谷歌DeepMind与谷歌量子AI团队基于Transformer神经网络架构，联合开发了AI解码器AlphaQubit，能以最先进的精度识别量子计算错误，解决量子计算中长期存在的纠错难题，相关研究成果于2024年11月20日发表在《自然》杂志上。

AlphaQubit基于谷歌Sycamore量子计算机的多年研究成果，利用49个量子比特的系统和量子模拟器，生成数亿例量子错误数据，训练深度学习神经网络以精准识别错误。

研究团队实验测试了AlphaQubit对量子处理器Sycamore中的逻辑量子比特的保护效果。结果显示，AlphaQubit在高精度场景中错误率比张量网络方法低6%，而在快速但精度较低的场景下错误率比相关匹配方法低30%。研究团队还在241个量子比特的更大规模实验中验证了AlphaQubit的可扩展性与鲁棒性。

信息来源：

https://blog.google/technology/google-deepmind/alphaqubit-quantum-error-correction/