Kuantum Bilgisayarlar Kritik Hata Eşiğini Aştı | Quanta Dergisi

Kusurlu parçalardan kusursuz bir makine nasıl inşa edersiniz? Kuantum bilgisayarları inşa eden araştırmacılar için temel zorluk budur. Sorun, kübitler olarak adlandırılan temel yapı taşlarının dış dünyadan gelen bozulmalara karşı aşırı derecede hassas olmasıdır. Günümüzün prototip kuantum bilgisayarları, yararlı bir şey yapmak için çok fazla hataya açıktır.

1990'larda araştırmacılar bu hataların üstesinden gelmenin teorik temellerini geliştirdiler, buna kuantum hata düzeltmesi. Ana fikir, bir fiziksel kübit kümesini tek bir yüksek kaliteli "mantıksal kübit" olarak birlikte çalışmaya ikna etmekti. Bilgisayar daha sonra hesaplamaları gerçekleştirmek için bu tür birçok mantıksal kübiti kullanırdı. Birçok hatalı bileşeni daha az güvenilir olanlara dönüştürerek o mükemmel makineyi yaparlardı.

"Büyük ölçekli bir kuantum bilgisayarı inşa etmeye yönelik bildiğimiz tek yol bu" dedi Michael NewmanGoogle Quantum AI'da hata düzeltme araştırmacısı.

Bu hesaplamalı simyanın sınırları vardır. Fiziksel kübitler çok fazla arızaya meyilliyse, hata düzeltmesi ters etki yapar — daha fazla fiziksel kübit eklemek mantıksal kübitleri daha iyi değil, daha kötü hale getirir. Ancak hata oranı belirli bir eşiğin altına düşerse, denge bozulur: Ne kadar fazla fiziksel kübit eklerseniz, her mantıksal kübit o kadar dayanıklı hale gelir.

Şimdi, bir kâğıt bugün yayınlandı Tabiat, Newman ve Google Quantum AI'daki meslektaşları sonunda eşiği aştılar. Bir grup fiziksel kübiti tek bir mantıksal kübite dönüştürdüler, ardından gruba daha fazla fiziksel kübit ekledikçe mantıksal kübitin hata oranının keskin bir şekilde düştüğünü gösterdiler.

"Tüm hikaye bu tür bir ölçeklendirmeye dayanıyor" dedi David Hayes, kuantum hesaplama şirketi Quantinuum'da fizikçi. "Bunun gerçeğe dönüştüğünü görmek gerçekten heyecan verici."

Çoğunluk Kuralları

Hata düzeltmenin en basit versiyonu, bilgiyi bir bit dizisi veya 0'lar ve 1'ler olarak temsil eden sıradan "klasik" bilgisayarlarda çalışır. Bir bitin değerini değiştiren herhangi bir rastgele aksaklık bir hataya neden olur.

Bilgileri birden fazla bit'e yayarak hatalara karşı önlem alabilirsiniz. En temel yaklaşım her 0'ı 000 ve her 1'i 111 olarak yeniden yazmaktır. Bir gruptaki üç bitin hepsi aynı değere sahip olmadığında bir hata oluştuğunu anlarsınız ve çoğunluk oyu hatalı biti düzeltir.

Ancak bu prosedür her zaman işe yaramaz. Herhangi bir üçlüdeki iki bit aynı anda hataya maruz kalırsa, çoğunluk oyu yanlış cevabı döndürecektir.

Bunu önlemek için her gruptaki bit sayısını artırabilirsiniz. Örneğin, bu "tekrarlama kodunun" beş bitlik bir versiyonu, grup başına iki hataya tahammül edebilir. Ancak bu daha büyük kod daha fazla hatayı kaldırabilirken, aynı zamanda işlerin ters gidebileceği daha fazla yol da getirmiş olursunuz. Net etki yalnızca her bir bitin hata oranı belirli bir eşiğin altındaysa faydalıdır. Eğer değilse, daha fazla bit eklemek yalnızca hata sorununuzu daha da kötüleştirir.

