量子計算は自己の誤りを訂正できるフォールトトレラントシステムへと進展しており、誤りの低減は依然として中心的な課題です。10月にGoogleとNvidiaはそれぞれ、量子計算の普遍的計算に必要な状態をより効率的に生成することを目指す技術magic state cultivationに関する進展を発表しました。
量子コンピューティングの基本単位であるキュービットは非常に脆弱で、コヒーレンスを失う可能性があり、誤りが多すぎるシステムは役に立ちません。したがって、ベンダーは多くの物理キュービットから誤りを検出・訂正し量子状態を中断せずに維持できる論理キュービットを作成しています。しかし、単一の論理キュービットには数千の物理キュービットが必要となることもあり、スケールアップが困難です。
普遍的量子コンピュータは、SゲートやCNOTゲートなどのクリフォードゲートと、Tゲートなどの非クリフォードゲートを組み合わせる必要があります。ほとんどの誤り訂正コードは前者を扱えますが後者は扱えません。2004年に研究者らが導入したマジックステートはこれらの計算に不可欠ですが、脆弱で高忠実度での生成が難しく、再利用もできません。
これを補うために、マジックステートの蒸留は多くのノイズを含む状態、すなわち不正確な状態を高忠実度の状態に変換します。しかしこの操作は量子システムの能力の最大95％を占有し、ボトルネックとなります。2024年にGoogleの研究者はmagic state cultivationを発表しました。これは大量のノイズ状態を生成して多くを廃棄する代わりに、チップの小さな領域にノイズ状態を置き、誤りを検出し不良な試行を排除する測定を繰り返して誤り率の低い状態を得る方法です。
チップ上での実証
10月15日、GoogleとNvidiaはこの技術の開発を大きく前進させるとするプロジェクトを発表しました。Google Quantum AIの研究者は超伝導チップWillow上でのこの手法の初のハードウェア実装を報告しました。同社によると、実証により40倍の誤り低減が非培養状態と比べて達成され、Tステートは99.99％の論理忠実度に到達しました。
1週間も経たないうちに、Nvidiaの研究者はドイツのJülich Supercomputing Centreに設置されたヨーロッパ初のエクサスケールスーパーコンピュータJupiter上で104キュービットのシミュレーションを実施したと発表しました。JupiterはNvidia GH200スーパーチップを搭載しています。Nvidiaによれば、この手法は他のアプローチに比べ90％少ないキュービットを使用します。
Nvidiaの量子プロダクトディレクターSam Stanwyckは両社の研究をフォールトトレラント量子コンピューティングへの重要な一歩と評価しました。Googleについては「Googleの成果はハードウェア上での小規模な実証であり、magic state cultivationが実際のハードウェアで機能することを示す概念実証でした」と述べました。
Googleの研究者は理論から実践への移行に2年を費やし、成果を科学誌Scienceに発表しました。彼らはこの技術を実用的な量子システムで現実的にするためにはより大規模な実証が必要であると認めつつ、「この成果は理論的な重要概念を実験的に実証された現実に変えた」と評価しています。
設計のためのシミュレーション
Sam Stanwyckによれば、これらのアプローチの周辺のハードウェアとソフトウェア設計にはシミュレーションが不可欠です。「可能な限り深くシミュレーションし、その挙動、特に誤りの扱い方を理解する必要があります」と述べました。また、Amazon Web ServicesやQuantum Elementsが南カリフォルニア大学やハーバード大学と協力し誤り訂正を扱うためにシミュレーションを活用した研究も紹介しました。
Nvidiaは量子-古典プラットフォームCUDA-Qと開発キットcuQuantumを用いて、コヒーレント誤りやリークを含むハードウェア誤りをモデル化しました。「これらは量子操作における非常に小さな系統的誤りで、計算中に蓄積しコンピュータの能力を制限します」とSam Stanwyckは説明しました。プロジェクトはボストンのAccelerated Quantum Research CenterでGB200 NVL72搭載システムから始まり、Jupiterに拡大され、テストは4GPUから数百GPU、さらに8,192 GPUへと進みました。
