Universal syndrome-based recovery for noise-adapted quantum error correction

تعد الحواسيب الكمومية بحل مشكلات مستحيلة حالياً بالنسبة للأجهزة الكلاسيكية، بدءاً من تصميم أدوية جديدة وصولاً إلى نمذجة التفاعلات الكيميائية المعقدة. ومع ذلك، فإن هذه الآلات هشة للغاية؛ إذ إن الحالات الكمومية الدقيقة التي تعتمد عليها تتأثر بسهولة بأدنى ضجيج من بيئتها، مما يتسبب في أخطاء يمكن أن تفسد عملية حسابية في جزء من الثانية. ولناء حاسوب كمومي مفيد، يجب على العلماء تطوير طريقة لحماية المعلومات من هذا الضجيج دون تدمير الحالة الكمومية نفسها، وهذه هي مهمة تصحيح الخطأ الكمومي.

في النهج التقليدي، يستخدم العلماء طريقة تشبه التحقق من إيصال مقابل قائمة بالمواد المتوقعة. فهم يقيسون خصائص محددة لمكونات الحاسوب، تُسمى "المتلازمات" (syndromes)، لمعرفة ما إذا كان قد حدث خطأ. وإذا تطابقت القياسات مع نمط معروف، يعرف الحاسوب بالضبط ما الذي سار بشكل خاطئ ويمكنه إصلاحه. يعمل هذا الأسلوب بشكل جيد عندما يكون الضجيج عشوائياً وغير متوقع، لكنه يواجه صعوبة عندما يتبع الضجيج نمطاً محدداً ومتوقعاً، مثل ميل البت الكمومي لفقدان الطاقة والاستقرار في حالة أدنى. وبالنسبة لهذا النوع المحدد من الضجيج، طور العلماء أكواداً متخصصة أكثر كفاءة، لكنها تواجه مشكلة جديدة: وهي أن الإشارات التي تشير إلى وجود خطأ غالباً ما تتداخل مع بعضها البعض، مما يجعل من المستحيل تحديد أي خطأ حدث بدقة باستخدام أدوات القياس القياسية.

لقد طور فريق من الباحثين الآن طريقة جديدة لإزالة هذا الارتباك، مما يسمح لهذه الأكواد المتخصصة بالعمل بفعالية على الأجهزة الحقيقية. يعالج عملهم عنق زجاجة جوهري في هذا المجال: وهو كيفية تحديد الأخطاء عندما تتداخل "بصمات" تلك الأخطاء. ومن خلال إنشاء عملية رياضية تفصل هذه الإشارات المتداخلة، مكن الفريق من استخدام تقنية استعادة قوية كانت في السابق صعبة التنفيذ للغاية. وقد اختبروا نهجهم على معالجات كمومية فعلية، مما أثبت أنه يمكنه إطالة عمر المعلومات الكمومية بشكل كبير، وهي خطوة حاسمة نحو بناء آلات يمكنها تشغيل برامج معقدة دون الفشل.

ينبع التحدي الجوهري الذي واجهه الباحثون من طبيعة الضجيج في الأجهزة الكمومية الحديثة. فبينما يكون بعض الضجيج عشوائياً، فإن الخطأ المهيمن في العديد من الحواسيب الكمومية فائقة التوصيل هو نوع محدد يسمى "تخميد السعة" (amplitude damping). يشبه هذا الأمر كرة تتدحرج من فوق تلة؛ حيث يميل البت الكمومي بطبيعته إلى فقدان الطاقة والسقوط من حالة عالية الطاقة إلى حالة منخفضة الطاقة. صُممت أكواد تصحيح الخطأ القياسية للتعامل مع الهزات العشوائية، لكنها غالباً ما تكون غير فعالة في إصلاح مشكلة "التدحرج من فوق التلة" هذه. ولإصلاح ذلك، ابتكر العلماء أكواداً متخصصة، مثل "كود ليونج المكون من أربعة كيو بتات" (four-qubit Leung code)، المصممة خصيصاً لالتقاط هذا النوع المحدد من الأخطاء. ومع ذلك، يعيب هذه الأكواد خلل ما: فعند حدوث خطأ، لا تستقر الحالة الناتجة للحاسوب في موقع فريد ومتميز يمكن التعرف عليه بسهولة؛ بل بدلاً من ذلك، تتداخل حالات الخطأ المحتملة، مما يجعل من المستحيل التمييز بين خطأ وآخر باستخدام تقنيات القياس القياسية.