Her zamanki gibi, kuantum dünyasında durum daha karmaşıktır. Kübitler, klasik kuzenlerinden daha fazla hata türüne eğilimlidir. Ayrıca onları manipüle etmek çok daha zordur. Kuantum hesaplamasındaki her adım, hata düzeltme prosedürünün kendisi gibi başka bir hata kaynağıdır. Dahası, bir kübitin durumunu geri döndürülemez şekilde bozmadan ölçmenin bir yolu yoktur - hataları doğrudan gözlemlemeden bir şekilde teşhis etmeniz gerekir. Tüm bunlar, kuantum bilgilerinin aşırı dikkatle ele alınması gerektiği anlamına gelir.

"Bu, özünde daha hassastır" dedi John Preskill, California Teknoloji Enstitüsü'nde kuantum fizikçisi. "Yanlış gidebilecek her şey hakkında endişelenmelisin."

İlk başta, birçok araştırmacı kuantum hata düzeltmesinin imkansız olduğunu düşündü. Araştırmacılar kuantum hata düzeltme kodlarının basit örneklerini tasarladığında, 1990'ların ortalarında yanıldıkları kanıtlandı. Ancak bu, prognozu umutsuzluktan korkutuculuğa çevirdi.

Araştırmacılar detayları çözdüklerinde, fiziksel kübitler üzerindeki her işlem için hata oranını %0.01'in altına çekmeleri gerektiğini fark ettiler - 10,000'de yalnızca biri yanlış gidebilirdi. Ve bu onları sadece eşiğe ulaştırırdı. Aslında bunun çok ötesine geçmeleri gerekirdi - aksi takdirde, mantıksal kübitlerin hata oranları daha fazla fiziksel kübit eklendikçe dayanılmaz derecede yavaş bir şekilde azalırdı ve hata düzeltme pratikte asla işe yaramazdı.

Hiç kimse bir kübitin nasıl yapılacağını yeterince iyi bilmiyordu. Ancak ortaya çıktığı üzere, bu erken kodlar mümkün olanın sadece yüzeyini çiziyordu.

Yüzey Kodu

1995 yılında Rus fizikçi Alexei Kitaev kuantum hesaplamada büyük bir teorik atılımın raporlarını duyduk. Bir yıl önce, Amerikalı uygulamalı matematikçi Peter Shor, büyük sayıları asal çarpanlarına ayırmak için bir kuantum algoritmasıKitaev, Shor'un makalesinin bir kopyasını elde edemedi, bu yüzden çalıştı kendi versiyonu sıfırdan algoritmanın — Shor'unkinden daha çok yönlü olduğu ortaya çıkan bir algoritma. Preskill sonuçtan heyecan duydu ve Kitaev'i Caltech'teki grubunu ziyaret etmeye davet etti.

"Alexei gerçekten bir dahi," dedi Preskill. "Bu seviyede parlaklığa sahip çok az insan tanıdım."

1997 baharında gerçekleşen bu kısa ziyaret olağanüstü üretkendi. Kitaev, Preskill'e üzerinde çalıştığı iki yeni fikirden bahsetti: Kuantum hesaplamaya "topolojik" yaklaşım hiç aktif hata düzeltmeye ihtiyaç duymayacak ve benzer matematiğe dayalı bir kuantum hata düzeltme kodu. İlk başta, bu kodun kuantum hesaplamaları için yararlı olacağını düşünmedi. Preskill daha iyimserdi ve Kitaev'i bir Hafif değişiklik Orijinal fikrinin peşinden gitmeye değer olduğunu düşünüyordu.

