新科技速遞
量子運算（Quantum computing）是新一代的運算技術，有機會解決人類最棘手的難題。不過量子電腦的糾錯（Error Correction）困難，一直困擾科學家。全球科技企業都為開發可商用的量子電腦而大灑金錢。
量子計算機以量子比特（Qubit）的疊加和糾纏狀態計算，原理有如分子在自然界的狀態，可模仿分子的各種行為和相互作用，以測試和發明新材料，可用於開發電池、室溫超導，甚至解決人類的糧食危機。
2019年，Google宣稱率先達到「量子優越性」（Quantum supremacy），其量子處理器Sycamore解決了傳統電腦無法解決的難題；今年，中國科大潘建偉教授和陸朝陽的團隊，亦公佈了76個光子的量子運算「九章」，也達到量子優越性，不過上述兩者，皆非於解決實際的難題。
量子運算暫時缺乏實用性，皆因是靠量測物理性的量子比特（Physical Qubit），依賴量子力學效應（即疊加和糾纏）相當脆弱，容易受干擾而引致錯誤。
傳統計算機的糾錯機制，一般以計算CRC碼檢測。量子運算每個量子比特，都處於混合的狀態，任何直接的檢測，都可能破壞數據。
大部分現實的運算問題，錯誤率要介乎10 ^-15以下的精確度，量子計算錯誤率約為10^ -3。目前，量子計算處理尚處於物理原型，只針對獨特設計的問題，也就其能處理的問題而已；離開實際商用，還很遙遠。
拓樸量子運算受挫
量子計算要解決糾錯，一直是最大挑戰；其中一種方法是透過拓撲理論，其中又以馬約拉納費米子（Majorana fermion）研究，最廣為人熟悉。2018年，Microsoft荷蘭台夫特理工大學的研究員，透過半導體材料和超導製作的奈米線材，宣稱發現Majorana fermion存在的證據。
馬約拉納費米子作為半電子態的准粒子，受到集體拓撲行為的保護，就好像一群人一起跳舞，互相扶持，大大降低所受干擾。問題在過去三年來，無人能證實上述的實驗；今年初Microsoft指基於「科學嚴謹性不足」，終於從《Nature》期刊上撤稿，但有關馬約拉納費米子研究不斷，拓樸量子運算是否可行，仍是未知之數。
Google在量子計算上領先，今年加州Santa Barbara建立了Quantum AI園區，聲稱10年內商用量子運算。Google Quantum AI首席科學家Erik Lucero向傳媒展示Quantum AI各項設施，包括了量子運算數據中心、量子設備硬件研究中心，量度量子比特的特殊房、處理器裝配的中心，還有是首部以邏輯比特量子糾錯的量子電腦。
Google另闢蹊徑
Quantum AI採用是超導量子電腦，在超導環境下運算，再量度處理器的量子比特，超導量子計算的設計複雜，需於超低溫下運行，建造維護困難昂貴，必須先以氦氣冷卻，超導量子電腦狀如吊燈，處理器則位於底部，也是最冷凍部分，其餘都是電子元件。
Lucero表示，一般室溫約300 Kelvin（約是攝氏26度），量子處理器在低溫運作，旁邊是液態氦罐，溫度約為4 Kelvin（攝氏-269.15度），再經壓縮和氣化熱交換降溫的層層低溫恆溫器，到達處理器時，只有10 millikelvin（攝氏-273.14度），距離絕對零度的0 Kelvin（攝氏-273.15度）只高出僅0.01度！
低溫的原因是Sycamore處理器以鋁金屬製造，低溫下變成了超導狀態，溫度愈低愈能收集到精確的量子比特訊號，大大減低了雜訊。
超低溫就為了產生超導，儘量消除所有干擾，但其實Google的量子電腦，仍受大量的雜訊干擾，加上超導量子比特的「退相干」（Decoherence）時間很短，量子操作要在退相干之前完成，記憶又消失很快，更要為物理量子比特作出糾錯。
Lucero介紹了Google正在建造以邏輯量子比特（Logical Qubit）糾錯，最終極就是開發出具糾錯功能的量子電腦，以達到商用目標。
邏輯比特譜出樂章
理論上，檢測量子運算機錯誤，可將多個物理上量子比特，變成了邏輯量子比特，不破壞邏輯量子比特的儲存下，實時發現糾正錯誤。
較早前Google在《Nature》就有關研究刊登論文， Sycamore處理器上在嵌入的超導量子比特的二維網格（two-dimensional grid of superconducting qubits）加入一維鏈重複碼（one-dimensional repetition codes），從邏輯比特量子成功驗證了糾錯超導量子比特的可能性。邏輯比特量子的比特數量從5個增加到21個，抑制邏輯錯誤的效果，增加了100倍。
Google是透過電子控制設備建立邏輯量子比特，好比將物理比特量子的訊號，把波浪變成了樂譜，加入邏輯量子比特後，再通過統計方法糾錯。量子電腦處於極低溫下，內部沒有任何地磁場（Earth magnetic field），可通過磁性合金（Mumetal），精確搜集數據到電子設備變成邏輯量子比特。
重複碼基於對邏輯錯誤的抑制，可實現倍數增長。Google發現每增加一個物理量子比特，邏輯量子比特的錯誤率，可大幅下降。雖然不能直接檢測每一個額外的量子比特，但邏輯量子比特可一起測量，仍推斷出量子運算是否發生了錯誤。
Google預計可以1000個物理量子比特，製造出一個邏輯量子比特，再一同作運算。但條件是採集數據的保真度（Fidelity）必須足夠高，加上Sycamore處理器，只有54個物理量子比特，路途仍然遙遠。
Google Quantum AI首席科學家Erik Lucero表示「目前量子計算仍然處於模擬運算（Analog computing）狀態，還未進入數碼運算 （Digital computing），邏輯量子比特糾錯一旦取得成功，就可研發出具糾錯功能的量子電腦，就可算是真正進入數碼時代，並且進入商用階段。」