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Improved error correction with leakage reduction units built into qubit measurement in a superconducting quantum processor

यह शोध पत्र एक उच्च-निष्ठा वाले लीकेज रिडक्शन यूनिट (LRU) को प्रस्तुत और प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित करता है जिसे सीधे ट्रांसमोन क्वबिट माप में एकीकृत किया गया है, जो बिना किसी समय ओवरहेड या निष्ठा हानि के गैर-कंप्यूटेशनल अवस्थाओं में लीकेज को प्रभावी ढंग से हटा देता है, जिससे क्वांटम एरर करेक्शन प्रयोगों में लॉजिकल एरर रेट्स को सफलतापूर्वक दबाया जा सकता है।

मूल लेखक: Yuejie Xin, Sean L. M. van der Meer, Marc Serra-Peralta, Tim H. F. Vroomans, Matvey Finkel, Hendrik M. Veen, Mark W. Beekman, Leonardo DiCarlo

प्रकाशित 2026-09-23

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Yuejie Xin, Sean L. M. van der Meer, Marc Serra-Peralta, Tim H. F. Vroomans, Matvey Finkel, Hendrik M. Veen, Mark W. Beekman, Leonardo DiCarlo

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

क्वांटम कंप्यूटर उन समस्याओं को हल करने का वादा करते हैं जिन्हें हल करने में पारंपरिक मशीनों को हजारों साल लग सकते हैं, लेकिन वे बेहद नाजुक होते हैं। कार्य करने के लिए, ये मशीनें सूक्ष्म सर्किटों पर निर्भर करती हैं जो जानकारी को एक नाजुक अवस्था में रखते हैं, जिसमें अक्सर गहरे अंतरिक्ष से भी ठंडे तापमान पर ठंडे किए गए सुपरकंडक्टिंग लूप्स का उपयोग किया जाता है। लक्ष्य इन सर्किटों को जटिल गणनाएं करने के लिए पर्याप्त समय तक स्थिर रखना है। हालांकि, वातावरण शोर भरा है, और सर्किट अक्सर गलतियां करते हैं। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक क्वांटम एरर करेक्शन (क्वांटम त्रुटि सुधार) नामक तकनीक का उपयोग करते हैं, जो जानकारी को कई भौतिक सर्किटों में फैला देता है ताकि यदि एक विफल हो जाए, तो दूसरे उसकी भरपाई कर सकें। यह रेडंडेंसी (अतिरेक) ही एक ऐसी मशीन बनाने का एकमात्र ज्ञात मार्ग है जो बिना ढहे अनिश्चित काल तक चल सके। फिर भी, एक विशिष्ट प्रकार की गलती ने लंबे समय से इन प्रयासों को विफल करने की धमकी दी है। बिट के साधारण फ्लिप (बदलने) के विपरीत, जिसे एरर करेक्शन अच्छी तरह से संभाल लेता है, एक अधिक खतरनाक त्रुटि तब होती है जब एक सर्किट गलती से उस अवस्था में फिसल जाता है जिसमें उसे कभी होना ही नहीं चाहिए था। यह "लीकेज" (रिसाव) ऐसा है जैसे कोई कर्मचारी पूरी तरह से फैक्ट्री फ्लोर से बाहर कदम रख दे; एक बार जाने के बाद, कर्मचारी को सामान्य निर्देशों द्वारा वापस नहीं लाया जा सकता है, और उनकी अनुपस्थिति विफलताओं की एक ऐसी श्रृंखला पैदा कर सकती है जो पूरे सिस्टम को भ्रष्ट कर देती है।

