Measurement-free Preparation of Surface-Code States with Digital-Analog Counterdiabatic Drivings

Quantencomputer versprechen, Probleme zu lösen, für die gewöhnliche Maschinen Tausende von Jahren benötigen würden, aber sie sind notorisch fragil. Die Informationseinheiten, die sie verwenden, sogenannte Qubits, verlieren ihren empfindlichen Quantenzustand in dem Moment, in dem sie zu stark mit der Außenwelt interagieren oder einen Fehler machen. Um dies zu beheben, nutzen Wissenschaftler eine Strategie namens Quantenfehlerkorrektur, bei der Informationen über viele Qubits verteilt werden, sodass die anderen die Wahrheit bewahren können, falls eines ausfällt. Dies erfordert die Anordnung der Qubits in einem spezifischen Muster und das Erzwingen, dass sie sich untereinander gemäß einer strengen Menge von Regeln einigen. Bevor der Computer seine Arbeit aufnehmen kann, muss er zuerst in diesen perfekten, regelbefolgenden Zustand versetzt werden. Dies schnell und präzise zu tun, ohne den Prozess zu unterbrechen, um die Qubits zwischendurch zu messen und zu korrigieren, ist eine große Hürde beim Bau nützlicher Maschinen heute.

Ein Team von Forschern hat eine neue Methode entwickelt, um diese essenziellen Zustände auf supraleitenden Quantenprozessoren vorzubereiten – dem Typ Hardware, der derzeit in vielen Laboren verwendet wird. Anstatt zu versuchen, den komplexen Zustand Stück für Stück mithilfe einer langen Sequenz digitaler Instruktionen aufzubauen, nutzten sie eine Methode, die kontinuierliche, natürliche Interaktionen mit kurzen, präzisen digitalen Anpassungen kombiniert. Ihr Ansatz, der in detaillierten Computersimulationen getestet wurde, bereitete die erforderlichen Quantenmuster wesentlich schneller und zuverlässiger vor als bisherige Methoden, und zwar ohne das System zwischendurch messen oder unterbrechen zu müssen. Diese Arbeit bietet einen praktischen Weg, um Quantencomputer für ihre Aufgaben bereit zu machen, ohne den hohen Overhead ständiger Überprüfungen.

Die Herausforderung, der die Forscher begegnet sind, ist bekannt als Zustandspräparation (State Preparation). In einem Quantencomputer, der darauf ausgelegt ist, seine eigenen Fehler zu korrigieren, müssen die Qubits in einem Gitter angeordnet sein, in dem sie spezifische Gruppen, oder „Plaquettes“, bilden, die zusammenwirken. Damit der Computer arbeiten kann, müssen sich diese Gruppen in einem Zustand einpendeln, in dem sie sich über eine gemeinsame Eigenschaft einig sind – eine Bedingung, die Physiker als Stabilisator-Code bezeichnen. Die Standardmethode, um dorthin zu gelangen, besteht darin, das System langsam von einem einfachen Ausgangspunkt zu dem komplexen Zielzustand zu führen, ein Prozess, der als adiabatische Evolution bekannt ist. Wenn dieser Prozess jedoch zu langsam ist, verliert der Computer seine Quantenkohärenz, bevor er fertig ist. Wenn er zu schnell ist, gerät das System durcheinander und landet im faldihen Zustand. Um die Geschwindigkeit zu erhöhen, ohne an Genauigkeit zu verlieren, haben Wissenschaftler versucht, einen „kontradiabatischen“ Schub hinzuzufügen – eine zusätzliche Kraft, die die Verwirrung neutralisiert, die durch zu schnelles Bewegen entsteht. Das Problem dabei ist, dass diese zusätzliche Kraft normalerweise komplexe Multi-Qubit-Interaktionen erfordert, die die aktuelle Hardware nicht direkt ausführen kann.