Yüzey kodu olarak adlandırılan bu varyasyon, iki örtüşen fiziksel kübit ızgarasına dayanır. İlk ızgaradakiler "veri" kübitleridir. Bunlar toplu olarak tek bir mantıksal kübiti kodlar. İkincidekiler "ölçüm" kübitleridir. Bunlar araştırmacıların hesaplamayı bozmadan dolaylı olarak hataları araştırmasına olanak tanır.

Bu çok sayıda kübit. Ancak yüzey kodunun başka avantajları da var. Hata kontrol şeması, rekabet eden kuantum kodlarından çok daha basittir. Ayrıca yalnızca komşu kübitler arasındaki etkileşimleri içerir — Preskill'in çok çekici bulduğu özellik.

Sonraki yıllarda Kitaev, Preskill ve bir avuç meslektaşı Ayrıntıları ayrıntılı olarak açıkladı yüzey kodunun. 2006 yılında iki araştırmacı gösterdi kodun optimize edilmiş bir versiyonunun %1 civarında bir hata eşiğine sahip olduğu, daha önceki kuantum kodlarının eşik değerlerinden 100 kat daha yüksek olduğu. Bu hata oranları 2000'lerin ortalarındaki ilkel kübitler için hala erişilemezdi, ancak artık o kadar da erişilemez görünmüyorlardı.

Bu gelişmelere rağmen, yüzey koduna olan ilgi, laboratuvarda kübitlerle çalışmayan küçük bir teorisyen topluluğuyla sınırlı kaldı. Onların makaleleri, deneycilere yabancı olan soyut bir matematiksel çerçeve kullanıyordu.

"Neler olup bittiğini anlamak gerçekten çok zordu" diye hatırladı John Martiniler, Kaliforniya Üniversitesi, Santa Barbara'da bir fizikçi ve bu deneycilerden biri. "Sanki bir sicim teorisi makalesi okuyormuşum gibiydi."

2008 yılında, bir teorisyen Austin Fowler Bunu, ABD genelindeki deneycilere yüzey kodunun avantajlarını tanıtarak değiştirmeye koyuldu. Dört yıl sonra, Martinis liderliğindeki Santa Barbara grubunda anlayışlı bir kitle buldu. Fowler, Martinis ve diğer iki araştırmacı bir 50 sayfalık kağıt yüzey kodunun pratik bir uygulamasını ana hatlarıyla belirten. Yeterince akıllı mühendislikle, fiziksel kübitlerinin hata oranlarını yüzey kodu eşiğinin çok altına, %0.1'e düşürebileceklerini tahmin ettiler. Daha sonra prensipte, mantıksal kübitlerin hata oranını keyfi olarak düşük bir seviyeye düşürmek için ızgaranın boyutunu ölçeklendirebilirlerdi. Bu, tam ölçekli bir kuantum bilgisayarı için bir taslaktı.

Elbette, bir tane inşa etmek kolay olmayacaktı. Yüzeysel tahminler, Shor'un çarpanlara ayırma algoritmasının pratik bir uygulamasının trilyonlarca işlem gerektireceğini öne sürdü. Herhangi birinde düzeltilmemiş bir hata her şeyi mahvedecekti. Bu kısıtlama nedeniyle, her mantıksal kübitin hata oranını bir trilyonda birin çok altına düşürmeleri gerekiyordu. Bunun için devasa bir fiziksel kübit şebekesine ihtiyaçları olacaktı. Santa Barbara grubunun erken tahminleri, her mantıksal kübitin binlerce fiziksel kübit gerektirebileceğini öne sürdü.

"Bu herkesi korkuttu," dedi Martinis. "Beni de biraz korkutuyor."

Ancak Martinis ve meslektaşları buna rağmen devam ettiler ve bir yayın yayınladılar ilke kanıtı deneyi 2014'te beş kübit kullanarak. Sonuç, Google'daki bir yöneticinin dikkatini çekti ve kısa süre sonra Martinis'i şirket içi bir kuantum hesaplama araştırma grubuna liderlik etmesi için işe aldı. Binlerce kübiti aynı anda idare etmeye çalışmadan önce, yüzey kodunu daha küçük bir ölçekte çalıştırmaları gerekecekti. Oraya ulaşmak için on yıllık titiz deneysel çalışma gerekecekti.

