虫洞——连接两个不同地点的时空结构中的褶皱——可能看起来像是科幻小说中的东西。但无论它们是否真实存在，研究这些假想物体可能是让困扰物理学家数十年的信息与物质之间的联系具体化的关键。
令人惊讶的是，量子计算机是研究这种联系的理想平台。诀窍是使用一种称为AdS/CFT的对应关系，它建立了一个等价理论，该理论描述了具有特殊几何形状的虚构世界中的重力和时空（以及虫洞）（AdS）与完全不包含重力的量子理论（CFT）。
在今天发表于《自然》杂志上的 《量子处理器上的可穿越虫洞动力学》中，我们报告了与加州理工学院、哈佛大学、麻省理工学院和费米实验室的研究人员合作在Google Sycamore 处理器上模拟 CFT的情况。通过在处理器上研究这种量子理论，我们能够利用 AdS/CFT 对应关系来探测相当于重力模型中虫洞的量子系统的动力学。Google Sycamore 处理器是首批具有进行这项实验所需保真度的处理器之一。
背景：来自Qubit
AdS/CFT 对应关系是在一系列探究的最后发现的，这些探究源于这样一个问题：单个空间区域最多能容纳多少信息？如果有人问工程师一个数据中心能存储多少信息，答案很可能是这取决于里面的内存芯片的数量和类型。但令人惊讶的是，数据中心里面的东西最终并不重要。如果把越来越多的内存芯片和越来越密集的电子设备塞进数据中心，那么它最终会坍缩成黑洞，消失在事件视界后面。
当雅各布·贝肯斯坦和斯蒂芬·霍金等物理学家试图计算黑洞的信息量时，他们惊讶地发现，信息量是由事件视界的面积决定的，而不是由黑洞的体积决定的。看起来，黑洞内部的信息就像写在事件视界上一样。具体来说，一个黑洞的事件视界可以用A 个微小的面积单位（每个单位称为“普朗克面积”，为 2.6121×10 −70 m 2）铺满，最多有A /4 位信息。这个极限被称为贝肯斯坦-霍金界限。
一个区域所能容纳的最大信息量与其体积无关，而是与该区域边界的表面积有关，这一发现暗示了量子信息与我们日常生活中的三维空间世界之间存在着一种有趣的关系。这种关系可以用“它来自量子比特”这个短语来概括，它描述了物质（“它”）如何从量子信息（“量子比特”）中产生。
虽然对于普通时空来说，形式化这种关系很困难，但最近的研究取得了显著进展，研究者们提出了一个具有双曲几何的假想宇宙，称为“反德西特空间”，量子引力理论在这个空间中更自然地构建起来。在反德西特空间中，对有引力作用的空间体积的描述可以被认为是编码在包围该体积的边界上的：空间内的每个物体在边界上都有相应的描述，反之亦然。这种信息对应关系称为全息原理，它是受贝肯斯坦和霍金的观察启发而产生的普遍原理。
反德西特空间（圆柱内部）的示意图及其作为边界（圆柱表面）上的量子信息的对偶表示。
AdS/CFT 对应关系允许物理学家将空间中的物体与表面上相互作用的量子比特的特定集合联系起来。也就是说，边界的每个区域都以量子信息的形式对时空中某个区域的内容进行编码，这样任何给定位置的物质都可以从量子信息中“构建”。这使得量子处理器可以直接与量子比特一起工作，同时提供对时空物理学的洞察。通过仔细定义量子计算机的参数来模拟给定的模型，我们可以观察黑洞，甚至更进一步观察两个相互连接的黑洞——这种结构被称为虫洞或爱因斯坦-罗森桥。
实验：实验室中的量子引力
通过在 Sycamore 处理器上实现这些想法，我们构建了一个与可穿越虫洞对偶的量子系统。通过全息原理，将量子信息语言转化为时空物理学，实验让一个粒子落入虫洞的一侧，并观察它在另一侧出现。
最近， Daniel Jafferis、Ping Gao 和 Aron Wall证明可 穿越虫洞是可能的。虽然虫洞长期以来一直是科幻小说的主要内容，但是有许多可能的时空几何形状都可以形成虫洞，但简单构造的虫洞会在穿过它的粒子上坍塌。作者表明，负能量的冲击波（即以光速传播的时空变形）可以解决这个问题，将虫洞支撑得足够长以实现可穿越性。可穿越虫洞中负能量的存在类似于卡西米尔效应中的负能量，在卡西米尔效应中，真空能量将间距很近的板块推到一起。在这两种情况下，量子力学都允许空间中给定位置的能量密度为正或负。另一方面，如果虫洞经历正能量的冲击波，则任何信息都无法通过。
