量子处理器作为前沿的研讨课题，即使各大国际***实验室和企业研讨院们都在不断做出新的发展，亟待处理的问题依然层出不穷。谷歌量子 AI 团队的一篇新博客就介绍了他们在量子处理器功能安稳问题下的新研讨成果。

谷歌量子 AI 团队的研讨方向之一是依据超导电子电路构建量子处理器，这是一种完成量子比特（qubits）的值得等待的候选计划。尽管超导电路能够包容数以十计的量子比特，在本年 3 月谷歌发布的 72 位量子比特处理器上现已展示了***的核算功能与可拓展性，但有一项杰出的应战是怎么安稳量子处理器的体现，实际上，处理器的功能会呈现涨落，且无法猜测。尽管咱们现已在许多超导量子比特架构中观察到了功能涨落，但研讨人员们依然没有澄清它的来历，更不用说做出相应的改进来进步处理器功能的安稳性了。

这周的《物理谈论通讯》期刊（Physical Review Letters）宣布了谷歌量子 AI 团队的论文《Fluctuations of Energy-Relaxation Times in Superconducting Qubits》，其间研讨人员们把量子比特作为探测器，检测它们地点的环境，终究发现功能涨落的分配要素是资料的缺点。他们的实验办法是探求量子比特的能量弛豫时刻（energy relaxation times，T1），这是一种抢手的功能点评目标，它衡量的是一个量子比特从激发态回落到基态的能量弛豫进程通过的时刻的长短。能量弛豫时刻是操作频率和时刻的函数。

在 T1 的丈量进程中，谷歌量子 AI 团队发现某些量子比特的操作频率要比其它量子比特明显地差一些，构成了一些能量弛豫的危险区，如下图。他们的研讨标明，之所以会有这些危险区是因为资料的缺点，这些缺点自己构成了新的部分量子体系，当它们的频率和量子比特的频率有交叠（也便是构成共振）时，它们就会从量子比特中吸收能量。令人惊奇的是，他们还发现这些能量弛豫危险区不是固定的，在几分钟到几小时的各种不一起刻尺度中，危险区的散布也有所不同。依据这些观测成果，谷歌量子 AI 团队得出结论，正是资料缺点在与量子比特之间发生、脱离共振的进程中的频率动态特性对功能涨落造成了最为明显的影响。

这些缺点，一般被称为二阶体系，研讨人员们普遍以为它们存在于超导电路的资料界面中。但是，即使通过了几十年的研讨，它们的显微来历仍是让研讨人员感到利诱。在这项研讨中，除了清晰了量子比特功能涨落的原因之外，谷歌量子 AI 团队收集到的数据也为提醒缺点动态特性的物理原理带来了曙光，这正是谜题的重要部分。风趣的是，依据热力学规律，研讨人员们即使知道这些缺点的存在，原本也不以为它们会体现出任何动态特性。它们的能量要比量子处理器中运用的热能高出一个数量级左右，所以在这时它们应当是被「冻住」的。现在发现它们其实并没有被冻住，这说明它们体现出动态特性的原因或许是因为它们和其它缺点之间发生了相互效果，这些效果的能量要低得的多，所以能够被量子处理器的热能激活。

研讨人员们以往以为这样的资料缺点是发生在原子尺度上的，要比量子比特小百万倍。现在发现量子比特能够用于检测单个这样的资料缺点，这也标明晰量子比特是一种强有力的丈量东西。明显，对资料缺点的研讨能够协助处理资料物理中的杰出问题，或许一起还有些惊喜的是，它也会对进步现在的量子处理器的功能有直接的启示。实际上，缺点丈量现在现已在谷歌量子 AI 团队的处理器规划与制作中得到了施行，乃至用在了数学算法中，它会协助处理器在运转进程中逃避缺点。谷歌量子 AI 团队期望这项研讨能够启示更多研讨人员研讨超导体电路中的资料缺点问题。