Eşiği Geçmek

Kuantum hesaplama teorisini pratiğe döktüğünüzde, ilk adım belki de en önemli olanıdır: Hangi donanımı kullanıyorsunuz? Birçok farklı fiziksel sistem kübit olarak hizmet edebilir ve her birinin farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır. Martinis ve meslektaşları, silikon çipler üzerinde süperiletken metalden yapılmış minik elektrik devreleri olan sözde süperiletken kübitler konusunda uzmanlaşmıştır. Tek bir çip, bir ızgarada düzenlenmiş birçok kübiti barındırabilir; tam olarak yüzey kodunun gerektirdiği düzen.

Google Quantum AI ekibi, yıllarını kübit tasarım ve üretim prosedürlerini iyileştirmek, bir avuç kübitten düzinelerce kübite ölçeklendirmek ve aynı anda birçok kübiti işleme becerilerini keskinleştirmek için harcadı. 2021'de nihayet ilk kez yüzey koduyla hata düzeltmeyi denemeye hazırdılar. Yüzey kodu eşiğinin altında hata oranlarına sahip ayrı fiziksel kübitler oluşturabileceklerini biliyorlardı. Ancak bu kübitlerin, parçalarının toplamından daha iyi bir mantıksal kübit oluşturmak için birlikte çalışıp çalışamayacağını görmeleri gerekiyordu. Özellikle, kodu ölçeklendirdikçe (mantıksal kübiti kodlamak için fiziksel kübit ızgarasının daha büyük bir bölümünü kullanarak) hata oranının düşeceğini göstermeleri gerekiyordu.

En küçük olası yüzey koduyla başladılar, buna "mesafe-3" kodu adı verildi, bu kod bir mantıksal kübiti (ölçüm için sekiz kübit daha, toplam 3) kodlamak için 3x17'lük bir fiziksel kübit ızgarası kullanıyor. Sonra bir adım yukarı çıktılar, toplam 5 kübiti olan mesafe-49 yüzey koduna. (Sadece tek kod mesafeleri faydalıdır.)

İçinde 2023 kağıt, ekip, mesafe-5 kodunun hata oranının mesafe-3 kodununkinden çok az daha düşük olduğunu bildirdi. Bu cesaret verici bir sonuçtu, ancak kesin değildi — henüz zafer ilan edemediler. Ve pratik bir düzeyde, her adım yukarı doğru hata oranını yalnızca bir nebze azaltıyorsa, ölçekleme uygulanabilir olmayacaktır. İlerleme kaydetmek için daha iyi kübitlere ihtiyaçları olacak.

Ekip 2023'ün geri kalanını bir başka donanım iyileştirme turuna adadı. 2024'ün başında, test etmek için Willow kod adlı yepyeni bir 72-kübit çipleri vardı. Kübitleri ölçmek ve manipüle etmek için gereken tüm ekipmanı kurmak için birkaç hafta harcadılar. Sonra Şubat ayında veri toplamaya başladılar. Bir düzine araştırmacı ilk sonuçların gelmesini izlemek için bir konferans odasına doluştu.

"Kimse ne olacağından emin değildi" dedi Kevin Satzinger, Newman ile birlikte bu çabaya öncülük eden Google Quantum AI'da fizikçi. "Bu deneylerin işe yaraması için çok fazla ayrıntı var."

Sonra ekranda bir grafik belirdi. Distance-5 kodunun hata oranı, distance-3 kodununkinden marjinal olarak düşük değildi. %40 oranında düşmüştü. Sonraki aylarda, ekip bu sayıyı %50'ye çıkardı: Kod mesafesinde bir adım yukarı çıkmak mantıksal kübitin hata oranını yarıya indirdi.