नीदरलैंड के QuTech के शोधकर्ताओं ने अब इन फिसलते हुए सर्किटों को पकड़ने और कंप्यूटर को धीमा किए बिना उन्हें काम पर वापस लाने का एक तरीका प्रदर्शित किया है। एक नए अध्ययन में, उन्होंने एक ऐसा तरीका पेश किया है जो एक सुरक्षा जाल (सेफ्टी नेट) की तरह कार्य करता है, जिसे सीधे उस क्षण में बनाया गया है जब मशीन अपनी स्थिति की जांच करती है। मानक क्वांटम प्रोसेसर में, सर्किट की स्थिति की जांच करने में समय लगता है, और त्रुटियों को ठीक करने के लिए आमतौर पर एक अलग, समर्पित चरण की आवश्यकता होती है जो गणना को रोक देता है। टीम ने जांच और सुधार को एक ही, निर्बाध क्रिया में संयोजित करने का तरीका खोजा है। उन्होंने एक प्रोटोकॉल विकसित किया है जो सावधानीपूर्वक समयबद्ध माइक्रोवेव ऊर्जा के पल्स का उपयोग करता है ताकि एक सर्किट को, जो एक वर्जित अवस्था में गिर गया है, उसके उचित कार्य क्षेत्र में वापस धकेला जा सके। महत्वपूर्ण रूप से, यह ठीक उसी समय होता है जब मशीन सर्किट के मान को पढ़ रही होती है, जिसका अर्थ है कि कंप्यूटर मरम्मत करने के लिए कोई समय गंवाता नहीं है।

प्रयोग एक सामान्य प्रकार के क्वांटम सर्किट पर केंद्रित था जिसे ट्रांसमोन (transmon) कहा जाता है, जिसमें तीन मुख्य ऊर्जा स्तर होते हैं। दो निचले स्तरों का उपयोग सामान्य कंप्यूटिंग के लिए किया जाता है, जबकि तीसरा, उच्च स्तर खतरनाक लीकेज का प्रतिनिधित्व करता है। जब एक सर्किट तीसरे स्तर में फिसल जाता है, तो इसे मानक तर्क (लॉजिक) द्वारा नियंत्रित नहीं किया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने एक ऐसी प्रक्रिया डिजाइन की जो साथ ही साथ सर्किट को इस उच्च स्तर से बाहर धकेलती है और इसे वापस मध्य स्तर पर खींच लेती है, जहाँ इसे होना चाहिए। उन्होंने इसे एक साथ दो माइक्रोवेव संकेतों को भेजकर हासिल किया: एक सर्किट को और दूसरा एक पास के रेज़ोनेटर (resonator) को, जो सर्किट की स्थिति को पढ़ने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक उपकरण है। इन संकेतों के बीच की अंतःक्रिया एक एकतरफा पथ बनाती है। एक बार जब सर्किट सही स्तर की ओर बढ़ता है, तो सिस्टम का भौतिक विज्ञान इस तरह बदल जाता है कि वह वापस ऊपर फिसलने से रोकता है। यह दिशात्मक प्रवाह सुनिश्चित करता है कि सर्किट कुशलतापूर्वक रीसेट हो जाए। टीम ने सत्यापित किया कि यह प्रक्रिया 98.4% मामलों में लीकेज को हटा देती है, जबकि मशीन को उच्च सटीकता के साथ सर्किट के मान को पढ़ने की अनुमति भी देती है।

यह सिद्ध करने के लिए कि यह विधि वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में काम करती है, शोधकर्ताओं ने इसे दो अलग-अलग प्रकार के क्वांटम एरर करेक्शन प्रयोगों में एकीकृत किया। पहले में, उन्होंने एक मेमोरी प्रयोग का परीक्षण किया, जो यह मापता है कि जानकारी को समय के साथ कितनी अच्छी तरह संरक्षित किया जा सकता है। दूसरे में, उन्होंने एक स्थिरता प्रयोग का परीक्षण किया, जो यह मापता है कि जानकारी को सर्किट के नेटवर्क के माध्यम से कितनी अच्छी तरह स्थानांतरित किया जा सकता है। दोनों मामलों में, उन्होंने अपनी नई विधि के प्रदर्शन की तुलना मानक तकनीकों से की। परिणाम दर्शाते हैं कि जब नई लीकेज-न्यूनीकरण विधि का उपयोग किया गया, तो कंप्यूटर ने कम तार्किक त्रुटियां कीं, भले ही लीकेज की दर उच्च थी। सुधार सबसे अधिक तब देखा गया जब इस विधि को एक अधिक विस्तृत रीडआउट के साथ जोड़ा गया जो केवल दो मानक स्तरों के बजाय तीनों ऊर्जा स्तरों के बीच अंतर कर सकता था। इस अतिरिक्त जानकारी ने कंप्यूटर के एरर-करेक्शन सॉफ्टवेयर को बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाया, जिससे लीकेज से होने वाले नुकसान को प्रभावी ढंग से बेअसर किया जा सका।

