Characterising the failure mechanisms of error-corrected quantum logic gates

आज की मशीनों की पहुंच से परे समस्याओं को हल करने के लिए एक कंप्यूटर बनाने हेतु, वैज्ञानिक एक प्रकार के नए प्रोसेसर को बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो क्वांटम भौतिकी के विचित्र नियमों का उपयोग करता है। ये मशीनें सूचना की नाजुक इकाइयों पर निर्भर करती हैं जिन्हें 'क्यूबिट्स' (qubits) कहा जाता है, जो एक साथ कई अवस्थाओं में मौजूद हो सकते हैं। हालांकि, क्यूब्स अविश्वसनीय रूप से नाजुक होते हैं; गर्मी या विद्युत शोर से होने वाली मामूली सी गड़बड़ी भी उनके द्वारा रखी गई सूचना को भ्रष्ट कर सकती है, जिससे गणना विफल हो सकती है। इससे बचने के लिए, शोधकर्ता 'एरर करेक्शन' (त्रुटि सुधार) नामक तकनीक का उपयोग करते हैं। एक एकल क्यूब के बजाय, वे कई भौतिक क्यूब्स को एक साथ जोड़कर एक अधिक मजबूत "लॉजिकल" (तार्किक) क्यूब बनाते हैं। यह प्रणाली लगातार स्वयं की जांच करती है, ठीक वैसे ही जैसे एक स्पेल-चेकर दस्तावेज़ में टाइपो (वर्तनी की अशुद्धियों) को स्कैन करता है, जिसमें वह वास्तविक डेटा को देखे बिना क्यूब्स के विशिष्ट पैटर्न को मापती है। यदि कोई त्रुटि पाई जाती है, तो सिस्टम इसे फैलने से पहले ही ठीक कर सकता है। अंतिम लक्ष्य इन लॉजिकल क्यूब्स को जटिल प्रोग्राम चलाने के लिए पर्याप्त स्थिर बनाना है, लेकिन वहां तक पहुँचने के लिए यह समझना आवश्यक है कि ये सुरक्षात्मक प्रणालियाँ वास्तविक हार्डवेयर में वास्तव में कैसे और क्यों विफल होती हैं।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में IBM द्वारा बनाए गए एक वास्तविक क्वांटम प्रोसेसर पर इन त्रुटि-सुधार प्रणालियों का परीक्षण करके इस लक्ष्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। उन्होंने 'हैवी-हेक्स कोड' (heavy-hex code) नामक एक विशिष्ट डिजाइन पर ध्यान केंद्रित किया, जो क्यूब्स को एक ऐसे पैटर्न में व्यवस्थित करता है जो मशीन के भौतिक लेआउट के साथ अच्छी तरह फिट बैठता है। शोधकर्ता दो महत्वपूर्ण चुनौतियों को समझना चाहते थे: सिस्टम समय के साथ सूचना को कितनी अच्छी तरह से संग्रहीत कर सकता है, और यह तर्क संचालन (लॉजिक ऑपरेशन्स) को कितनी अच्छी तरह से निष्पादित कर सकता है, जो वास्तविक गणनाएं हैं। ऐसा करने के लिए, उन्होंने दो प्रकार के प्रयोग चलाए। पहला एक मेमोरी टेस्ट था, जहाँ उन्होंने केवल एक लॉजिकल क्यूब को यथासंभव लंबे समय तक जीवित रखने का प्रयास किया जबकि सिस्टम त्रुटियों की जांच कर रहा था। दूसरा एक स्थिरता परीक्षण था, जिसने एक लॉजिक गेट ऑपरेशन का अनुकरण किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या सिस्टम शोर और हार्डवेयर की खामियों के बावजूद सफलतापूर्वक गणना पूरी कर सकता है।

अपने मेमोरी प्रयोग में, टीम ने पाया कि जिस तरह से वे त्रुटियों की जांच कर रहे थे, वह फायदे से अधिक नुकसान पहुँचा रहा था। मानक दृष्टिकोण में, मशीन एक प्रकार की त्रुटि को मापती है, मापने वाले उपकरणों को रीसेट करती है, और फिर दूसरी प्रकार की त्रुटि को मापती है। इस प्रक्रिया में काफी समय लगता है, और जब तक मशीन प्रतीक्षा करती है, क्यूब्स स्वाभाविक रूप से एक धीमी क्षय प्रक्रिया के कारण अपनी सूचना खो देते हैं। शोधकर्ताओं ने सर्किट को फिर से डिजाइन किया ताकि दोनों प्रकार की त्रुटियों को एक साथ मापा जा सके और त्रुटियों की जांच के बीच मापने वाले उपकरणों को रीसेट करने की आवश्यकता को समाप्त किया जा सके। ऐसा करके, उन्होंने एक पूर्ण त्रुटि-जांच चक्र के लिए आवश्यक समय को 11.1 माइक्रोसेकंड से घटाकर केवल 3.2 माइक्रोसेकंड कर दिया। इस तेजी का नाटकीय प्रभाव पड़ा: लॉजिकल क्यूब की उत्तरजीविता दर (survival rate) प्रति चक्र 90 प्रतिशत से बढ़कर 96 प्रतिशत से अधिक हो गई। टीम ने पाया कि मुख्य दुश्मन माप स्वयं नहीं था, बल्कि वह समय था जो क्यूब्स माप लिए जाने के दौरान प्रतीक्षा करते हुए खाली बैठे रहते थे।

