小编：IT HOME 5月25日新闻，耶鲁大学的研究人员和美国的Google Quantum人工智能已经实现了多层卷系统的首次纠正
HOME于5月25日报告说，耶鲁大学和美国Google量子人工智能的研究人员首次对多能级体积系统实现了错误校正，他们的绩效超过了当前的最佳校正技术，成功地打破了“ Break-op-over-even Point”。该结果为更好的批量信息处理开辟了新方法。相关论文发表在5月15日的《自然杂志》（IT Home Appendix doi：10.1038/s41586-025-08899-y）上。计算机体积的主要挑战在于销毁体积状态 - 环境干扰（噪声）可能导致信息丢失。为了完成此操作，误差校正量（QEC）需要“逻辑状态”中的许多信息来对抗干涉。当二进制拆分中，错误校正技术仅在二进制拆分中实现了“分支机构”（也就是说，错误校正后的信息忠诚度比未指定的状态更好）。莫ST计算机现在使用Quubits-A两级系统体积，可能在同一0和1状态下，但是Quubits也具有不常用的额外能量水平。如果可以充分使用这些能量水平，则计算机量将获得更强的处理能力。在这项实验中，研究人员首次获得了良好的三元（Qutrit）和第四纪（Quaternary（Quaternary（Quaternary）状态）状态，不仅超过了传统的二进制拆分的性能，而且也打破了“ Break-eble-eby-eboter-to in of tobles”的校正。这是一个更好的计算。根据官方报告，耶鲁大学使用高维系统，使用了Gottsman-Kabayev-Preskiel（GKP）Bose，他们编码了该州的三元和第四纪逻辑量，以定期消除单个物理系统的阶段QUTRIT的存储和Quart信息校正后的信息寿命比未指定的状态长82％和87％，并且系数增益达到1.82和1.87，与现有最佳Qubit校正相当甚至更好。实验设备由触觉耦合（Transmon）超导式摩擦和三维超导型微波炉组成。微波腔中的Oscilla模量存储逻辑状态，而塔塔勒姆超导式吉布斯则用作辅助式摩擦式，以帮助纠正和纠正误差。为了优化误差校正协议，研究团队引入了增强研究算法，使AI代理能够组织45个实验参数，以最大程度地提高存储量的诚实。在没有物理建模的情况下，这种优化的方法已经克服了传统培养方法的复杂性。结果表明，误差校正的性能在许多CY中保持稳定克莱斯。研究人员指出，多级误差校正量的优点是：硬件流：单个物理系统可以带来更多逻辑状态和减少计算所需物理物质的量。算法效率：高维结构可以帮助更好地综合整个门，结合算法和模拟复杂体积系统。此外，GKP编码的QUDIT与现有的超导系统兼容，该系统支持那些没有无缝升级的人，以使未来的体系结构提供支持。
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