# Google Research 推出量子控制典範適應飄移

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> 原作者：Google Research (@GoogleResearch) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-24

> 原始來源：https://x.com/googleresearch/status/2080001520410747307

## 證據與延伸閱讀

- [Google Research 推出量子控制典範適應飄移。](http://goo.gle/4pw4tuE)

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## 中文摘要

Google Research 推出量子控制典範適應飄移。

**核心技術與運作原理**

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/2e6eedee60412431.jpg)
> Google Research 標誌，中央帶有一個呈現多個科學研究領域（包含數位電路、顯微鏡下的研究人員、森林生態與衛星探測）的視覺圖塊，右上角延伸出一枚衛星圖示。

- Google Research 與 Google Quantum AI 團隊在發表於 Nature 的研究中，展示了一套結合強化學習（RL）與量子錯誤修正（QEC）的全新框架。

<video src="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1784863286824-apbafgih.mp4" poster="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/66305a811c2d162c.jpg" controls playsinline preload="metadata" style="max-width:100%;height:auto;display:block;margin:1rem 0"></video>
> 介紹量子處理器校準與強化學習應用的科普動畫影片，展示 Google Quantum AI 的技術概念。

- 傳統量子電腦極易受到硬體飄移與環境雜訊影響，必須完全中止量子運算才能重新校準控制參數；這項新技術則讓一個自主的 Agent 能從量子錯誤偵測事件中學習，在運算進行的同時持續動態調整數千個控制參數，實現「邊奏樂邊調音」的持續運作能力。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/84276a56b3263c57.png)
> 量子系統、古典控制器、學習代理與量子錯誤校正（QEC）解碼器之間的互動與資料流向架構圖。

- 錯誤偵測事件被賦予了雙重角色：除了原有的錯誤解碼與修正外，更成為主動學習的訊號，用來即時對抗系統飄移並預防新錯誤產生。

**實驗表現與縮放潛力**

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/72baec60fef48367.png)
> RL fine-tuning 在兩種量子糾錯（QEC）架構下隨 QEC cycle 增加的邏輯可觀測量衰減速度皆慢於 Calibration，展現更高的邏輯穩定性。

- 研究團隊在旗艦超導處理器 Willow 上驗證了此方法，刻意注入人工飄移後，發現強化學習引導使錯誤修正程式碼的邏輯穩定度提升了 3.5 倍，並在專家校準的基礎上使邏輯錯誤率額外降低了 20%。

- 表面程式碼（surface code）中的邏輯錯誤率降至每千次錯誤修正循環不到一次，色碼（color code）則降至每百次不到一次。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/76b78281b0c7d882.gif)
> 四個面板顯示點雲與黑色十字標記：第一面板呈水平排列，後三面板呈環形排列。

- 透過數百個量子位元與數萬個控制參數的數值模擬，Google 確認此強化學習訓練所需的迭代次數與系統規模無關，證明該方法具備向更大規模量子系統擴展的可行性。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/71b283b02e5de5c8.png)
> 結合強化學習與量子糾錯的量子控制方法在不同量子位元規模（17 至 449 個量子位元）與訓練世代（Epoch 0 至 500）下，針對物理錯誤率與邏輯錯誤率的變化趨勢進行比較。

詳細技術內容可參考 Google Research 的官方[說明文章（`http://goo.gle/4pw4tuE`）](http://goo.gle/4pw4tuE)。

## 媒體內容

**RL fine-tuning 在兩種量子糾錯（QEC）架構下隨 QEC cycle 增加的邏輯可觀測量衰減速度皆慢於 Calibration，展現更高的邏輯穩定性。**

**數據表（1）左面板（矩陣/網格 QEC 碼）**

|   | 趨勢 |
| --- | --- |
| Calibration | 隨著 QEC cycle 增加，邏輯可觀測量持續下降 |
| RL fine-tuning | 隨著 QEC cycle 增加，邏輯可觀測量持續下降，但衰減速度顯著慢於 Calibration，全程維持較高的邏輯可觀測量 |

**數據表（2）右面板（三角形 QEC 碼）**

|   | 趨勢 |
| --- | --- |
| Calibration | 隨著 QEC cycle 增加，邏輯可觀測量持續下降 |
| RL fine-tuning | 隨著 QEC cycle 增加，邏輯可觀測量持續下降，但衰減速度顯著慢於 Calibration，全程維持較高的邏輯可觀測量 |

**四個面板顯示點雲與黑色十字標記：第一面板呈水平排列，後三面板呈環形排列。**

**數據表（1）面板 1**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 聚類中心數 | 4（水平一字排列） |

**數據表（2）面板 2**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 聚類中心數 | 4（環形分布：上、下、左、右） |

**數據表（3）面板 3**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 聚類中心數 | 8（環形均勻分布） |

**數據表（4）面板 4**

| 項目 | 數值 |
| --- | --- |
| 聚類中心數 | 16（環形均勻分布） |

## 標籤

研究論文, AI-native, Google, Google Quantum AI