本日，谷歌量子AI实验室在美国物理学会年会上公布了其最新的具有72量子比特的量子处理器Bristlecone。谷歌表示，Bristlecone的目的是为研究职员供应一个测试平台，“用于研究量子比绝技巧的系统偏差率和可扩展性，以及在量子仿照、优化和机器学习中的运用。”
所有量子打算机都要面对的一个主要问题是偏差率。量子打算机一样平常在极低的温度下运行(毫开尔文，millikelvin)，且须要担保其不受到环境的影响，由于如今的量子比特仍旧高度不稳定，哪怕是一点噪声都会导致系统发生缺点。
正由于如此，当代量子处理器中的量子比特(即传统比特的“量子打算版本”)并不是真正的单一量子比特，而是许多传统比特的结合，这样有助于阐明一些潜在的缺点。现在的另一个限定成分是，大多数系统只能在100微秒内保持状态。
谷歌演示系统结果显示，读出错误率为1%，单量子比特为0.1 %，双量子比特门为0.6%。
▲左边是谷歌最新的72量子比特处理器Bristlecone。右边是该设备的图示：每个“X”代表一个量子比特，两个临近的量子比特之间相互连通。图片来源：谷歌
业界普遍认为实现量子量子霸权至少须要49个量子比特，但谷歌表示量子比特并不是量子打算机的全部。“像Bristlecone这样在低系统偏差下运行的设备，须要的是从软件和掌握电子设备到处理器本身的一整套技能之间的折衷，”该团队在博客中写道，“要做到这一点，须要在多个迭代中小心地进行系统工程。”
据谷歌量子AI实验室团队在博客中的先容，该团队构建量子打算机的策略是利用与大规模通用纠错量子打算机兼容的系统探索近期运用。为了使量子处理器能够运行超出经典仿照范围的算法，它不仅须要大量的量子位。至关主要的是，处理器在读出和逻辑运算时也必须具有低缺点率，例如单比特门和双比特门。
谷歌本日的公告将给其他正在致力于构建功能量子打算机的团队带来新的压力。有趣的是这个行业的现状，大家都在各自采纳不同的方法。
微软推出了一种用于量子打算的编程措辞Q#。目前，IBM的实验室中拥有一台50量子比特的机器，并让开发职员利用基于云打算的仿照量子打算机。在拉斯维加斯举行的2018国际消费电子展(CES)上，英特尔公布了一款代号为Tangle Lake的，具有49个量子比特的超导量子测试芯片。
