Google Research 用强化学习让量子计算机从错误中持续校准

Google Research 在 Nature 发表论文，提出用强化学习框架让智能体从量子纠错检测事件中学习，在计算过程中持续调节数千个控制参数以对抗漂移。在 Willow 超导处理器上，该方法将纠错码的逻辑稳定性提升 3.5 倍，并在专家校准基础上进一步将逻辑错误率降低 20%，使表面码逻辑错误降至每千次纠错周期不到一次。数百量子比特的数值模拟显示，所需 RL 训练轮数与系统规模无关。