Error-Corrected Memory and Logic on a Heavy-Hex Superconducting-Qubit Processor
Cet article démontre qu'une mémoire et une logique quantiques tolérantes aux fautes de haute performance peuvent être réalisées sur un processeur supraconducteur hétérogène de 156 qubits en employant des stratégies informées par le bruit, incluant la redéfinition dynamique de code, l'exclusion de composants et des techniques de décodage avancées, ce qui réduit considérablement les taux d'erreur logique et augmente les fidélités de Bell à plus de 97 %.
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La quête de la construction d'un ordinateur quantique utile est souvent décrite comme une course contre le bruit. Dans le monde quantique, l'information est détenue dans des états fragiles qui peuvent être facilement brouillés par le moindre dérangement de l'environnement. Pour protéger cette information, les scientifiques utilisent une technique appelée correction d'erreurs, qui répartit une seule pièce de donnée sur de nombreux composants physiques. Si un composant échoue, les autres peuvent révéler l'erreur et la corriger sans détruire la donnée. Cette approche est essentielle pour faire évoluer les machines quantiques, mais elle nécessite un nombre massif de composants travaillant en parfaite harmonie. Le défi est que les machines du monde réel ne sont jamais parfaites ; les minuscules circuits supraconducteurs utilisés pour stocker l'information quantique présentent souvent de légères variations de performance, et certains composants sont simplement défectueux ou beaucoup plus bruyants que d'autres. Si un ordinateur ne peut pas tolérer ces défauts, le processus de fabrication serait si gaspilleur que la construction d'une grande machine serait impossible.
Une équipe de chercheurs a démontré un moyen de faire fonctionner efficacement un grand processeur quantique même lorsqu'il contient des pièces défectueuses. En utilisant une puce supraconductrice de 156 qubits connue sous le nom d'IBM Boston, ils ont mené une expérience complexe de correction d'erreurs sur l'ensemble du dispositif. Au lieu d'essayer de forcer les parties défectueuses à fonctionner, ils ont développé une stratégie consistant simplement à les ignorer. En cartographiant les composants qui performaient mal et en redessinant le calendrier de mesure pour contourner ces derniers, l'équipe a pu maintenir des performances élevées. Ils ont constaté qu'en excluant les parties les moins performantes et en utilisant un programme informatique intelligent pour interpréter les résultats, ils pouvaient réduire considérablement le taux d'erreurs. Lors de tests conçus pour stocker de l'information, cette approche a amélioré la fiabilité de la mémoire jusqu'à 35 %. Dans les tests conçus pour effectuer des opérations logiques, l'amélioration a été encore plus spectaculaire, atteignant 56 %. Les chercheurs ont également montré qu'en filtrant les expériences où les données étaient probablement corrompues par un type spécifique de défaillance appelé « fuite » (leakage), ils pouvaient atteindre une fidélité extrêmement élevée lors de la création d'états intriqués, avec des taux de réussite dépassant 97 % dans les exécutions après sélection (post-selected runs).
L'expérience a été menée sur une puce dotée d'une configuration unique appelée réseau hexa-hexagonal (heavy-hexagonal lattice), qui connecte les qubits selon un motif spécifique, plus facile à fabriquer mais plus difficile à utiliser pour la correction d'erreurs qu'une simple grille. Les chercheurs ont utilisé un code dynamique, une méthode qui modifie la façon dont elle vérifie les erreurs au fil du temps, permettant de s'adapter aux irrégularités de la puce. Ils ont identifié deux zones spécifiques sur la puce où les composants étaient systématiquement moins performants, avec des taux d'erreur bien plus élevés que le reste du dispositif. Plutôt que de rejeter l'ensemble de la puce, ils ont redessiné le protocole de correction d'erreurs pour éviter totalement ces zones. Cela a impliqué la création de nouvelles vérifications, légèrement plus larges, qui sautaient par-dessus les composants défectueux, tissant ainsi la correction d'erreurs autour des trous dans la structure de la machine.
