维度网讯，IBM Research开发出开源进化AI框架OpenEvolve，该框架基于大语言模型引导的进化算法，可在大量代数表达式空间中快速搜索可行的量子纠错码。量子纠错码的搜索是量子计算走向实用化的关键瓶颈，其可能的代数公式空间极为庞大，传统方法计算耗时且资源需求极高。

OpenEvolve框架在经典AI与量子计算之间建立双向交互，利用大语言模型生成针对代数表达式的假设，这些表达式可作为候选纠错码的基础。研究团队以双变量自行车（BB）码为测试对象，这类量子低密度奇偶校验（qLDPC）码是IBM容错量子计算路线图上的重点方向。OpenEvolve通过进化运行发现了465个新的量子纠错码。这些码采用[[n, k, d]]格式评估，其中n代表物理量子比特数，k代表逻辑量子比特数，d代表容错距离。

在发现的码中，[[288,50,8]]结构提供了50个逻辑量子比特，打破了此前该码族最多16个逻辑量子比特的记录（尽管距离d较低）；[[72,4,8]]结构仅需72个物理量子比特，可能在近期量子硬件上更易实现；[[288,16,12]]和[[360,12,≤24]]则提供了较为平衡的候选方案，与IBM深入研究的[[144,12,12]]“gross码”相比具有竞争力。研究团队表示，尽管需要进一步评估这些AI生成码在实际物理架构中的表现，但OpenEvolve建立了一种高度可行的方法，用于探索庞大的代数码空间。IBM Research已在GitHub上完全开源了该框架，鼓励全球量子研究社区利用和扩展。该研究已在IBM Research博客以及arXiv上发布。

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