\n<\/aside>\n<\/p>\n
El hardware de computaci\u00f3n cu\u00e1ntica actual est\u00e1 muy limitado en lo que puede hacer debido a errores que son dif\u00edciles de evitar. Puede haber problemas con todo, desde configurar el estado inicial de un qubit hasta leer su salida, y ocasionalmente los qubits perder\u00e1n su estado sin hacer nada. Algunos de los procesadores cu\u00e1nticos que existen hoy en d\u00eda no pueden utilizar todos sus qubits individuales para un \u00fanico c\u00e1lculo sin que los errores sean inevitables.<\/p>\n
La soluci\u00f3n es combinar m\u00faltiples qubits de hardware para formar lo que se denomina un qubit l\u00f3gico. Esto permite distribuir un solo bit de informaci\u00f3n cu\u00e1ntica entre m\u00faltiples 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 l\u00f3gicos funcionan en principio.<\/p>\n
El mi\u00e9rcoles, Microsoft y Quantinuum anunciaron que los qubits l\u00f3gicos funcionan en m\u00e1s que principios. \u00abHemos podido demostrar lo que se llama extracci\u00f3n de s\u00edndrome activo, o a veces tambi\u00e9n se llama correcci\u00f3n de errores repetidos\u00bb, dijo Krysta Svore de Microsoft a Ars. \u00abY hemos podido hacer esto de manera que sea mejor que la tasa de error f\u00edsico subyacente. As\u00ed que realmente funciona\u00bb.<\/p>\n
Una pila de hardware\/software<\/h2>\n Microsoft tiene sus propios esfuerzos en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica y tambi\u00e9n act\u00faa como proveedor de servicios para el hardware de otras empresas. Su servicio Azure Quantum permite a los usuarios escribir instrucciones para computadoras cu\u00e1nticas de manera independiente del hardware y luego ejecutarlas en las ofertas de cuatro compa\u00f1\u00edas diferentes, muchas de ellas basadas en qubits de hardware radicalmente diferentes. Este trabajo, sin embargo, se realiz\u00f3 en una plataforma de hardware espec\u00edfica: una computadora de iones atrapados de una empresa llamada Quantinuum.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nCubrimos la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de las computadoras de Quantinuum cuando la compa\u00f1\u00eda era un proyecto interno del gigante industrial Honeywell. Brevemente, los qubits de iones atrapados se benefician de un comportamiento consistente (no hay variaci\u00f3n de \u00e1tomos de un dispositivo a otro), facilidad de control y estabilidad relativa. Debido a que los iones se pueden mover f\u00e1cilmente, es posible entrelazar cualquier qubit con cualquier otro en el hardware y realizar mediciones en ellos mientras se realizan los c\u00e1lculos. \u00abEstas 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 trav\u00e9s del movimiento, y luego la medici\u00f3n en el medio del circuito\u00bb, dijo Svore a Ars.<\/p>\n
El hardware de Quantinuum tiene un retraso en una dimensi\u00f3n: el n\u00famero total de qubits. Mientras que algunos de sus competidores han superado los 1.000 qubits, el \u00faltimo hardware de Quantinuum est\u00e1 limitado a 32 qubits.<\/p>\n
Dicho esto, una tasa de error baja es valiosa para este trabajo. Los qubits l\u00f3gicos 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 m\u00e1s r\u00e1pidamente de lo que pueden corregirse. Por lo tanto, la tasa de error debe estar por debajo de un punto cr\u00edtico para que funcione la correcci\u00f3n de errores. Y las tecnolog\u00edas de qubits existentes parecen estar en ese punto, aunque apenas. El trabajo inicial en esta \u00e1rea apenas hab\u00eda detectado el impacto de la correcci\u00f3n de errores o simplemente hab\u00eda registrado los errores pero no los hab\u00eda corregido.<\/p>\n
Como dice el borrador de un nuevo manuscrito que describe este trabajo: \u00abHasta donde sabemos, ninguno de estos experimentos ha demostrado tasas de error l\u00f3gico mejores que las tasas de error f\u00edsico\u00bb.<\/p>\n