इस कार्य का महत्व इसकी दक्षता में निहित है। लीकेज को ठीक करने के पिछले प्रयासों के लिए समर्पित समय चरणों की आवश्यकता होती थी जो गणना में देरी उत्पन्न करते थे, जिससे अक्सर प्रतीक्षा के दौरान नई त्रुटियां भी उत्पन्न हो जाती थीं। सुधार को सीधे माप प्रक्रिया में शामिल करके, शोधकर्ताओं ने इस समय दंड (टाइम पेनल्टी) को समाप्त कर दिया। उन्होंने दिखाया कि कंप्यूटर तेजी से और अधिक विश्वसनीय रूप से चल सकता है क्योंकि अब उसे अपनी गलतियों को साफ करने के लिए रुकने की आवश्यकता नहीं थी। उन्होंने यह भी पुष्टि की कि यह विधि सूचना की गुणवत्ता को कम नहीं करती है, जिससे सामान्य कंप्यूटिंग अवस्थाओं के लिए उच्च स्तर की सटीकता बनी रहती है। हालांकि शोधकर्ता नोट करते हैं कि इस दृष्टिकोण को बड़ी, अधिक जटिल मशीनों तक स्केल करने के लिए आगे काम करने की आवश्यकता है, लेकिन यह प्रयोग क्वांटम कंप्यूटिंग में एक प्रमुख बाधा का स्पष्ट और व्यावहारिक समाधान प्रदान करता है। लीकेज को एक प्रबंधनीय घटना में बदलकर, यह तकनीक दोष-सहिष्णु (फॉल्ट-टोलरेंट) क्वांटम कंप्यूटर के सपने को वास्तविकता के एक कदम और करीब ले आती है।

तकनीकी सारांश: सुपरकंडक्टिंग क्वांटम प्रोसेसर में लीकेज रिडक्शन यूनिट्स के साथ बेहतर त्रुटि सुधार

समस्या विवरण
कंप्यूटेशनल सबस्पेस (जैसे कि ट्रांसमोन क्वबिट्स में $|e\rangle$ अवस्था से $|f\rangle$ अवस्था में) से जनसंख्या का लीकेज (Leakage) सुपरकंडक्टिंग क्वांटम सर्किटों में एक महत्वपूर्ण त्रुटि स्रोत है। मानक पाउली त्रुटियों (Pauli errors) के विपरीत, लीकेज की घटनाएं स्टेबिलाइज़र कोड जैसे कि सरफेस कोड के मूल सिद्धांतों का उल्लंघन करती हैं, क्योंकि उन्हें पाउली फ्रेमवर्क में मैप नहीं किया जा सकता है। इसके अलावा, लीकेज हानिकारक है क्योंकि यह कई क्वांटम एरर करेक्शन (QEC) चक्रों तक बना रह सकता है, जिससे समय-बद्ध सह-संबंधित त्रुटियां (temporally correlated errors) उत्पन्न होती हैं, और यह टू-क्वबिट गेट्स के माध्यम से प्रसारित होकर स्थानिक रूप से सह-संबंधित त्रुटियां (spatially correlated errors) भी पैदा कर सकता है। जबकि हार्डवेयर डिजाइन और लीकेज-टोलरेंट कोड आंशिक समाधान प्रदान करते हैं, लीकेज रिडक्शन यूनिट्स (LRUs) के माध्यम से सक्रिय शमन (active mitigation) अक्सर QEC चक्र के भीतर समर्पित टाइम स्टेप्स की आवश्यकता के कारण बाधित होता है, जो आइडल टाइम (idle time) को बढ़ाता है और समग्र भौतिक त्रुटि दर को बढ़ा देता है।

