為什麼量子處理器效能有漲落？Google 找到的答案是材料有缺陷

量子處理器為尖端研究課題，即便各大世界頂級實驗室和企業研究院都不斷有新進展，亟待解決的問題仍層出不窮。Google 量子 AI 團隊的部落格新文章介紹了量子處理器效能穩定問題下的新研究成果，編譯如下。

Google 量子 AI 團隊的研究方向之一是基於超導電子電路構建量子處理器，這是一種達成量子位元（qubits）值得期待的候選方案。雖然超導電路可容納數以十計的量子位元，今年 3 月 Google 公布的 72 位量子位元處理器已展現頂級的計算效能與可拓展性，但有一項突出的挑戰是如何穩定量子處理器的表現。處理器的效能會有漲落，且無法預測。雖然我們已在許多超導量子位元架構中觀察到效能漲落，但研究人員仍未弄清來源，更不用說相應改進以提升處理器效能的穩定性了。

這週《物理評論通訊》期刊（Physical Review Letters）發表了 Google 量子 AI 團隊論文《Fluctuations of Energy-Relaxation Times in Superconducting Qubits》，研究人員把量子位元當作探測器，偵測它們所在的環境，最終發現效能漲落的支配因素是材料缺陷。試驗方法是探究量子位元的能量弛豫時間（energy relaxation times，T1），這是一種熱門的效能評價指標，衡量一個量子位元從激發態回落到基態的能量弛豫過程的時間。能量弛豫時間是作業頻率和時間的函數。

在 T1 測量過程，Google 量子 AI 團隊發現某些量子位元的作業頻率要比其他量子位元明顯差一點，形成一些能量弛豫的危險區，如下圖。研究表明，之所以會有這些危險區是由於材料缺陷，這些缺陷形成新的局部量子系統，當它們的頻率和量子位元的頻率交疊（也就是形成共振）時，就會從量子位元吸收能量。令人驚訝的是，他們還發現這些能量弛豫危險區不是固定的，幾分鐘到幾小時各種不同時間段中，危險區的分散也有不同。根據這些觀測結果，Google 量子 AI 團隊得出結論，正是材料缺陷與量子位元之間產生、脫離共振過程的頻率動態特徴，對效能漲落造成最顯著的影響。

這些缺陷，一般稱為二階系統，研究人員普遍認為它們存於超導電路材料介面。即便經過幾十年研究，它們的顯微來源還是讓研究人員感到迷惑。這項研究中，除了明確量子位元效能漲落的原因之外，Google 量子 AI 團隊採集到的資料也為揭示缺陷動態特徴的物理原理帶來曙光，這正是謎題的重要部分。有趣的是，根據熱力學定律，研究人員即便知道這些缺陷存在，也不認為它們會表現出任何動態特徴。它們的能量比量子處理器使用的熱能高出一個級數左右，所以在這時它們應當是被「凍住」的。現在發現它們其實並沒有被凍住，這說明表現出動態特徴的原因可能是因為它們和其他缺陷產生交互作用，這些作用的能量要低得多，所以可被量子處理器的熱能觸發。

研究人員以往認為這種材料缺陷發生在原子尺度，比量子位元小百萬倍。如今發現量子位元可用於偵測單個這種材料缺陷，也表明了量子位元是強力的測量工具。顯然，對材料缺陷的研究可幫助解決材料物理的問題，可能同時還有些驚喜，它也對提高量子處理器的效能有直接啟發。實際上，缺陷測量如今已在 Google 量子 AI 團隊的處理器設計與製造過程實行，甚至用在數學演算法，可幫助處理器執行時躲避缺陷。Google 量子 AI 團隊希望這項研究啟發更多研究人員，研究超導體電路的材料缺陷問題。