अध्ययन के दूसरे भाग में देखा गया कि जब मशीन एक 'लॉजिक गेट' करने की कोशिश करती है, जो किसी भी गणना के लिए आवश्यक एक मौलिक ऑपरेशन है, तो क्या होता है। यहाँ, शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि क्या त्रुटि जांचों को कई बार दोहराने से ऑपरेशन अधिक विश्वसनीय बनेगा। उन्होंने पाया कि जैसे-जैसे उन्होंने जांचों की संख्या बढ़ाई, ऑपरेशन के विफल होने की संभावना वास्तव में कम हो गई, जिससे पता चला कि सिस्टम त्रुटियों को दबाने के लिए अपने इरादे के अनुसार काम कर रहा था। हालांकि, उन्होंने एक समझौता (trade-off) भी देखा। प्रत्येक अतिरिक्त जांच अधिक समय लेती है, और वह अतिरिक्त समय क्यूब्स को स्वाभाविक रूप से क्षय होने का अधिक अवसर देता है। शोधकर्ताओं ने दो संस्करणों के प्रयोगों की तुलना की: एक जिसने हर माप के बाद मानक रीसेट प्रक्रिया का उपयोग किया, और दूसरा जिसने रीसेट को छोड़ दिया और इसके बजाय परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए एक सॉफ्टवेयर अपडेट का उपयोग किया। आश्चर्यजनक रूप से, उन्होंने प्रदर्शन में लगभग कोई अंतर नहीं पाया। यह अप्रत्याशित था क्योंकि पिछले सिद्धांतों ने सुझाव दिया था कि रीसेट को छोड़ने से नए प्रकार की त्रुटियां उत्पन्न होंगी। टीम ने निष्कर्ष निकाला कि इस विशिष्ट मशीन पर, रीसेट प्रक्रिया स्वयं माप जितनी ही शोर भरी है, इसलिए इसे हटाने से वह लाभ नहीं मिला जिसकी उम्मीद थी।

यह समझने के लिए कि मशीन के कौन से हिस्से सबसे अधिक समस्या पैदा कर रहे थे, शोधकर्ताओं ने एक विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जो उनके भौतिक उपकरण के व्यवहार की नकल करता है। उन्होंने सिमुलेशन को इस डेटा के साथ फीड किया कि मशीन अपने गेट्स में कितनी बार गलतियाँ करती है, वह परिणामों को कितनी बार गलत पढ़ती है, और प्रतीक्षा करते समय क्यूब्स कितना विचलित होते हैं। इन नंबरों को सिमुलेशन में बदलकर, वे देख सके कि किस कारक का अंतिम परिणाम पर सबसे बड़ा प्रभाव पड़ा। सिमुलेशन से पता चला कि 'मेजरमेंट नॉइज़' (माप का शोर) प्रमुख समस्या थी। क्यूब्स की स्थिति को पढ़ने में होने वाली त्रुटियां, गेट्स में होने वाली त्रुटियों या प्रतीक्षा के दौरान क्यूब्स द्वारा बिताए गए समय की तुलना में लॉजिक गेट्स की सफलता के लिए कहीं अधिक हानिकारक थीं। यह निष्कर्ष बताता है कि केवल क्यूब्स को अधिक समय तक टिकाऊ बनाना या गेट्स को अधिक सटीक बनाना ही समस्या को हल करने के लिए पर्याप्त नहीं होगा। इसके बजाय, सबसे महत्वपूर्ण भविष्य का मार्ग मिड-सर्किट मेजरमेंट (मध्य-सर्किट माप)—यानी कंप्यूटर के चलते समय क्यूब्स को पढ़ने की प्रक्रिया—की गति और सटीकता में सुधार करना है।

यह अध्ययन क्वांटम कंप्यूटरों की अगली पीढ़ी के लिए एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करता है। यह दिखाता है कि जबकि वर्तमान हार्डवेयर त्रुटि-सुधार वाली सूचना को संग्रहीत और संसाधित कर सकता है, प्रदर्शन वर्तमान में इस बात से बाधित है कि मशीन अपनी स्थिति को कितनी तेज़ी से और कितनी सटीकता से पढ़ सकती है। शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि इन रीडिंग के समय को अनुकूलित करके और अनावश्यक चरणों को हटाकर, वे सिस्टम की विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं। उनका कार्य पुष्टि करता है कि एक बड़े पैमाने के, फॉल्ट-टोलरेंट (दोष-सहनशील) क्वांटम कंप्यूटर का मार्ग न केवल बेहतर क्यूब्स बनाने में है, बल्कि पूरे सिस्टम को इस तरह से इंजीनियर करने में है कि इन नाजुक इकाइयों को शोर वाले वातावरण के संपर्क में कम से कम समय तक रहना पड़े। परिणाम संकेत देते हैं कि यदि भविष्य के उपकरण क्यूब्स को तेज़ी से और कम त्रुटियों के साथ माप सकते हैं, तो जटिल क्वांटम ऑपरेशन्स की सफलता दर नाटकीय रूप से सुधरेगी, जिससे एक व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटर का सपना वास्तविकता के करीब पहुँच जाएगा।