cuántico
El hardware de computación cuántica actual está muy limitado en lo que puede hacer debido a errores que son difíciles de evitar. Puede haber problemas con todo, desde configurar el estado inicial de un qubit hasta leer su salida, y ocasionalmente los qubits perderán su estado sin hacer nada. Algunos de los procesadores cuánticos que existen hoy en día no pueden utilizar todos sus qubits individuales para un único cálculo sin que los errores sean inevitables.
La solución es combinar múltiples qubits de hardware para formar lo que se denomina un qubit lógico. Esto permite distribuir un solo bit de información cuántica entre múltiples qubits de hardware, reduciendo el impacto de los errores individuales. Se pueden utilizar qubits adicionales como sensores para detectar errores y permitir intervenciones para corregirlos. Recientemente, ha habido una serie de demostraciones de que los qubits lógicos funcionan en principio.
El miércoles, Microsoft y Quantinuum anunciaron que los qubits lógicos funcionan en más que principios. «Hemos podido demostrar lo que se llama extracción de síndrome activo, o a veces también se llama corrección de errores repetidos», dijo Krysta Svore de Microsoft a Ars. «Y hemos podido hacer esto de manera que sea mejor que la tasa de error físico subyacente. Así que realmente funciona».
Una pila de hardware/software
Microsoft tiene sus propios esfuerzos en computación cuántica y también actúa como proveedor de servicios para el hardware de otras empresas. Su servicio Azure Quantum permite a los usuarios escribir instrucciones para computadoras cuánticas de manera independiente del hardware y luego ejecutarlas en las ofertas de cuatro compañías diferentes, muchas de ellas basadas en qubits de hardware radicalmente diferentes. Este trabajo, sin embargo, se realizó en una plataforma de hardware específica: una computadora de iones atrapados de una empresa llamada Quantinuum.
Cubrimos la tecnología detrás de las computadoras de Quantinuum cuando la compañía era un proyecto interno del gigante industrial Honeywell. Brevemente, los qubits de iones atrapados se benefician de un comportamiento consistente (no hay variación de átomos de un dispositivo a otro), facilidad de control y estabilidad relativa. Debido a que los iones se pueden mover fácilmente, es posible entrelazar cualquier qubit con cualquier otro en el hardware y realizar mediciones en ellos mientras se realizan los cálculos. «Estas son algunas de las capacidades clave: las fidelidades de la puerta de dos qubits, el hecho de que puedes moverte y tener toda la conectividad a través del movimiento, y luego la medición en el medio del circuito», dijo Svore a Ars.
El hardware de Quantinuum tiene un retraso en una dimensión: el número total de qubits. Mientras que algunos de sus competidores han superado los 1.000 qubits, el último hardware de Quantinuum está limitado a 32 qubits.
Dicho esto, una tasa de error baja es valiosa para este trabajo. Los qubits lógicos funcionan combinando varios qubits de hardware. Si cada uno de esos qubits tiene una tasa de error suficientemente alta, combinarlos aumenta la probabilidad de que surjan errores más rápidamente de lo que pueden corregirse. Por lo tanto, la tasa de error debe estar por debajo de un punto crítico para que funcione la corrección de errores. Y las tecnologías de qubits existentes parecen estar en ese punto, aunque apenas. El trabajo inicial en esta área apenas había detectado el impacto de la corrección de errores o simplemente había registrado los errores pero no los había corregido.
Como dice el borrador de un nuevo manuscrito que describe este trabajo: «Hasta donde sabemos, ninguno de estos experimentos ha demostrado tasas de error lógico mejores que las tasas de error físico».
Microsoft también está bien posicionada para realizar este trabajo. Su función requiere que traduzca el código cuántico genérico en los comandos necesarios para ejecutarse en el hardware de Quantinuum, incluido actuar como proveedor de compiladores. Y al menos en parte de este trabajo, utilizó este conocimiento para optimizar específicamente el código y reducir el tiempo dedicado a mover los iones.
La corrección de errores en realidad corrige errores
El trabajo implicó tres experimentos. En el primero, los investigadores formaron un qubit lógico con siete qubits de hardware que contienen información y tres qubits auxiliares para la detección y corrección de errores. Los 32 qubits del hardware permitieron crear dos de ellos; Luego se enredaron, lo que requirió dos operaciones en la puerta. Se comprobaron errores durante la inicialización de los qubits y después del entrelazamiento. Estas operaciones se realizaron miles de veces para derivar tasas de error.
En los qubits de hardware individuales, la tasa de error fue del 0,50 por ciento. Cuando se incluyó la corrección de errores, esta tasa cayó al 0,05 por ciento. Pero el sistema podría funcionar aún mejor si identificara lecturas que indicaran estados de error difíciles de interpretar y descartara esos cálculos. Al realizar el descarte, la tasa de error se redujo al 0,001 por ciento. Estos casos fueron lo suficientemente raros como para que el equipo no tuviera que descartar una cantidad significativa de operaciones, pero aun así marcaron una gran diferencia en la tasa de error.
A continuación, el equipo cambió a lo que llaman un «código de carbono», que requiere 30 qubits físicos (24 datos y seis de corrección/detección), lo que significa que el hardware solo puede albergar uno. Pero el código también fue optimizado para el hardware. «Al conocer las fidelidades de la puerta de dos qubits, saber cuántas zonas de interacción y cuánto paralelismo se puede tener, optimizamos nuestros códigos de corrección de errores para eso», dijo Svore.
El código Carbon también permite identificar errores difíciles de corregir adecuadamente, permitiendo descartar esos resultados. Con la corrección de errores y el descarte de errores difíciles de corregir, la tasa de error cayó del 0,8 por ciento al 0,001 por ciento, un factor de diferencia de 800.
Finalmente, los investigadores realizaron rondas repetidas de operaciones de puerta seguidas de detección y corrección de errores en un qubit lógico utilizando el código Carbon. Estos nuevamente mostraron una mejora importante gracias a la corrección de errores (aproximadamente de un orden de magnitud) después de una ronda. Sin embargo, en la segunda ronda, la corrección de errores sólo había reducido la tasa de error a la mitad, y cualquier efecto era estadísticamente insignificante en la tercera ronda.
Entonces, si bien los resultados nos dicen que la corrección de errores funciona, también indican que nuestro hardware actual aún no es suficiente para permitir las operaciones extendidas que requerirán los cálculos útiles. Aún así, Svore dijo: «Creo que esto marca un hito crítico en el camino hacia cálculos más elaborados que sean tolerantes a fallas y confiables» y enfatizó que se realizó en hardware comercial de producción en lugar de una máquina académica única en su tipo.