Pour donner un sens aux données provenant de la puce, l'équipe a employé une stratégie de décodage sophistiquée. Ils ont utilisé une méthode appelée ACES pour mesurer les motifs de bruit spécifiques du circuit le jour de l'expérience, créant ainsi une carte détaillée des endroits où les erreurs étaient susceptibles de se produire. Cette carte a été injectée dans un décodeur, un algorithme d'ordinateur classique qui agit comme un traducteur, interprétant les signaux bruts de la puce quantique pour déterminer si une erreur s'était produite et comment la corriger. Les chercheurs ont constaté que l'utilisation de cette information de bruit détaillée et en temps réel était bien plus efficace que de s'appuyer sur des taux d'erreur génériques et moyens. Cependant, ils ont également découvert que même avec la meilleure carte de bruit, la présence de composants défectueux imposait une limite stricte à la performance. Le décodeur ne pouvait pas compenser entièrement les mauvaises pièces ; la seule façon de les surmonter était de les exclure physiquement du calcul.
L'équipe a testé son approche de trois manières différentes. Premièrement, ils ont réalisé des expériences de mémoire, où ils ont stocké un état quantique et vérifié comment il survivait au fil du temps. Ils ont constaté qu'en excluant les composants défectueux et en utilisant leur décodeur informé par le bruit, le taux d'erreur logique chutait considérablement. Dans les meilleurs cas, la probabilité d'erreur par cycle de mesure a été réduite entre 2,56 et 4,11 %. Il s'agissait d'une amélioration substantielle par rapport à l'utilisation des composants défectueux ou de modèles de bruit moins précis. Deuxièmement, ils ont testé la stabilité du système en exécutant la correction d'erreurs sur de nombreux cycles pour voir si le système pouvait supprimer les erreurs au fil du temps. Sans l'exclusion des défauts, le taux d'erreur cessait de s'améliorer après environ 12 cycles, atteignant un plateau. Avec l'exclusion des composants défectueux, le taux d'erreur continuait de chuter jusqu'à 30 cycles, montrant que le système pouvait réellement supprimer les erreurs lorsque les mauvaises parties étaient retirées.
Enfin, les chercheurs ont testé la capacité de la machine à effectuer des opérations logiques, spécifiquement un processus appelé chirurgie de réseau (lattice surgery), qui permet à deux qubits logiques distincts de fusionner et d'interagir. Il s'agit d'une étape critique pour effectuer des calculs complexes. Ils ont constaté qu'en filtrant les exécutions où l'état initial avait probablement « fui » de l'espace de calcul sécurisé, ils pouvaient obtenir des résultats de très haute qualité. En combinant cette pré-sélection avec une technique de post-sélection qui ne conservait que les résultats les plus fiables, ils ont pu générer des états intriqués avec une fidélité supérieure à 97 %. Cela signifie que les états quantiques résultants étaient extrêmement proches des états théoriques idéaux, un niveau de qualité nécessaire pour les futurs ordinateurs quantiques à grande échelle.
L'étude souligne une leçon cruciale pour l'avenir de l'informatique quantique : la perfection de la fabrication n'est pas strictement requise pour atteindre des performances élevées. Bien que les composants d'une puce varient toujours et que certains soient inévitablement défectueux, le système peut être conçu pour composer avec ces défauts. Les chercheurs ont montré qu'en combinant l'exclusion active des défauts avec un décodage intelligent et un filtrage minutieux, un processeur quantique peut maintenir une haute fidélité même en travaillant avec un matériel imparfait. Cette approche suggère qu'à mesure que les puces quantiques deviendront plus grandes et plus complexes, la capacité à tolérer et à composer avec les défauts sera tout aussi importante que la qualité brute des composants individuels. Ce travail offre une voie pratique pour construire des ordinateurs quantiques utiles sur du matériel de génération actuelle, prouvant qu'une haute performance est possible même lorsque la machine n'est pas parfaite.
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