量子计算机有望彻底改变药物发现、材料设计和基础物理研究领域——前提是能够使其稳定运行。某些传统计算机需数十亿年才能解决的问题，量子计算机仅需数小时即可完成。然而，量子处理器比传统芯片更易受噪声干扰。

在最新发表于《自然》期刊的论文中，研究团队推出AlphaQubit解码系统。这套基于Transformer神经网络架构的AI系统，通过分析量子比特的冗余校验数据，能以前所未有的准确度识别量子计算错误。在49量子比特的测试中，其错误识别率比张量网络方法降低6%，比关联匹配算法提升30%准确率。

量子纠错的核心在于冗余设计：将多个物理量子比特组成逻辑量子比特，并通过持续校验维持量子态稳定。AlphaQubit通过模拟器生成的数亿训练样本学习通用解码模式，再针对特定量子处理器进行微调。测试显示，该系统不仅能适应241量子比特的模拟环境，还能在10万轮纠错周期中保持稳定性能。

当前挑战在于实时纠错速度——超导量子处理器每秒需进行百万次校验，而AlphaQubit的解码速度尚不能满足实时需求。研究团队正结合机器学习与量子纠错技术，为未来百万级量子比特的商业化应用铺平道路。