一場構建“通用”量子計算機的競賽正在進行中。這種裝置可以被程式設計來快速解決經典計算機無法解決的問題，從而可能徹底改變從製藥到密碼學的各個領域。世界上許多主要的科技公司都在迎接這一挑戰，但微軟選擇了比競爭對手更曲折的道路。
IBM、谷歌和一些學術實驗室選擇了相對成熟的硬體，例如超導線環，來製造量子位元（qubits）。這些是量子計算機的構建模組：它們能夠同時處於“開”和“關”狀態的混合（或疊加）狀態，從而為其快速計算提供動力。
然而，微軟希望將其量子位元編碼成一種準粒子：一種從物質內部相互作用中產生的類似粒子的物體。一些物理學家甚至不確定微軟正在研究的特定準粒子（稱為非阿貝爾任意子）是否真的存在。但是，該公司希望利用它們的拓撲特性，這些特性使量子態對外部干擾非常穩健，從而構建所謂的拓撲量子計算機。早期關於物質拓撲態的理論工作為三位物理學家贏得了10月4日的諾貝爾物理學獎。
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該公司開發拓撲量子計算已有十多年了，如今，研究人員正在與學術實驗室合作，為未來的機器製造裝置和編寫軟體。Alex Bocharov，一位數學家和計算機科學家，隸屬於微軟研究院位於華盛頓州雷德蒙德的量子架構和計算小組，他與《自然》雜誌談論了該公司的研究工作。
微軟最終如何專注於也許是最困難的量子計算硬體——拓撲量子位元？
我們是以人為本，而不是以問題為本。像 Alexei Kitaev、Daniel Gottesman，以及最引人注目的是 Michael Freedman（微軟 Station Q 研究實驗室的菲爾茲獎得主主任）等量子計算權威人士，領導了我們量子計算小組的發展。所以我們遵循的是弗裡德曼關於如何做事的前瞻性願景。
IBM 和谷歌都使用超導環作為它們的量子位元。您正在努力利用的量子位元是什麼？
我們的量子位元甚至不是物質性的東西。但是再說一遍，物理學家在他們的對撞機中執行的基本粒子也不是真正的固體物質物體。在這裡，我們有非阿貝爾任意子，它們比普通粒子更模糊。它們是準粒子。最受研究的任意子種類出現在二維表面邊緣的非常冷的電子鏈中。這些任意子同時表現得像電子及其反物質對應物，並且在鏈的每一端都呈現為密集的電導峰值。您可以使用高精度裝置測量它們，但無法在任何顯微鏡下看到它們。
任意子類粒子最早在 1937 年被預測為獨立物體，Kitaev 建議在 1997 年將準粒子版本用於量子計算機。但直到2012 年，物理學家才首次聲稱發現了它們。您甚至確定它們存在嗎？
我們非常確定最簡單的種類確實存在。我們認為，這些是在 2012 年由荷蘭代爾夫特理工大學的 Leo Kouwenhoven 觀察到的。我不會說對此有 100% 的共識，但 Kouwenhoven 的觀察結果已在其他各個實驗室中得到重複。這些激發到底是什麼並不重要，只要它們是可測量的，並且可以用於執行計算。現在已經到了實驗室正在組裝一些非常精密的裝置來大量產生這些激發並嘗試開始進行計算的地步。
開發任意子似乎非常困難。使用任意子而不是其他型別的量子位元有什麼優勢？
在大多數量子系統中，資訊被編碼在粒子的特性中，並且與周圍環境的輕微相互作用都會破壞它們的量子態。這意味著它們以大約 99.9% 的精度執行，我們稱之為三個 9。為了解決實際問題，我們需要達到十個 9 的精度，因此您需要建立一個大量的量子位元陣列，以便糾正錯誤。拓撲量子計算有望達到六個或七個 9，這意味著我們不需要進行這種廣泛而昂貴的錯誤糾正。
拓撲量子計算的哪些方面使其如此穩健？
來自環境和計算機其他部分的噪聲是不可避免的，這可能會導致準粒子的強度和位置波動。但這沒關係，因為我們沒有將資訊編碼到準粒子本身中，而是編碼到我們交換任意子位置的順序中。我們稱之為編織，因為如果您畫出空間和時間中相鄰任意子對之間交換的序列，它們所描繪的線看起來就像編織的一樣。資訊被編碼在一個“拓撲”屬性中，也就是說，一個系統的集體屬性，它只隨宏觀運動而變化，而不是隨小的波動而變化。
微軟開發拓撲量子計算已有十多年了，其中大部分時間必要的量子位元都是假設性的。你為什麼玩這麼長的時間遊戲？
這是一個值得玩的遊戲，因為好處是巨大的，而且實際上沒有缺點。微軟是一家非常富裕的公司；它擁有大約 1000 億美元的現金。那麼您還會投資什麼呢？比爾·蓋茨也在投資其他事情（例如根除瘧疾和艾滋病毒），這些事情可能在某些時候需要量子計算。例如，基因組學迄今為止都是在經典計算機上完成的，並且有可能透過在量子計算機上使用 100-200 個量子位元來實現一些巨大的進步。
微軟有多少人從事量子計算工作，您花費了多少資金？
我粗略估計是 35-40 人，但我認為我不能透露資金數額，即使是粗略估計。
您的團隊一直在為這種量子計算機開發軟體。你們一直在做什麼？
到目前為止，我們在建立更高效的演算法方面取得了驚人的進展——減少了執行經典計算機無法進行的某些計算所需的量子位元互動次數（稱為門）。例如，在 2000 年代初期，人們認為在量子計算機上計算鐵氧化還原蛋白（植物在光合作用中使用的物質）的能量水平大約需要 240 億年。現在，透過理論、實踐、工程和模擬的結合，最樂觀的估計表明可能需要大約一個小時。我們正在繼續研究這些問題，並逐漸轉向更多的應用工作，著眼於量子化學、量子基因組學以及可以在中小型量子計算機上完成的事情。
考慮到能夠處理此類問題的可用量子計算機可能還需要十年時間，這是否是在搶跑？
過去，問題總是某件事是否是一個量子計算機在理論上會比經典計算機更好的問題。現在，我們想弄清楚的不僅僅是它是否可行，而是它的可行性有多高？我們需要付出很多努力來弄清楚這一點，但這值得，因為我們相信這將成為一個完整的產業。
本文經許可轉載，並於2016 年 10 月 21 日首次釋出。