Ученые впервые применили квантовую коррекцию ошибок для кудитов, представляющих собой кубиты, поддерживающие более двух состояний. Это достижение стало возможным благодаря использованию «бозонного кода Готтсмана-Китаева-Прескилла», который был оптимизирован с помощью алгоритма обучения с подкреплением. Данное открытие может способствовать упрощению разработки квантовых компьютеров.
Современные квантовые компьютеры в основном используют кубиты – базовые элементы, которые, как и биты, являются основой классических вычислений. В отличие от бинарной системы, применяемой в обычных компьютерах, кубиты, благодаря квантовой суперпозиции, способны одновременно существовать в двух состояниях.
Вычислительные возможности квантовых систем зависят от так называемого «гильбертова пространства». Его размер определяет сложность решаемых задач. Кубиты функционируют в двумерном пространстве, а кудиты, являясь их многомерными аналогами, значительно расширяют эти возможности.
Растущий интерес к кудитам обусловлен тем, что они, как предполагается, облегчают решение сложных задач, таких как создание квантовых вентилей, обработка алгоритмов или формирование «магических состояний» — уникальных квантовых состояний, которые недоступны классическим компьютерам, но необходимы для полноценных квантовых вычислений. Это, в свою очередь, увеличивает возможности применения данной технологии.
Экспериментальный прорыв в коррекции ошибок
Ранее предлагались архитектуры, основанные на фотонных, атомных и сверхпроводящих кубитах, однако критический уровень квантовой коррекции ошибок (QEC) – точка, в которой исправленная система хранит информацию более длительный период времени, чем время ее неисправности – был достигнут только для кубитов.
В исследовании, опубликованном в , ученые из Йельского университета впервые провели эксперимент, подтверждающий квантовую коррекцию ошибок для кубитов, и тем самым достигли значительного прогресса в этой области. » Благодаря обобщению экспериментальных подходов и созданию новых протоколов измерений, это удалось реализовать «, — отмечают авторы.
ИИ-оптимизированный протокол
Квантовые компьютеры крайне восприимчивы к помехам, способным приводить к ошибкам или потере данных. Коррекция квантовых ошибок (QEC) позволяет поддерживать целостность информации на протяжении времени, необходимого для проведения вычислений.
Для кутритов (3 состояния) и куквартов (4 состояния) была реализована квантовая коррекция ошибок (QEC) с использованием бозонного кода GKP в трехмерной сверхпроводящей микроволновой полости. Данная архитектура сочетает квантовый осциллятор и транспмонный кубит – особый сверхпроводящий кубит с пониженной чувствительностью к зарядовым шумам, – что облегчает кодирование, считывание и поддержание стабильности логических состояний.
«В рамках наших исследований мы рассматриваем возможности повышения эффективности бозонных кодов и предлагаем инновационный подход к применению широкого гильбертова пространства осциллятора «, — подчеркивают ученые.
Бозонный код GKP обеспечивает кодирование логических состояний кутритов и куквартов, используя волновые функции, расположенные в периодической решётке. Благодаря этому методу информация распределяется посредством регулярных пространственных сдвигов, что упрощает выявление и исправление небольших ошибок до того, как они приведут к необратимым последствиям.
Несмотря на существующие физические ограничения, достигнуты многообещающие результаты
Чтобы оптимизировать протокол, исследователи использовали алгоритм обучения с подкреплением. Благодаря этому, искусственный интеллект самостоятельно находил наиболее подходящие параметры экспериментов, изменяя до 45 переменных для повышения точности квантовой памяти всего за несколько итераций — результат, который практически невозможно достичь с помощью обычных методов.
В результате оптимизации команда зафиксировала коэффициент коррекции ошибок в 1.82 для кутритов и 1.87 для куквартов. Это свидетельствует о том, что скорректированные данные в кудитах сохранялись на 82% и 87% дольше, чем исходные версии, что превышает необходимый уровень эффективности коррекции. Специалисты отмечают, что полученные результаты сравнимы или лучше, чем показатели QEC-кубитов, которые тестировались на той же платформе.
Однако сохраняются технические ограничения:
- С ростом сложности логических состояний требуется больше энергии для их поддержания, что делает их более восприимчивыми к помехам
- В сверхпроводящих системах энергия состояния приводит к увеличению фотонных потерь и дефазировке, что уменьшает время существования квантовой информации
Компенсация недостатков:
«Укорочение времени жизни элементарной частицы компенсируется возможностью использовать большее количество логических квантовых состояний в пределах одной физической системы «, — поясняют авторы. «Это позволит повысить эффективность компиляции квантовых вентилей и алгоритмов, разработать альтернативные подходы к квантовой коммуникации и трансдукции, а также использовать преимущества конкатенации в многокубитных внешних кодах «.
Перспективы: вложенная квантовая архитектура
В качестве основного фактора, вызывающего потерю когерентности, выступил вспомогательный транспмонный кубит. Отмечается, что некоторые из этих кубитов подвержены нежелательному нагреву, что приводит к увеличению частоты ошибок в начале вычислительного процесса. Усовершенствованные системы охлаждения или оптимизация вспомогательных элементов способны уменьшить влияние этой проблемы.
Ближайшие планы команды включают:
- Для реализации масштабных квантовых вычислений принципиально важно масштабирование протокола на основе запутанных кудитов
- Изучение «внутренней конкатенации» — подхода, предполагающего интеграцию логического кубита в логический кудит с целью обеспечения многоуровневой защиты в рамках одного осциллятора