A computação quântica avança para sistemas ditos tolerantes a falhas, capazes de corrigir os seus próprios erros, e a redução desses erros continua a ser um desafio central. Em outubro, a Google e a Nvidia anunciaram, cada uma, avanços em torno da técnica magic state cultivation, que visa produzir mais eficientemente os estados necessários para os cálculos quânticos universais.
Os qubits, unidades básicas da computação quântica, são muito frágeis: podem perder a sua coerência, e um sistema que comete demasiados erros não é útil. Os fornecedores criam, portanto, qubits lógicos a partir de muitos qubits físicos, capazes de detetar e corrigir erros sem interromper o estado quântico. Ora, um único qubit lógico pode exigir vários milhares de qubits físicos, o que complica a escalabilidade.
Um computador quântico universal deve combinar portas de Clifford, como as portas S e CNOT, e portas não-Clifford, como as portas T. A maioria dos códigos de correção de erros sabe lidar com as primeiras, mas não com as segundas. Os estados mágicos, introduzidos em 2004 por investigadores, são indispensáveis para estes cálculos, mas são frágeis, difíceis de produzir com alta fidelidade e não podem ser reutilizados.
Para compensar, a destilação de estados mágicos transforma muitos estados ruidosos, ou seja, imprecisos, num número reduzido de estados de alta fidelidade. Esta operação pode, no entanto, mobilizar até 95% da capacidade de um sistema quântico, criando um estrangulamento. Em 2024, investigadores da Google apresentaram a magic state cultivation: em vez de produzir um grande número de estados ruidosos e depois descartar uma grande parte, coloca-se um estado ruidoso numa pequena zona do chip e procede-se a medições que identificam os erros e eliminam as tentativas defeituosas, até se obter um estado com uma taxa de erro mais baixa.
Uma demonstração em chip
A 15 de outubro, a Google e a Nvidia anunciaram projetos que, segundo elas, fazem avançar significativamente o desenvolvimento desta técnica. Os investigadores da Google Quantum AI relatam a primeira implementação em hardware do método, executada no chip supercondutor Willow. Segundo a empresa, a demonstração permitiu reduzir os erros 40 vezes em comparação com estados não cultivados, e obter T-states a atingir 99,99% de fidelidade lógica.
Menos de uma semana depois, investigadores da Nvidia anunciaram ter realizado uma simulação de 104 qubits no Jupiter, o primeiro supercomputador europeu exascale, alojado no Jülich Supercomputing Centre, na Alemanha, e equipado com superchips Nvidia GH200. Segundo a Nvidia, o método utiliza 90% menos qubits do que outras abordagens.
Sam Stanwyck, diretor de produto quântico na Nvidia, classificou o trabalho das duas empresas como uma etapa crítica para a computação quântica tolerante a falhas. Sobre a Google, declarou: « É complementar ao trabalho da Google. O que a Google fez foi uma demonstração em pequena escala em hardware. Foi uma prova de conceito que mostrou que a magic state cultivation funciona realmente em hardware real. »
Os investigadores da Google, após dois anos de trabalho para levar o método da teoria à prática, detalharam os seus resultados num artigo publicado na revista Science. Reconhecem ter de demonstrar a técnica em maior escala para a tornar realista num sistema quântico prático, ao mesmo tempo que consideram que « esta realização transforma uma ideia teórica chave numa realidade demonstrada experimentalmente ».
Simular para conceber
Segundo Sam Stanwyck, a simulação é indispensável para conceber o hardware e o software em torno destas abordagens. « É preciso simulá-las também o mais profundamente possível, para compreender o seu comportamento e sobretudo a forma como lidam com os erros », afirmou. Também mencionou o trabalho da Amazon Web Services e da Quantum Elements, com a University of Southern California e a Harvard University, que também usaram uma simulação para tratar a correção de erros.
A Nvidia utilizou a sua plataforma quântico-clássica CUDA-Q e o seu kit de desenvolvimento de software cuQuantum para modelar erros de hardware, incluindo erros coerentes e fugas. « São erros sistemáticos muito pequenos nas operações quânticas, que se acumulam ao longo de um cálculo e limitam o que o computador pode fazer », explicou Sam Stanwyck. O projeto começou num sistema equipado com GB200 NVL72 no Accelerated Quantum Research Center de Boston, antes de ser estendido ao Jupiter, onde os testes passaram de quatro GPU para várias centenas, e depois para 8 192 GPU.
