Исследователь из Google Quantum AI достигает прорыва в управлении утечками для масштабируемой коррекции ошибок в квантовых вычислениях.
Прорыв в управлении утечками для масштабируемой коррекции ошибок в квантовых вычислениях достигнут исследователем из Google Quantum AI
В недавней публикации в Nature Physics исследователи из Google Quantum AI и других институтов рассмотрели критическую проблему в квантовых вычислениях: восприимчивость кубитов, в частности кубитов в квантовых устройствах Google, к ошибкам, особенно к ошибкам переключения бита и фазы. Эти ошибки затрудняют создание надежного квантового компьютера. Квантовая коррекция ошибок (QEC) обещает быть многообещающим подходом, но сталкивается с преградами из-за различных механизмов ошибок, выходящих за рамки ошибок переключения бита и фазы.
В статье выявляется дополнительный источник ошибок, возникающий из-за энергетических уровней повышенной энергии, известных как утечки состояний, в трансмоновских кубитах, сверхпроводящих кубитах, на основе которых построены квантовые процессоры Google. Эти утечки состояний могут исказить соседние кубиты во время квантовых операций, особенно во время широко используемой операции CZ-ворота, вызывая ошибки в операционных процессах и затрудняя выполнение алгоритмов.
Чтобы преодолеть эту проблему, исследователи ввели новую квантовую операцию, называемую “Извлечение утечки данных кубитов” (DQLR). DQLR специально направлен на утечки состояний в данных кубитах и эффективно преобразует их в вычислительные состояния. Этот процесс включает в себя двухкубитовый ворот, Извлечение утечки iSWAP, вдохновленный CZ-воротом, за которым следует быстрое сброс мерного кубита для удаления ошибок.
- Создайте лучшую беговую обувь (или любой другой продукт) всего за 1 доллар с помощью генеративного искусственного интеллекта.
- Исследователи из НТУ Сингапур предлагают OtterHD-8B инновационную мультимодальную модель искусственного интеллекта, развившуюся на основе Fuyu-8B.
- Новое исследование представляет инструмент машинного обучения, который легко распознает, когда химические статьи написаны с использованием чатбота ChatGPT.
Исследование демонстрирует, что DQLR значительно снижает среднее количество утечек состояний по всем кубитам, с почти 1% до примерно 0.1%. Важно отметить, что DQLR предотвращает постепенное увеличение утечек данных кубитов, которое наблюдалось до его внедрения.
Однако исследователи подчеркивают, что только удаление утечек недостаточно. Они провели эксперименты по квантовой коррекции ошибок (QEC) с внедрением DQLR в конце каждого цикла, обеспечивая совместимость с сохранением логического квантового состояния. Результаты показали значительное улучшение метрики вероятности обнаружения, указывающей на успешное выполнение QEC. Более того, DQLR превзошла метод, называемый “Извлечение утечки измерения” (MLR), который, хоть и эффективен в снижении утечек, также стирает сохраненное квантовое состояние.
В заключение, DQLR обещает быть эффективным для экспериментов по масштабированию QEC, предвидя улучшение механизмов ошибок помимо утечек и повышенная чувствительность к утечкам в более крупных сетках трансмонов. Исследователи считают, что понимание и эффективное устранение утечек и связанных с ними ошибок представляют собой значительный шаг в реализации протокола кодирования поверхности QEC на большой сетке трансмоновских кубитов. Исследователи определили и решили критическую проблему в квантовых вычислениях, представив операцию DQLR, которая эффективно устраняет утечки состояний и улучшает стабильность процессов QEC. Результаты предлагают многообещающий путь к достижению надежного и функционального квантового компьютера.
