。这给我们留下了深刻印象。”

Q-CTRL的另一位合作伙伴——Zapata Computing已经将Fire Opal原型集成到他们的平台Orquestra中。在2021年12月的Q2B会议上，Q-CTRL展示了这种集成如何结合Zapata专有算法和方法(鲁棒振幅估计，RAE)来提高当今量子后端的性能。结果表明，Fire Opal似乎减少了大约11倍的估计错误，而Zapata的RAE提高了大约5.5倍的估计精度。

这些结果完全是通过对商用量子计算机的传统云访问实现的，不需要对硬件进行特殊访问。这证明了这些功能可以提供给任何有互联网连接以及希望从今天的量子计算机中获得更多功能的用户。

AWS最近宣布，Fire Opal将很快在亚马逊Braket上推出，以提供对各种量子计算后端的访问。

Q-CTRL创始人兼首席执行官Michael J. Biercuk教授说：“我们的基准测试实验表明，今天的量子计算机内部有隐藏的性能，可以通过正确的纠错软件工具变得可用——不需要对硬件进行任何更改。我们很高兴向全球的研究人员、最终用户和制造商提供这项技术，以加速实现量子优势，并使现实世界的应用更接近实现。”

Q-CTRL将在APS举办一场研讨会，与会者将学习如何使用包括Boulder Opal在内的软件工具来改进和自动化自己的量子硬件，节省时间，并增加研究成果。

关于Q-CTRL

量子计算的计算能力有望为药物发现、企业物流、金融等应用领域带来变革性的能力。然而底层硬件极其不稳定和脆弱，阻碍了这些机器发挥其全部潜力。Q-CTRL专注于提供独立于硬件的、纠错的企业软件，为企业提供有用的量子计算。

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关键词： Q-Ctrl纠错技术将量子算法成功率提高9000倍 量子计算机