कार्यप्रणाली
लेखक एक उच्च-फिडेलिटी, समय-कुशल LRU का प्रयोगात्मक प्रदर्शन करते हैं जो ट्रांसमोन मेजरमेंट के साथ समवर्ती (concurrently) रूप से कार्य करता है, जिसमें कोई समय ओवरहेड नहीं होता है। यह प्रोटोकॉल 'डबल-ड्राइव रिसेट ऑफ पॉपुलेशन' (DDROP) तकनीक से अनुकूलित है और इसे सर्किट क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स (cQED) आर्किटेक्चर वाले सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसर पर लागू किया गया है।

तंत्र (Mechanism): LRU ट्रांसमोन और उसके रीडआउट रेज़ोनेटर पर एक साथ लगाए गए माइक्रोवेव ड्राइव का उपयोग करता है।
- जब रेज़ोनेटर खाली होता है, तो ट्रांसमोन ड्राइव को $|e\rangle \leftrightarrow |f\rangle$ ट्रांजिशन फ्रीक्वेंसी ( $\omega_{ef,0}$ ) पर लगाया जाता है।
- जब ट्रांसमोन $|e\rangle$ अवस्था में होता है, तो रेज़ोनेटर फ्रीक्वेंसी पर एक रेज़ोनेटर ड्राइव लगाया जाता है ( $\omega_{r,e}$ )।
- यह प्रक्रिया डिस्पर्सिव शिफ्ट ( $2\chi$ ) पर निर्भर करती है। जैसे ही रेज़ोनेटर ड्राइव रेज़ोनेटर को फोटोन से भर देता है, ट्रांसमोन ट्रांजिशन फ्रीक्वेंसी शिफ्ट हो जाती है। यह शिफ्ट ट्रांसमोन ड्राइव को $|e\rangle \leftrightarrow |f\rangle$ ट्रांजिशन से डिट्यून (detune) कर देती है, जो प्रभावी रूप से सिस्टम को कंप्यूटेशनल सबस्पेस में लॉक कर देती है और $|f\rangle$ में पुन: उत्तेजना (re-excitation) को रोकती है।
समवर्ती संचालन (Concurrent Operation): LRU को सीधे मेजरमेंट पल्स सीक्वेंस में एकीकृत किया गया है। एक विशिष्ट रीडआउट विंडो सुनिश्चित करने के लिए रेज़ोनेटर और ट्रांसमोन ड्राइव के बीच एक विलंब ( $t_{delay}$ ) पेश किया जाता है। यह एक थ्री-लेवल रीडआउट (3RO) को सक्षम बनाता है जो $|g\rangle$ , $|e\rangle$ , और $|f\rangle$ के बीच अंतर कर सकता है बिना मेजरमेंट की अवधि को बढ़ाए।
कैलिब्रेशन (Calibration): असाइनमेंट फिडेलिटी और लीकेज रिमूवल एफिशिएंसी के ज्यामितीय माध्य (geometric mean) को अधिकतम करने के लिए मापदंडों (ड्राइव फ्रीक्वेंसी, एम्प्लीट्यूड और $t_{delay}$ ) को 'कोवेरिएंस मैट्रिक्स एडैप्टेशन इवोल्यूशन स्ट्रेटजी' (CMA-ES) का उपयोग करके अनुकूलित किया गया था।

