剑桥量子和霍尼韦尔达成新里程碑：离量子计算规模化更进一步

北京时间 7 月 23 日消息，霍尼韦尔和剑桥量子日前宣布达成三项科学和技术里程碑，这些证明了量子计算规模化的可行性
，并表明离实现量子优化解决方案更接近了。

霍尼韦尔量子解决方案的研究人员首次展示了多轮实时量子纠错 (QEC) 技术，这一技术的实现表示我们离量子计算规模化迈进了一大步
。同时，霍尼韦尔还实现了 1024 量子体积，较四个月前的 512 量子体积翻了一番。除以上硬件里程碑之外，剑桥量子公司（Cambridge Quantum）还开发了一种新的量子算法，该算法将使用更少的量子比特来解决优化问题。

霍尼韦尔的研究人员通过霍尼韦尔系统 H1 模型上可用的 10 个物理量子比特中的 7 个，创建了单个逻辑量子比特，同时还应用多轮量子纠错技术来解决量子纠错问题。霍尼韦尔的逻辑量子比特避免了量子计算机中出现的主要类型的错误，同时还可以对抗计算过程中累积的错误。

“大型企业级问题需要精确且纠错的逻辑量子比特才能成功扩展，”霍尼韦尔量子解决方案总裁 Tony Uttley 表示，“量子纠错和量子体积方面的技术里程碑，加上剑桥量子的先进软件，我们将可能提高量子计算在现实世界中的可行性。”

据了解，两家公司长期以来一直合作开发支持量子的解决方案，以解决优化、调度和其他企业级挑战。其中，霍尼韦尔自 2020 年 3 月首次宣布其商用量子计算机以来，不断超越自己的里程碑；霍尼韦尔和剑桥量子在今年 6 月宣布，他们将合并组建全球最大的独立量子计算公司
，合并交易需符合监管部门的批准和惯例成交条件。

新的量子算法展示了霍尼韦尔和剑桥量子的综合影响力，及其新公司期望提供的量子解决方案类型。这项最新的合作加速了量子算法的收敛性、准确性和可扩展性，能够用于组合优化问题，例如制造中的供应链挑战或物流中的路线优化场景。

与标准变分量子特征求解器和量子近似优化算法相比，剑桥量子公司开发的新方法可将收敛速度提高 100 倍，提高求解质量并减少硬件资源需求。这些新方法在霍尼韦尔最新系统模型 H1 上进行了测试。

“量子算法速度的提升，将对面临复杂优化环境的各行各业产生深远的影响。”剑桥量子公司首席执行官兼创始人 Ilyas Khan 表示，“以一家生产各种产品的钢铁制造商为例。要以最低成本并按时制造所有产品，需要对多个生产过程进行复杂调度。通过优化这些流程，客户和消费者最终看到优化产生的积极影响。霍尼韦尔和剑桥量子正在让企业更轻松、更有效地做好工作。”