Satzinger, "Bu son derece heyecan verici bir zamandı," dedi. "Laboratuvarda bir tür elektrikli atmosfer vardı."

Ekip ayrıca ölçeklendirmeye devam ettiklerinde ne olacağını görmek istiyordu. Ancak uzaklık-7 kodu, çiplerindeki toplam sayıdan daha fazla olan toplam 97 kübite ihtiyaç duyacaktı. Ağustos ayında, 105 kübitlik yeni bir Willow çip grubu çıktı, ancak o zamana kadar ekip zorlu bir son tarihe yaklaşıyordu - bir sonraki tasarım iyileştirmeleri turu için test döngüsü başlamak üzereydi. Satzinger, bu son deneyleri çalıştırmak için zamanları olmayacağı fikriyle barışmaya başladı.

"Zihinsel olarak mesafe-7'yi bir nevi bırakıyordum," dedi. Sonra, son teslim tarihinden önceki gece, iki yeni ekip üyesi Gabrielle Roberts ve Alec Eickbusch, her şeyin veri toplayabilecek kadar iyi çalışmasını sağlamak için sabah 3'e kadar ayakta kaldılar. Grup ertesi sabah geri döndüğünde, mesafe-5'ten mesafe-7 koduna geçmenin mantıksal kübitin hata oranını bir kez daha yarıya indirdiğini gördüler. Bu tür bir üstel ölçekleme - kod mesafesindeki her adımda hata oranının aynı faktörle düştüğü yer - tam olarak teorinin öngördüğü şeydir. Bu, fiziksel kübitlerin hata oranlarını yüzey kodu eşiğinin çok altına düşürdüklerinin açık bir işaretiydi.

Newman, "Bir şeye inanmak ile onun işe yaradığını görmek arasında fark vardır," dedi. "İlk defa 'Ah, bu gerçekten işe yarayacak' dedim."

Önümüzdeki Uzun Yol

Bu sonuç diğer kuantum hesaplama araştırmacılarını da heyecanlandırdı.

"Bunun harika olduğunu düşünüyorum" dedi Barbara TerhalDelft Teknoloji Üniversitesi'nde teorik fizikçi olan . "Aslında eşiği böyle uçarak geçeceklerini beklemiyordum."

Aynı zamanda araştırmacılar, hala gidecekleri uzun bir yol olduğunu kabul ediyorlar. Google Quantum AI ekibi yalnızca tek bir mantıksal kübit kullanarak hata düzeltmeyi gösterdi. Birden fazla mantıksal kübit arasında etkileşimler eklemek, yeni deneysel zorluklar ortaya çıkaracaktır.

Sonra ölçeklendirme meselesi var. Hata oranlarını yararlı kuantum hesaplamaları yapabilecek kadar düşük hale getirmek için araştırmacıların fiziksel kübitlerini daha da geliştirmeleri gerekecek. Ayrıca, uzaklık-7 kodundan çok daha büyük bir şeyden mantıksal kübitler yapmaları gerekecek. Son olarak, bu mantıksal kübitlerin binlercesini birleştirmeleri gerekecek — bir milyondan fazla fiziksel kübit.

Bu arada, diğer araştırmacılar da etkileyici gelişmeler farklı kübit teknolojileri kullanıyorlar, ancak henüz ölçeklendirerek hata oranlarını azaltabileceklerini göstermediler. Bu alternatif teknolojilerin uygulanması daha kolay olabilir yeni hata düzeltme kodları daha az fiziksel kübit talep eden. Kuantum bilişim henüz emekleme aşamasında. Hangi yaklaşımın kazanacağını söylemek için henüz çok erken.

2020'de Google Quantum AI'dan ayrılan Martinis, birçok zorluğa rağmen iyimserliğini koruyor. "Bir avuç transistörden milyarlara geçişi yaşadım," dedi. "Yeterince zaman verilirse, yeterince akıllıysak, bunu başarabiliriz."