ولحل هذه المشكلة، ابتكر الباحثون إجراءً خوارزمياً لفصل هذه الحالات المتداخلة. تخيل أنك تحاول فرز كومة من الأضواء الملونة المختلطة حيث تندمج بعض الألوان في بعضها البعض؛ تعمل طريقتهم كمرشح (فلتر) يفصل الألوان بحيث لا تتداخل بعد الآن، مما يجعل كل لون متميزاً وقابلاً للتمييز. وبمجرد فصل حالات الخطأ هذه، تمكنوا من تطبيق تقنية استعادة متطورة تُعرف باسم "خريطة بيتز" (Petz map). تعد هذه الخريطة وصفة رياضية لعكس آثار الضجيج، لكن من الصعب جداً تشغيلها على الأجهزة الفعلية لأنها تتطلب عادةً دوائر معقدة للغاية تفوق قدرة بناءها. لقد بسطت خوارزمية الفصل التي ابتكرها الباحثون المشكلة لدرجة مكنتهم من تصميم دائرة أصغر بكثير وأكثر كفاءة لأداء عملية الاستعادة. هذه الدائرة الجديدة، التي يسمونها "استعادة بيتز القائمة على المتلازمة" (syndrome-based Petz recovery)، تسمح للحاسوب بتحديد الخطأ وعكس أثره دون الحاجة إلى الموارد الحسابية الهائلة التي جعلت الطريقة غير عملية سابقاً.

وضع الفريق نظريتهم قيد الاختبار عبر تشغيل دوائر الاستعادة الجديدة هذه على معالجات كمومية حقيقية من شركة IBM، وتحديداً شرائح "هيرون" (Heron) و"إيجل" (Eagle). ركزوا على "كود ليونج المكون من أربعة كيو بتات"، المصمم للحماية من ضجيج تخميد السعة الشائع في هذه الأجهزة. وفي تجربتهم، قاموا بإعداد حالة كمومية وتركوها لفترة من الزمن، مما سمح للضجيج الطبيعي بإضعافها. ثم طبقوا عملية الاستعادة الجديدة ولقد قاموا بقياس مقدار المعلومات الأصلية المتبقية. كانت النتائج مذهلة؛ ففي معالج IBM Brisbane، ضاعفت عملية تصحيح الخطأ الوقت الذي يمكن أن تنجو فيه المعلومات الكمومية قبل التحلل. أما في معالج IBM Torino، فقد كان التحسن أكثر دراماتيكية، حيث أدى إلى إطالة زمن بقاء المعلومات بخمسة أضعاف. هذه النتائج مهمة لأنها تثبت أداء "نقطة التعادل" (break-even)، مما يعني أن الكيو بت المصحح الخطأ عاش لفترة أطول من الكيو بت القياسي غير المحمي، وهو إنجاز لم يتحقق سابقاً إلا باستخدام أنواع مختلفة من الأكواد على أجهزة مختلفة.

يعتمد نجاح هذه التجربة على تكيف ذكي لعملية الاستعادة مع قيود الأجهزة المحددة. وجد الباحثون أنه من خلال التركيز على استعادة نوع معين من الحالات الكمومية بدلاً من محاولة إصلاح كل حالة ممكنة في آن واحد، يمكنهم تقليل عدد العمليات المعقدة المطلوبة بشكل كبير. كان هذا الاختزال ضرورياً لأن الروابط الفيزيائية بين الكيو بتات على الشريحة محدودة، وإضافة الكثير من العمليات من شأنها أن تؤدي إلى أخطاء جديدة تلغي فوائد التصحيح. ومن خلال تحسين الدائرة لتناسب التخطيط الخاص بمعالجات IBM، ضمنوا أن تكون عملية الاستعادة سريعة وفعالة بما يكفي لتعمل في الواقع العملي.

يمثل هذا العمل خطوة كبيرة للأمام في التطبيق العملي لتصحيح الخطأ الكمومي. فهو يظهر أن الأكواد المتخصصة والمتكيفة مع الضجيج يمكن جعلها تعمل على الأجهزة الحقيقية، بشرما توفر حل لمشكلة تحديد الأخطاء المتداخلة. توفر طريقة الباحثين لفصل حالات الخطأ هذه أداة عالمية يمكن تطبيقها على أكواد وأنواع ضجيج أخرى في المستقبل. وبينما ركزت التجربة الحالية على كود محدد من أربعة كيو بتات ونوع محدد من الضجيج، فإن المبدأ الأساسي المتمثل في جعل الإشارات المتداخلة متميزة يفتح الباب أمام حوسبة كمومية أكثر قوة وكفاءة. إن القدرة على إطالة عمر المعلومات الكمومية بمعاملات تصل إلى مرتين أو خمسة على الأجهزة الحالية تشير إلى أن الطريق نحو حواسيب كمومية واسعة النطاق ومقاومة للأخطاء أصبح أكثر وضوحاً، بتصحيح بت واحد في كل مرة.