मुख्य परिणाम

लीकेज रिमूवल एफिशिएंसी: LRU 98.4% का लीकेज रिमूवल फ्रैक्शन प्राप्त करता है (जनसंख्या को $|f\rangle$ से $|e\rangle$ में वापस लाना) बिना कंप्यूटेशनल स्टेट्स $|g\rangle$ और $|e\rangle$ के बीच असाइनमेंट फिडेलिटी (99.2%) से समझौता किए।
रीडआउट फिडेलिटी: LRU-एन्हांस्ड मेजरमेंट के लिए औसत 3RO असाइनमेंट फिडेलिटी 98.2% है, जो मानक मेजरमेंट (98.3%) के लगभग समान है। प्रोटोकॉल सफलतापूर्वक $|f\rangle$ अवस्था को पहचान लेता है, जिससे एक नॉन-पाउली त्रुटि एक हेरेल्ड (heralded) त्रुटि में बदल जाती है जिसे डिकोडर द्वारा पहचाना जा सकता है।
QEC बेंचमार्क: LRU-एन्हांस्ड मेजरमेंट को दो QEC प्रयोगों में एकीकृत किया गया था:
1. मेमोरी एक्सपेरिमेंट (रिपिटिशन-5): एक डिस्टेंस-3 बिट-फ्लिप रिपरेशन कोड। LRU को 3RO के साथ मिलाने से सभी लीकेज स्तरों में सबसे कम लॉजिकल एरर रेट प्राप्त हुआ। 1.0% के बेसलाइन लीकेज रेट पर, केवल 3RO ने लॉजिकल एरर रेट को 11.1% कम किया; LRU को जोड़ने से उच्च लीकेज दरों पर और अधिक सुधार हुआ।
2. स्टेबिलिटी एक्सपेरिमेंट (स्टेबिलिटी-7): एक 7-क्वबिट प्रयोग जो लॉजिकल ऑब्जर्वेबल मूवमेंट (लैटिस सर्जरी के समान) का परीक्षण करता है। LRU ने लीकेज-प्रेरित सह-संबंधित त्रुटियों के प्रसार को सफलतापूर्वक कम किया। जब LRU का उपयोग किया गया, तो त्रुटि सप्रेशन फैक्टर ( $\gamma$ ) बढ़ते लीकेज रेट के खिलाफ स्थिर रहा, जबकि इसके बिना यह काफी गिर गया। LRU और 3RO के संयोजन ने सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन दिया, जिसने बिना LRU के मानक 2RO की तुलना में मध्यम लीकेज स्तरों पर $\gamma$ को 90% तक बढ़ाया।

महत्व और दावे
यह शोध दावा करता है कि यह कार्य सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसरों में लीकेज, जो कि सबसे हानिकारक त्रुटि चैनलों में से एक है, से निपटने के लिए एक व्यावहारिक, शून्य-ओवरहेड विधि प्रदान करता है। मेजरमेंट पल्स में रिसेट मैकेनिज्म को सीधे एकीकृत करके, लेखक प्रदर्शित करते हैं कि सक्रिय त्रुटि निष्कासन (active error removal) को समृद्ध सिंड्रोम सूचना (3RO) के साथ जोड़ा जा सकता है ताकि लॉजिकल प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।

लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि उनके परिणाम दिखाते हैं कि QEC बिना पोस्ट-सिलेक्शन के सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है जब LRU को 3RO के साथ जोड़ा जाता है। यह दृष्टिकोण लीकेज को एक निरंतर, सह-संबंधित त्रुटि से एक प्रबंधनीय, हेरेल्ड त्रुटि में बदल देता है, जिससे डिकोडर (विशेष रूप से इस कार्य में न्यूरल नेटवर्क) इसे अधिक प्रभावी ढंग से ठीक कर सकते हैं। यह तकनीक वर्तमान सुपरकंडक्टिंग प्रोसेसरों के लिए व्यापक रूप से लागू करने योग्य है क्योंकि इसके लिए केवल एक डिस्पिवली कपल्ड (dispersively coupled) रीडआउट रेज़ोनेटर की आवश्यकता होती है। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि यह विधि निकट-अवधि QEC कार्यान्वयन के प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी को सुधारने के लिए एक मूल्यवान उपकरण है, हालांकि वे नोट करते हैं कि समानांतर LRU तैनाती में माइक्रोवेव क्रॉस-टॉक को समझने और और भी कम भौतिक त्रुटि दरों के लिए सिस्टम मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए भविष्य के कार्य की आवश्यकता है।

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