Quantum error correction well below the color code threshold

Pour construire un ordinateur capable de résoudre des problèmes hors de portée des machines d'aujourd'hui, les scientifiques se tournent vers les règles étranges de la physique quantique. Ces ordinateurs quantiques utilisent de minuscules particules appelées qubits pour stocker l'information, mais ils sont incroyablement fragiles. Un murmure de chaleur, un champ magnétique parasite, ou même un minuscule bug dans le propre système de contrôle de la machine peut faire perdre ses données à un qubit. Cette fragilité a longtemps été le plus grand obstacle à la construction d'un ordinateur quantique utile. Pour y remédier, les chercheurs utilisent une stratégie appelée correction d'erreurs quantiques. Au lieu de s'appuyer sur un seul qubit fragile, ils répartissent l'information sur de nombreux qubits physiques, créant ainsi un filet de sécurité redondant. Si une partie du filet échoue, les autres peuvent détecter l'erreur et la corriger sans détruire l'information. Cependant, ce filet de sécurité a un coût : ajouter plus de qubits pour corriger les erreurs ajoute également plus d'endroits où de nouvelles erreurs peuvent survenir. L'objectif est de trouver un point où l'ajout de plus de redondance rend réellement le système plus fiable, plutôt que moins. Ce point de bascule est connu sous le nom de « seuil ». Si les composants physiques de l'ordinateur sont suffisamment bons pour rester en dessous de ce seuil, alors rendre l'ordinateur plus grand et plus complexe fera disparaître les erreurs de manière exponentielle, ouvrant la voie à des machines capables de fonctionner pendant des heures sans faillir.

Une équipe de chercheurs de Quantinuum a maintenant démontré qu'elle peut faire fonctionner un processeur quantique bien en dessous de ce seuil critique, une étape majeure vers la construction d'une machine capable de résoudre réellement des problèmes concrets. En utilisant un processeur appelé Helios, qui piège des atomes individuels de baryum dans un vide et les maintient en place avec des champs électriques, l'équipe a testé un type spécifique de code de correction d'erreurs connu sous le nom de code de couleur triangulaire. Ils ont mené des expériences en utilisant trois tailles différentes de ces codes, allant de petits blocs de treize qubits à des blocs plus larges de soixante-treize qubits. Les résultats sont frappants : à mesure qu'ils augmentaient la taille du code, le taux d'erreurs logiques commises par l'ordinateur chutait de manière spectaculaire. Pour le code le plus grand testé, le taux d'erreur est tombé à environ cinq erreurs pour un million de tentatives. Cela représente une suppression des erreurs de plus de dix fois à chaque augmentation de taille, prouvant que le système opère effectivement dans le régime où l'augmentation de l'échelle conduit à une plus grande stabilité.

Les chercheurs ont réussi ce succès en s'attaquant à deux problèmes spécifiques qui tourmentent souvent les ordinateurs quantiques : la fuite (leakage) et la complexité du circuit. Dans un monde parfait, un qubit resterait dans son état désigné éternellement, mais en réalité, il peut parfois « fuir » de son espace de travail vers d'autres niveaux d'énergie où il ne se comporte plus correctement. Si un qubit ayant fui est utilisé dans un calcul, il peut propager des erreurs à ses voisins, provoquant une cascade de défaillances. Pour stopper cela, l'équipe a employé une approche à deux volets. Premièrement, ils ont utilisé une technique au niveau matériel qui agit comme un bouton de réinitialisation, utilisant des impulsions de lumière soigneusement cadencées pour pomper les atomes ayant fui afin de les ramener dans leur état de travail correct. Deuxièmement, ils ont conçu une méthode au niveau du circuit qui remplace les qubits de données par des nouveaux avant qu'ils ne puissent causer des problèmes, éliminant ainsi efficacement les particules ayant fui du calcul. En combinant ces méthodes, ils se sont assurés que les erreurs restaient gérables et pouvaient être corrigées par le code.

L'équipe a également testé l'efficacité de différentes méthodes pour lire les signaux d'erreur et corriger les erreurs en temps réel. Ils ont comparé un programme informatique traditionnel basé sur des règles à deux nouvelles approches basées sur l'intelligence artificielle : un réseau de neurones convolutifs et un modèle basé sur les transformeurs (transformer). Ces réseaux de neurones ont été entraînés sur des données simulées du processeur Helios, puis appliqués directement au matériel réel sans ajustement supplémentaire. Remarquablement, le programme traditionnel et les deux modèles d'IA ont obtenu des performances presque identiques, décodant avec succès les signaux d'erreur et corrigeant les erreurs logiques. Les réseaux de neurones étaient particulièrement impressionnants car ils pouvaient traiter les données en quelques centaines de microsecondes, assez rapidement pour suivre la vitesse du processeur quantique. Cela suggère qu'à l'avenir, ces décodeurs intelligents et rapides pourraient être utilisés pour corriger les erreurs au fur et à mesure qu'elles surviennent, plutôt que d'attendre la fin d'un calcul.

Au-delà de la simple correction d'erreurs, l'expérience a permis de jeter un regard profond sur les rouages internes du processeur quantique. En analysant les schémas d'erreurs, les chercheurs ont pu identifier précisément là où la machine éprouvait des difficultés. Ils ont découvert que la source la plus courante de fautes était l'interaction entre deux qubits, suivie des erreurs liées au déplacement des ions et au bruit introduit lors de leur mesure. Ce genre de diagnostic détaillé est crucial car il indique aux ingénieurs quelles parties de la machine nécessitent le plus d'améliorations. L'étude a également montré que le code de correction d'erreurs fonctionnait efficacement même lorsque les composants physiques n'étaient pas parfaits, à condition que la fuite soit gérée. Les taux d'erreurs logiques qu'ils ont obtenus approchent les niveaux requis pour ce que les scientifiques appellent le calcul à l'échelle « megaquop », une échelle où les ordinateurs quantiques pourraient s'attaquer à des problèmes en chimie, en science des matériaux et en cryptographie qui sont actuellement impossibles.

Bien que ce travail prouve que la correction d'erreurs fonctionne, les chercheurs notent que le voyage n'est pas encore terminé. Le prochain grand défi est de démontrer que l'ensemble du processus, y compris la préparation des « états magiques » spéciaux nécessaires aux calculs les plus puissants, peut également rester en dessous du seuil d'erreur. L'étude actuelle s'est concentrée sur la mémoire de l'ordinateur et les portes logiques de base, mais un ordinateur quantique universel devra effectuer une plus grande variété d'opérations. L'équipe suggère que la prochaine étape logique est d'exécuter un calcul complet incluant ces opérations plus complexes, en utilisant les méthodes de décodage rapide en temps réel qu'ils ont développées. En cas de succès, cela marquerait la transition d'une machine capable de corriger des erreurs dans une expérience contrôlée vers une machine capable de faire tourner un programme long et complexe sans faillir. Les résultats indiquent que les processeurs à ions piégés, comme celui utilisé dans cette étude, ont le potentiel d'atteindre des performances pertinentes pour les applications avec des blocs de code plus petits que ce qui était auparavant jugé possible, rapprochant ainsi l'ère de l'informatique quantique pratique de la réalité.