微软与量子计算领域的先锋Quantinuum在实现科学量子优势的过程中，再次取得了两个显著的进展。他们成功开发出12个高度可靠的逻辑量子比特，并展示了结合高性能计算、人工智能与量子计算的混合端到端化学模拟。

这一逻辑量子比特的突破是在量子公司的H2捕获离子56物理量子比特量子计算机上实现的，采用了微软Azure量子的量子比特虚拟化系统。这一成就是他们在今年4月宣布的4个可靠逻辑量子比特的三倍。

该团队还展示了几种利用改进的逻辑量子比特进行容错计算的方式，当纠缠时，电路的错误率比相应的物理量子比特的错误率高出22倍。

混合经典-量子化学解决方案

微软还在量子H1机器上应用了两个逻辑量子比特，该机器结合了人工智能和云高性能计算(HPC)，以解决一个实际的化学问题，即催化反应中手性分子的生成案例研究。

这是朝着实现量子优势的重要一步——量子计算机能够解决经典系统几乎无法处理的问题，标志着一个新的里程碑。

微软表示，这是首次将高性能计算系统、人工智能与量子计算硬件结合使用，以解决特定的科学问题。这家科技巨头计划将这些应用程序集成到其Azure量子计算平台的商业产品中。

逻辑量子比特与物理量子比特

在此，我们简要回顾一下物理量子比特与逻辑量子比特的区别。物理量子比特类似于经典计算机中的比特，可以是微小的粒子（如电子）、超导电路，甚至是原子。它们利用量子力学进行比经典比特更快的计算，但由于“噪声”的影响，容易出现错误。

相对而言，逻辑量子比特更为稳健，由多个物理量子比特构成。它们本质上是一种更高层次的抽象，配备有代码，可以在不直接观察的情况下检测和纠正错误，从而避免干扰物理量子比特的量子状态。

微软今天还宣布与Atom Computing合作的新项目，利用这家位于加州的初创公司的中性原子硬件，打造“全球最强大的量子机器”。该机器也可以通过Azure进行访问。

Linnea Ahlgren报道

Linnea是TNW的高级编辑，自2023年4月起加入。她拥有国际关系硕士学位，研究领域涵盖量子、人工智能及电子商务。Linnea的研究兴趣还包括不断发展的“技术主权”概念，并涉足游戏和健身可穿戴设备。但首先，她是个咖啡爱好者。