一场构建“通用”量子计算机的竞赛正在进行中。这种设备可以被编程来快速解决经典计算机无法解决的问题，从而可能彻底改变从制药到密码学的各个领域。世界上许多主要的科技公司都在迎接这一挑战，但微软选择了比竞争对手更曲折的道路。
IBM、谷歌和一些学术实验室选择了相对成熟的硬件，例如超导线环，来制造量子比特（qubits）。这些是量子计算机的构建模块：它们能够同时处于“开”和“关”状态的混合（或叠加）状态，从而为其快速计算提供动力。
然而，微软希望将其量子比特编码成一种准粒子：一种从物质内部相互作用中产生的类似粒子的物体。一些物理学家甚至不确定微软正在研究的特定准粒子（称为非阿贝尔任意子）是否真的存在。但是，该公司希望利用它们的拓扑特性，这些特性使量子态对外部干扰非常稳健，从而构建所谓的拓扑量子计算机。早期关于物质拓扑态的理论工作为三位物理学家赢得了10月4日的诺贝尔物理学奖。
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该公司开发拓扑量子计算已有十多年了，如今，研究人员正在与学术实验室合作，为未来的机器制造设备和编写软件。Alex Bocharov，一位数学家和计算机科学家，隶属于微软研究院位于华盛顿州雷德蒙德的量子架构和计算小组，他与《自然》杂志谈论了该公司的研究工作。
微软最终如何专注于也许是最困难的量子计算硬件——拓扑量子比特？
我们是以人为本，而不是以问题为本。像 Alexei Kitaev、Daniel Gottesman，以及最引人注目的是 Michael Freedman（微软 Station Q 研究实验室的菲尔兹奖得主主任）等量子计算权威人士，领导了我们量子计算小组的发展。所以我们遵循的是弗里德曼关于如何做事的前瞻性愿景。
IBM 和谷歌都使用超导环作为它们的量子比特。您正在努力利用的量子比特是什么？
我们的量子比特甚至不是物质性的东西。但是再说一遍，物理学家在他们的对撞机中运行的基本粒子也不是真正的固体物质物体。在这里，我们有非阿贝尔任意子，它们比普通粒子更模糊。它们是准粒子。最受研究的任意子种类出现在二维表面边缘的非常冷的电子链中。这些任意子同时表现得像电子及其反物质对应物，并且在链的每一端都呈现为密集的电导峰值。您可以使用高精度设备测量它们，但无法在任何显微镜下看到它们。
任意子类粒子最早在 1937 年被预测为独立物体，Kitaev 建议在 1997 年将准粒子版本用于量子计算机。但直到2012 年，物理学家才首次声称发现了它们。您甚至确定它们存在吗？
我们非常确定最简单的种类确实存在。我们认为，这些是在 2012 年由荷兰代尔夫特理工大学的 Leo Kouwenhoven 观察到的。我不会说对此有 100% 的共识，但 Kouwenhoven 的观察结果已在其他各个实验室中得到重复。这些激发到底是什么并不重要，只要它们是可测量的，并且可以用于执行计算。现在已经到了实验室正在组装一些非常精密的设备来大量产生这些激发并尝试开始进行计算的地步。
开发任意子似乎非常困难。使用任意子而不是其他类型的量子比特有什么优势？
在大多数量子系统中，信息被编码在粒子的特性中，并且与周围环境的轻微相互作用都会破坏它们的量子态。这意味着它们以大约 99.9% 的精度运行，我们称之为三个 9。为了解决实际问题，我们需要达到十个 9 的精度，因此您需要创建一个大量的量子比特阵列，以便纠正错误。拓扑量子计算有望达到六个或七个 9，这意味着我们不需要进行这种广泛而昂贵的错误纠正。
拓扑量子计算的哪些方面使其如此稳健？
来自环境和计算机其他部分的噪声是不可避免的，这可能会导致准粒子的强度和位置波动。但这没关系，因为我们没有将信息编码到准粒子本身中，而是编码到我们交换任意子位置的顺序中。我们称之为编织，因为如果您画出空间和时间中相邻任意子对之间交换的序列，它们所描绘的线看起来就像编织的一样。信息被编码在一个“拓扑”属性中，也就是说，一个系统的集体属性，它只随宏观运动而变化，而不是随小的波动而变化。
微软开发拓扑量子计算已有十多年了，其中大部分时间必要的量子比特都是假设性的。你为什么玩这么长的时间游戏？
这是一个值得玩的游戏，因为好处是巨大的，而且实际上没有缺点。微软是一家非常富裕的公司；它拥有大约 1000 亿美元的现金。那么您还会投资什么呢？比尔·盖茨也在投资其他事情（例如根除疟疾和艾滋病毒），这些事情可能在某些时候需要量子计算。例如，基因组学迄今为止都是在经典计算机上完成的，并且有可能通过在量子计算机上使用 100-200 个量子比特来实现一些巨大的进步。
微软有多少人从事量子计算工作，您花费了多少资金？
我粗略估计是 35-40 人，但我认为我不能透露资金数额，即使是粗略估计。
您的团队一直在为这种量子计算机开发软件。你们一直在做什么？
到目前为止，我们在创建更高效的算法方面取得了惊人的进展——减少了运行经典计算机无法进行的某些计算所需的量子比特交互次数（称为门）。例如，在 2000 年代初期，人们认为在量子计算机上计算铁氧化还原蛋白（植物在光合作用中使用的物质）的能量水平大约需要 240 亿年。现在，通过理论、实践、工程和模拟的结合，最乐观的估计表明可能需要大约一个小时。我们正在继续研究这些问题，并逐渐转向更多的应用工作，着眼于量子化学、量子基因组学以及可以在中小型量子计算机上完成的事情。
考虑到能够处理此类问题的可用量子计算机可能还需要十年时间，这是否是在抢跑？
过去，问题总是某件事是否是一个量子计算机在理论上会比经典计算机更好的问题。现在，我们想弄清楚的不仅仅是它是否可行，而是它的可行性有多高？我们需要付出很多努力来弄清楚这一点，但这值得，因为我们相信这将成为一个完整的产业。
本文经许可转载，并于2016 年 10 月 21 日首次发布。