最简单的全息原理应用需要很多量子比特才能创建虫洞——事实上，要接近理论物理学家给出的纸笔解决方案，需要任意数量的量子比特。随着量子比特数量的减少，需要进行额外的修正，而这些修正至今仍不太清楚。需要新的想法来在量子计算机上用有限数量的量子比特构建可穿越的虫洞。
我们中的一位 (Zlokapa) 采用了深度学习的理念来设计一个小型量子系统，该系统保留了引力物理学的关键方面。神经网络通过反向传播进行训练，这是一种通过直接计算网络各层的梯度来优化参数的方法。为了提高神经网络的性能并防止其过度拟合训练数据集，机器学习 (ML) 从业者采用了一系列技术。其中之一就是稀疏化，它试图通过将尽可能多的权重设置为零来限制网络中的信息细节。
同样，为了创建虫洞，我们从一个大型量子系统开始，并将其视为神经网络。反向传播更新了系统的参数以保持引力特性，而稀疏化则减少了系统的大小。我们应用 ML 来学习一个只保留一个关键引力特征的系统：使用负能量冲击波的重要性。训练数据集比较了穿过用负能量打开并用正能量坍缩的虫洞的粒子的动态。通过确保学习到的系统保留这种不对称性，我们获得了与虫洞动力学一致的稀疏模型。
学习过程产生一个稀疏量子系统，捕捉引力动力学。单个耦合由给定的四个费米子组之间的所有六种可能连接组成。
我们与贾弗里斯以及来自加州理工学院、费米实验室和哈佛大学的几位合作者一起，对新的量子系统进行了多次测试，以确定它是否表现出了除不同能量冲击波引起的特征之外的引力行为。例如，虽然量子力学效应可以以多种方式在量子系统中传输信息，但在时空中传播的信息（包括通过虫洞）必须是因果一致的。这一特征和其他特征在经典计算机上得到了验证，证实了量子系统的动力学与通过全息原理词典所看到的引力解释一致。
在量子处理器上实验实现可穿越虫洞是一个极其精细的过程。跨量子比特的信息传输的微观机制非常混乱：想象一下在水中旋转的墨水滴。当粒子落入虫洞时，它的信息会涂抹在全息图片中的整个量子系统中。要使负能量冲击波发挥作用，信息的扰乱必须遵循一种特殊的模式，即完美尺寸缠绕。在粒子撞击负能量冲击波后，混沌模式实际上是反向进行的：当粒子从虫洞中出现时，就好像墨水滴通过精确地消除其原始湍流扩散而重新聚集在一起。如果在任何时候出现小错误，混沌动力学就不会自行消除，粒子将无法穿过虫洞。
左图：描述可穿越虫洞的量子电路。最大纠缠度的一对量子比特（“EPR 对”）用作纠缠探测器，将量子比特发送通过虫洞。量子比特在时间-t 0被交换到虫洞的左侧；能量冲击波在时间 0 施加；虫洞的右侧在时间t 1测量。右图：Google Sycamore 量子处理器的照片。
在 Sycamore 量子处理器上，我们测量了在施加负能量冲击波和正能量冲击波时，从系统一侧传递到另一侧的量子信息量。我们观察到两种能量之间存在轻微的不对称，显示出可穿越虫洞的关键特征。由于协议对噪声的敏感性，Sycamore 处理器的低错误率对于测量信号至关重要；即使噪声量增加 1.5 倍，信号也会完全被遮蔽。
期待
随着量子设备的不断改进，更低的错误率和更大的芯片将使我们能够更深入地探索引力现象。与 LIGO 等记录我们周围世界引力数据的实验不同，量子计算机提供了一种探索量子引力理论的工具。我们希望量子计算机能够帮助我们超越现有模型，加深对未来量子引力理论的理解。
引力只是量子计算机探索复杂物理理论的独特能力的一个例子：量子处理器可以洞察时间晶体、量子混沌和化学。我们展示虫洞动力学的工作代表着 Google Quantum AI 使用量子处理器探索基础物理学的一步。
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致谢
我们要感谢量子科学传播者凯瑟琳·麦考密克 (Katherine McCormick) 对撰写这篇博文的帮助。
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