Microsoft tambi\u00e9n est\u00e1 bien posicionada para realizar este trabajo. Su funci\u00f3n requiere que traduzca el c\u00f3digo cu\u00e1ntico gen\u00e9rico 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, utiliz\u00f3 este conocimiento para optimizar espec\u00edficamente el c\u00f3digo y reducir el tiempo dedicado a mover los iones.<\/p>\n\n Anuncio <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nLa correcci\u00f3n de errores en realidad corrige errores<\/h2>\n El trabajo implic\u00f3 tres experimentos. En el primero, los investigadores formaron un qubit l\u00f3gico con siete qubits de hardware que contienen informaci\u00f3n y tres qubits auxiliares para la detecci\u00f3n y correcci\u00f3n de errores. Los 32 qubits del hardware permitieron crear dos de ellos; Luego se enredaron, lo que requiri\u00f3 dos operaciones en la puerta. Se comprobaron errores durante la inicializaci\u00f3n de los qubits y despu\u00e9s del entrelazamiento. Estas operaciones se realizaron miles de veces para derivar tasas de error.<\/p>\n
En los qubits de hardware individuales, la tasa de error fue del 0,50 por ciento. Cuando se incluy\u00f3 la correcci\u00f3n de errores, esta tasa cay\u00f3 al 0,05 por ciento. Pero el sistema podr\u00eda funcionar a\u00fan mejor si identificara lecturas que indicaran estados de error dif\u00edciles de interpretar y descartara esos c\u00e1lculos. 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 as\u00ed marcaron una gran diferencia en la tasa de error.<\/p>\n
A continuaci\u00f3n, el equipo cambi\u00f3 a lo que llaman un \u00abc\u00f3digo de carbono\u00bb, que requiere 30 qubits f\u00edsicos (24 datos y seis de correcci\u00f3n\/detecci\u00f3n), lo que significa que el hardware solo puede albergar uno. Pero el c\u00f3digo tambi\u00e9n fue optimizado para el hardware. \u00abAl conocer las fidelidades de la puerta de dos qubits, saber cu\u00e1ntas zonas de interacci\u00f3n y cu\u00e1nto paralelismo se puede tener, optimizamos nuestros c\u00f3digos de correcci\u00f3n de errores para eso\u00bb, dijo Svore.<\/p>\n
El c\u00f3digo Carbon tambi\u00e9n permite identificar errores dif\u00edciles de corregir adecuadamente, permitiendo descartar esos resultados. Con la correcci\u00f3n de errores y el descarte de errores dif\u00edciles de corregir, la tasa de error cay\u00f3 del 0,8 por ciento al 0,001 por ciento, un factor de diferencia de 800.<\/p>\n
Finalmente, los investigadores realizaron rondas repetidas de operaciones de puerta seguidas de detecci\u00f3n y correcci\u00f3n de errores en un qubit l\u00f3gico utilizando el c\u00f3digo Carbon. Estos nuevamente mostraron una mejora importante gracias a la correcci\u00f3n de errores (aproximadamente de un orden de magnitud) despu\u00e9s de una ronda. Sin embargo, en la segunda ronda, la correcci\u00f3n de errores s\u00f3lo hab\u00eda reducido la tasa de error a la mitad, y cualquier efecto era estad\u00edsticamente insignificante en la tercera ronda.<\/p>\n
Entonces, si bien los resultados nos dicen que la correcci\u00f3n de errores funciona, tambi\u00e9n indican que nuestro hardware actual a\u00fan no es suficiente para permitir las operaciones extendidas que requerir\u00e1n los c\u00e1lculos \u00fatiles. A\u00fan as\u00ed, Svore dijo: \u00abCreo que esto marca un hito cr\u00edtico en el camino hacia c\u00e1lculos m\u00e1s elaborados que sean tolerantes a fallas y confiables\u00bb y enfatiz\u00f3 que se realiz\u00f3 en hardware comercial de producci\u00f3n en lugar de una m\u00e1quina acad\u00e9mica \u00fanica en su tipo.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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