量子处理器是一个前沿的研究课题。尽管世界顶级实验室和企业研究机构不断取得新进展，但仍有层出不穷的问题需要解决。GoogleQuantumAI团队的新博客介绍了他们在量子处理器性能稳定性方面的新研究成果。谷歌QuantumAI团队的研究方向之一是构建基于超导电子电路的量子处理器，这是实现量子比特(qubits)的有希望的候选者。虽然超导电路可以容纳几十个量子比特，谷歌在今年3月宣布的72量子比特处理器已经展示了前所未有的计算性能和可扩展性，但一个突出的挑战是如何稳定量子处理器的性能，实际上，处理器的性能会波动，无法预测。虽然在许多超导量子比特架构中都观察到了性能波动，但研究人员尚未弄清楚它的来源，更不用说进行相应的改进以提高处理器性能的稳定性。本周的《物理评论通讯》期刊（PhysicalReviewLetters）发表了GoogleQuantumAI团队的论文《Fluctuations of Energy-Relaxation Times in Superconducting Qubits》，研究人员在论文中使用量子比特作为检测器来检测他们所处的环境，最终发现性能波动的主导因素是MaterialDefects.他们的实验方法是探索量子比特的能量弛豫时间（energyrelaxationtimes，T1），这是一个流行的性能评价指标，衡量的是一个量子比特从激发态到基态的能量弛豫过程。时间长度。能量弛豫时间是工作频率和时间的函数。在T1的测量过程中，谷歌量子AI团队发现部分量子比特的运行频率明显低于其他量子比特，形成了一些能量弛豫的危险区域，如下图所示。他们的研究表明，这些危险区域是由于材料本身的缺陷造成的，这些缺陷本身形成了新的局部量子系统，当它们的频率与量子比特的频率重叠时（即形成共振），它们会从量子比特吸收能量。令人惊讶的是，他们还发现这些能量松弛危险区并不是静止的，危险区的分布在从几分钟到几小时的不同时间尺度上变化。从这些观察结果中，GoogleQuantumAI团队得出结论，材料缺陷在与量子比特共振和不共振时的频率动态对性能波动的影响最大。这些缺陷，通常称为二阶系统，被广泛认为存在于超导电路的材料界面处。然而，即使经过数十年的研究，它们的微观起源仍令研究人员感到困惑。在这项研究中，除了阐明量子比特性能波动的原因外，谷歌量子人工智能团队收集的数据还揭示了缺陷动态特性的物理原理，这是谜题的重要组成部分。有趣的是，根据热力学定律，研究人员并不认为这些缺陷会表现出任何动态特性，即使他们知道它们存在。它们的能量比量子处理器中使用的热量高大约一个数量级，因此此时它们应该被“冻结”。现在发现它们实际上并没有被冻结，这表明它们动态行为的原因可能是由于它们与其他缺陷之间的相互作用，这些缺陷的能量要低得多，可以被量子处理器检测到。热激活。研究人员此前认为，此类材料缺陷发生在原子尺度，比量子比特小一百万倍。现在已经发现，量子位可用于检测单个此类材料缺陷，证明量子位是一种强大的测量工具。显然，对材料缺陷的研究可以帮助解决材料物理学中的突出问题，也许令人惊讶的是，它还将对提高当今量子处理器的性能产生直接影响。事实上，缺陷测量现在已经被GoogleQuantumAI团队实施在处理器的设计和制造中，甚至被用于帮助处理器在运行过程中避免缺陷的数学算法中。GoogleQuantumAI团队希望这项研究能够启发更多的研究人员研究超导电路中的材料缺陷问题。
