Amazon Web Services（AWS）推出了一个名为Ocelot的新量子计算芯片，旨在提高量子误差校正效率。与现有方法相比，这项创新可以将量子误差校正的成本降低多达90％，这是量子计算中的关键挑战。量子位（Qubits）对环境因素敏感，长期以来，误差校正是量子计算中昂贵且复杂的过程。
亚马逊的Ocelot芯片和错误校正
量子计算取决于量子位，与传统的二进制位不同，可以同时存在于多个状态中。但是，它们对干扰的敏感性（例如噪声和电磁干扰）会导致计算过程中的错误。当前的错误校正方法通常涉及添加更多的Qubits，从而使过程资源密集型且昂贵。
Ocelot旨在通过将误差校正直接集成到体系结构中来解决这些挑战。与其他公司，例如Google和 微软，在事实之后增加了误差校正，Ocelot从一开始就结合了量子误差校正。该芯片使用“猫码头”，以Schrödinger的Cat Thought实验命名，该实验旨在抑制特定类型的错误。这种集成有助于减少对额外资源的需求，从而有可能提高量子计算的效率。
Ocelot芯片是由两个硅微芯片组成的原型，每个芯片大约为1cm²。这些芯片是堆叠的，具有形成量子电路的超导材料。 OCELOT由14个核心组件组成，包括五个数据量量位（CAT量子台），五个缓冲电路以稳定数据量量，还有四个用于检测错误的量子。猫量子箱由用塔塔勒姆（Tantalum）（一种超导材料）制成的高质量振荡器制成，可增强其用于量子计算的性能。
将Ocelot与其他方法进行比较
传统的量子误差校正需要在多个量子位（称为逻辑Qubits）上编码量子信息，以防止错误。但是，这种方法需要大量Qubits，增加成本。 Ocelot的方法减少了错误校正所需的量子数量，可能降低成本并使量子计算更可扩展。尽管Google的Willow Chip和Microsoft的Majorana 1处理器等公司专注于扩展Qubits，但AWS的Ocelot强调优化资源并减少对其他量子的需求。
尽管仍处于原型阶段，Ocelot的设计仍可能导致更小，更有效的量子计算机。 AWS表明，Ocelot的猫量子量的整合可以加快量子计算的实际应用，尤其是在药物发现，财务分析和材料科学等领域。
AWS继续在量子研究中进行大量投资，从其在云计算和Graviton Chip等创新方面的经验借鉴。 Ocelot芯片是AWS开发耐断层量子计算机的长期策略的重要组成部分。这项投资符合加速量子计算应用程序的目标，并有可能将成本降低多达80％。
特色图片来源： 亚马逊