Die Autoren dieser Studie, die mit supraleitenden Schaltkreisen arbeiteten, fanden einen Weg, diese komplexen Schübe mithilfe der nativen Fähigkeiten der Hardware zu erzeugen. Ihre Prozessoren erlauben es den Qubits auf natürliche Weise, mit ihren unmittelbaren Nachbarn in einer spezifischen, kontinuierlichen Weise zu interagieren. Die Forscher erkannten, dass sie durch das Anwenden kurzer, fester digitaler Rotationen an den Qubits vor und nach diesen natürlichen Interaktionen die einfachen Interaktionen so „verkleiden“ konnten, dass die komplexen Multi-Qubit-Kräfte entstehen, die für den kontradiabatischen Schub nötig sind. Sie versuchten nicht, die komplexe Kraft von Grund auf neu zu bauen; stattdessen ließen sie die natürliche Physik der Hardware die Hauptarbeit leisten und nutzten die digitalen Schritte nur, um das Ergebnis zu steuern. Diese digital-analoge Hybridmethode ermöglichte es ihnen, die notwendigen Vier-Qbit-Korrelationen allein durch die auf ihren Chips verfügbaren Zwei-Qbit-Verbindungen zu erzeugen.

Um ihre Idee zu testen, simulierten das Team den Prozess auf Gittern von Qubits, die von kleinen 2-mal-3-Anordnungen bis hin zu 4-mal-4-Quadraten reichten, welche die Bausteine größerer Quantenfehlerkorrektur-Codes darstellen. Sie verglichen ihre neue digital-analoge Methode mit zwei anderen Ansätzen: einer rein digitalen Methode, die versucht, jeden Schritt von Grund auf neu aufzubauen, und einer standardmäßigen adiabatischen Methode, die sich langsam ohne den zusätzlichen Schub bewegt. In diesen Simulationen erwies sich die neue Methode als hocheffektiv. Sie erreichte den korrekten Zielzustand mit einem hohen Grad an Genauigkeit in sehr kurzer Zeit und schnitt dabei fast so gut ab wie die beste rein digitale Methode, wobei sie jedoch weitaus weniger komplexe Operationen benötigte. Entscheidend ist, dass sie die langsame Standardmethode weit übertraf, die es innerhalb desselben kurzen Zeitrahmens nicht schaffte, den korrekten Zustand zu erreichen.

Die Forscher untersuchten auch, wie standhaft ihre Methode gegenüber Imperfektionen in der Hardware ist, was in der Realität immer der Fall ist. Sie führten ein realistisches Rauschmodell ein, das die kleinen Fehler und Signalverluste simuliert, die in tatsächlichen supraleitenden Geräten auftreten. Unter diesen verrauschten Bedingungen hatte die rein digitale Methode Schwierigkeiten, da ihre lange Sequenz von Instruktionen zu zu vielen Fehlern führte. Die langsame Standardmethode scheiterte ebenfalls daran, den Zielzustand zu erreichen. Der digital-analoge Ansatz hingegen blieb robust. Indem er sich auf die natürlichen Interaktionen der Hardware statt auf lange Ketten digitaler Gates verließ, vermied er viele der Fehler, die andere Methoden plagten. Während eine Methode, die Messungen nutzt, um Fehler zu prüfen und zu beheben, immer noch die höchstmögliche Genauigkeit erzielte, kam die neue digital-analoge Technik dieser Leistung bemerkenswert nahe, ohne dass Messungen, Reset-Operationen oder klassische Computerbildung während des Prozesses intervenieren mussten.

Diese Arbeit zeigt, dass die Geometrie des Fehlerkorrektur-Codes selbst dazu genutzt werden kann, die Steuerung der Quantenhardware zu vereinfachen. Durch die Abstimmung der Struktur des erforderlichen Quantenzustands auf die natürlichen Verbindungen des Prozessors konnten die Forscher die notwendigen komplexen Kräfte effizient synthetisieren. Ihre Simulationen zeigten, dass die Methode gut skaliert, wenn das Gitter der Qubits größer wird, da sie nur eine handhabbare Zunahme der Komplexität der digitalen Schritte erfordert. Die zentrale Erkenntnis ist, dass man durch die Umkehrung des üblichen Workflows – zuerst festzustellen, was die Hardware natürlich leisten kann, und dann die Steuerungsstrategie um diese Fähigkeiten herum zu entwerfen – die essenziellen Zustände für die Quantenfehlerkorrektur wesentlich effektiver vorbereiten kann. Dies bietet einen klaren, messfrei-Weg zur Initialisierung von Quantencomputern, einem entscheidenden Schritt zum Bau von Maschinen, die komplexe Algorithmen ausführen können, ohne auseinanderzufallen.