Obliczenia kwantowe zmierzają w kierunku systemów tolerujących błędy, zdolnych do samodzielnej korekcji błędów, a redukcja tych błędów pozostaje kluczowym wyzwaniem. W październiku Google i Nvidia ogłosiły postępy w technice magic state cultivation, która ma na celu efektywniejsze wytwarzanie stanów niezbędnych do uniwersalnych obliczeń kwantowych.
Kubity, podstawowe jednostki obliczeń kwantowych, są bardzo kruche: mogą utracić spójność, a system popełniający zbyt wiele błędów jest bezużyteczny. Dostawcy tworzą więc kubity logiczne z wielu kubitów fizycznych, zdolne do wykrywania i korygowania błędów bez przerywania stanu kwantowego. Jednak pojedynczy kubit logiczny może wymagać tysięcy kubitów fizycznych, co komplikuje skalowanie.
Uniwersalny komputer kwantowy musi łączyć bramki Clifforda, takie jak bramki S i CNOT, z bramkami nie-Clifforda, jak bramki T. Większość kodów korekcji błędów radzi sobie z pierwszymi, ale nie z drugimi. Stany magiczne, wprowadzone w 2004 roku przez badaczy, są niezbędne do tych obliczeń, ale są kruche, trudne do wytworzenia z wysoką wiernością i nie mogą być ponownie użyte.
Aby to zrekompensować, destylacja stanów magicznych przekształca wiele zaszumionych, czyli niedokładnych stanów, w mniejszą liczbę stanów o wysokiej wierności. Ta operacja może jednak zużywać do 95% mocy systemu kwantowego, tworząc wąskie gardło. W 2024 roku badacze Google zaprezentowali magic state cultivation: zamiast wytwarzać wiele zaszumionych stanów i następnie większość z nich odrzucać, umieszcza się zaszumiony stan w małym obszarze układu i przeprowadza pomiary wykrywające błędy oraz eliminujące nieudane próby, aż do uzyskania stanu o niższym współczynniku błędów.
Demonstracja na układzie
15 października Google i Nvidia ogłosiły projekty, które, ich zdaniem, znacząco przyspieszają rozwój tej techniki. Badacze Google Quantum AI donoszą o pierwszej sprzętowej implementacji metody, wykonanej na nadprzewodzącym układzie Willow. Według firmy demonstracja pozwoliła zmniejszyć błędy 40-krotnie w porównaniu ze stanami niehodowanymi i uzyskać T-stany osiągające 99,99% wierności logicznej.
Mniej niż tydzień później badacze Nvidia ogłosili przeprowadzenie symulacji 104 kubitów na Jupiterze, pierwszym europejskim superkomputerze eksaskalowym, hostowanym w Jülich Supercomputing Centre w Niemczech i wyposażonym w superukłady Nvidia GH200. Według Nvidii metoda wykorzystuje o 90% mniej kubitów niż inne podejścia.
Sam Stanwyck, dyrektor produktu kwantowego w Nvidii, określił prace obu firm jako krytyczny krok w kierunku tolerującej błędy informatyki kwantowej. O Google powiedział: « To uzupełnia prace Google. To, co zrobiło Google, to demonstracja na małą skalę na sprzęcie. Był to dowód koncepcji pokazujący, że magic state cultivation faktycznie działa na rzeczywistym sprzęcie. »
Badacze Google, po dwóch latach pracy nad przeniesieniem metody z teorii do praktyki, szczegółowo opisali swoje wyniki w artykule opublikowanym w czasopiśmie Science. Przyznają, że muszą zademonstrować technikę na większą skalę, aby była realistyczna w praktycznym systemie kwantowym, jednocześnie oceniając, że « to osiągnięcie przekształca kluczowy pomysł teoretyczny w rzeczywistość udowodnioną eksperymentalnie ».
Symulacja dla projektowania
Według Sama Stanwycka symulacja jest niezbędna do projektowania sprzętu i oprogramowania wokół tych podejść. « Trzeba je symulować tak głęboko, jak to możliwe, aby zrozumieć ich zachowanie, a zwłaszcza sposób radzenia sobie z błędami » – stwierdził. Wspomniał również o pracach Amazon Web Services i Quantum Elements, wraz z University of Southern California i Harvard University, które również wykorzystały symulację do zajęcia się korekcją błędów.
Nvidia wykorzystała swoją klasyczno-kwantową platformę CUDA-Q oraz zestaw SDK cuQuantum do modelowania błędów sprzętowych, w tym błędów koherentnych i wycieków. « To bardzo małe, systematyczne błędy w operacjach kwantowych, które kumulują się podczas obliczeń i ograniczają możliwości komputera » – wyjaśnił Sam Stanwyck. Projekt rozpoczął się na systemie z GB200 NVL72 w Accelerated Quantum Research Center w Bostonie, a następnie został rozszerzony na Jupitera, gdzie testy przeszły z czterech GPU na kilkaset, a następnie na 8192 GPU.
