商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
勞倫斯伯克利國家實驗室（Lawrence Berkeley National Laboratory）正與業界、學術界及其他國家實驗室合作，致力於推動次世代量子電腦的發展。這些量子電腦有望加速藥物開發、宇宙學、材料科學、核物理等領域的科學突破。
研究重點聚焦於量子計算的「技術堆疊」，這包括硬體、軟體和控制系統，旨在確保錯誤修正後的量子運算。勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平台（AQT）營運主管 Chris Spitzer 指出，要建構一個功能完善的量子電腦，不僅需要量子位元，更需要完整的技術堆疊來運用量子科學於實際應用。
這個堆疊的核心是一個超導量子處理器（QPU），其中包含儲存和操作量子資訊的量子位元。QPU 必須透過稀釋製冷機維持在低於 20 毫開爾文（約絕對零度以上 0.02 度）的極低溫環境。控制電子裝置機櫃則負責發送高精確、同步的微波脈衝，透過「閘控」來控制量子位元，使其能以精確方式互動以執行量子運算。
目前第一代量子電腦屬於中間規模，擁有數十到數百個量子位元，其運算能力尚不足以挑戰超級電腦。然而，勞倫斯伯克利國家實驗室正為第二代大型、具備錯誤修正功能的量子系統奠定基礎，目標是實現數千個甚至更多的量子位元。這類大型系統需要處理量子處理器中可能出現的錯誤，因此也需要大量的傳統運算來偵測及修正這些複雜的錯誤。
現階段量子電腦面臨的主要挑戰之一，是量子位元擴展時的線路問題。現有設計中，每個量子位元都需要一條或多條線路，這對於少數量子位元可行，但當數量達到數千時，所有線路將無法容納於稀釋製冷機中。因此，開發新型低雜訊線路技術以優化量子資訊的相干性或壽命，成為當前研究的活躍領域。
下一代量子電腦也將整合人工智慧（AI）和機器學習。勞倫斯伯克利國家實驗室的 Accelerator Technology & Applied Physics Division (ATAP) 團隊正開發 QubiCML，這是一個 AI 輔助的量子電腦讀取系統，將有助於量子錯誤修正和更進階的混合演算法。AQT 的研究目標是將處理器性能提升約 1,000 倍。
勞倫斯伯克利國家實驗室透過其豐富資源支持這項研究，包括分子鑄造（Molecular Foundry）和先進光源（Advanced Light Source）可用於研究量子處理器材料，以及國家能源研究科學計算中心（NERSC）的超級電腦，對於模擬量子處理器性能至關重要。
