Nella ricerca di costruire computer quantistici utili, gli scienziati affrontano un ostacolo persistente: il rumore. A differenza dei computer classici, che elaborano le informazioni con un'affidabilità quasi perfetta, le macchine quantistiche sono incredibilmente fragili. I loro delicati stati della materia, noti come qubit, sono facilmente disturbati dal loro ambiente, causando una deriva dei calcoli lontano dalla verità. Questo rumore non è solo un piccolo intoppo; è la ragione principale per cui gli attuali computer quantistici faticano a risolvere problemi che le macchine classiche gestiscono facilmente. Per ottenere risposte utili, i ricercatori hanno sviluppato tecniche per "pulire" i dati rumorosi prodotti da queste macchine, spesso eseguendo lo stesso calcolo più volte con impostazioni leggermente diverse e combinando matematicamente i risultati per indovinare quale sarebbe stata la risposta perfetta e priva di rumore. Tuttavia, man mano che questi calcoli diventano più grandi e complessi, la quantità di dati necessaria per pulirli diventa travolgente, richiedendo spesso più tempo e risorse di quanti il computer quantistico stesso possa fornire.

Un team di ricercatori ha introdotto un nuovo approccio a questo problema, che combina abilmente la potenza dell'hardware quantistico con tecniche avanzate di simulazione classica. Chiamano il loro metodo Lindblad Multiproduct Formulas. Invece di fare affidamento esclusivamente sul computer quantistico per generare dati o esclusivamente sui computer classici per simulare l'intero sistema, essi dividono il lavoro. La macchina quantistica misura gli esiti rumorosi, mentre un sofisticato algoritmo classico calcola i pesi specifici necessari per combinare tali misurazioni rumorose in una singola previsione accurata. I ricercatori hanno testato questo metodo ibrido su un modello di un "cristallo temporale discreto", uno strano stato della materia che oscilla nel tempo senza perdere energia, utilizzando un processore quantistico con 65 qubit. I loro risultati mostrano che, utilizzando questa tecnica, sono riusciti a recuperare un quadro molto più chiaro del comportamento del sistema rispetto a quanto potessero fare il computer quantistico o il computer classico presi singolarmente, anche quando le simulazioni classiche erano state semplificate per essere più veloci.

Il nucleo di questo nuovo metodo risiede nel modo in cui gestisce la relazione tra la macchina quantistica rumorosa e il computer classico. Di solito, quando gli scienziati cercano di simulare un complesso sistema quantistico su un computer classico, devono semplificare la matematica per renderla gestibile. Queste semplificazioni introducono i propri errori, noti come errori di troncamento. Se il sistema è troppo complesso, questi errori diventano così grandi che la simulazione classica risulta inutile. I ricercatori si sono resi conto, tuttavia, che le specifiche quantità matematiche necessarie per correggere gli errori del computer quantistico potrebbero essere molto più facili da calcolare rispetto alla risposta finale stessa. Hanno utilizzato una tecnica che coinvolge reti bidimensionali di oggetti matematici, che sono stati contratti utilizzando un metodo chiamato loop-corrected belief propagation. Ciò ha permesso di calcolare i fattori di correzione necessari con alta precisiono, nonostante il calcolo della risposta completa e priva di rumore fosse troppo difficile per i loro computer classici.

Per far funzionare questo sistema, il team doveva generare un insieme di misurazioni rumorose dal computer quantistico che variassero in modo prevedibile. Tradizionalmente, questo si ottiene amplificando artificialmente il rumore, un processo che richiede di eseguire l'esperimento molte, molte volte per ottenere una media affidabile. Questo è lento e costoso. I ricercatori hanno invece introdotto una tecnica che chiamano "ergodic amplification". Invece di aumentare il rumore, hanno leggermente modificato i parametri del circuito quantistico stesso — specificamente, la forza delle interazioni tra i qubit. Questo cambiamento ha fatto sì che il sistema si comportasse come se fosse più rumoroso, senza effettivamente aumentare il rumore o richiedere tempo extra sulla macchina quantistica. Ciò ha permesso di raccogliere i punti dati necessari molto più velocemente, rendendo l'intero processo significativamente più efficiente.

I ricercatori hanno testato il loro flusso di lavoro su un modello specifico di un cristallo temporale discreto bidimensionale, un sistema che era già stato studiato in precedenza ma che è difficile da simulare accuratamente a causa della sua complessità. Hanno eseguito i loro esperimenti su un vero computer quantistico chiamato ibm_basquecountry, che presenta 65 qubit disposti in un particolare schema heavy-hexagonal. Hanno confrontato tre modi diversi di ottenere la risposta: una simulazione puramente classica che è stata semplificata per girare velocemente, una simulazione puramente classica eseguita con estrema precisione (agendo come riferimento) e il loro nuovo metodo ibrido. I risultati sono stati sorprendenti. La simulazione classica semplificata non è riuscita a prevedere il comportamento corretto, anche quando i ricercatori hanno cercato di correggere matematicamente i suoi errori. Anche i dati grezzi dal computer quantistico erano inaccurati a causa del rumore. Tuttavia, il metodo ibrido, che ha combinato i dati quantistici rumorosi con i fattori di correzione classici, ha prodotto un risultato che corrispondeva strettamente alla simulazione di riferimento ad alta precisione.

Una scoperta chiave dello studio è che gli errori introdotti dai calcoli classici semplificati non hanno rovinato il risultato finale. Questo potrebbe sembrare controintuitivo: se la parte classica del calcolo è imperfetta, perché la risposta finale risulta così pulita? I ricercatori spiegano che gli errori nei fattori di correzione tendono a cancellarsi a vicenda quando vengono applicati ai dati quantistici rumorosi. Inoltre, il modo specifico in cui gli errori si comportano significa che, anche se i fattori di correzione sono leggermente errati, la risposta combinata finale rimane stabile. Ciò consente al metodo di funzionare anche quando il computer classico non è abbastanza potente da simulare l'intero sistema perfettamente. Il team ha anche scoperto che eseguendo la parte classica del loro calcolo su una unità di elaborazione grafica (GPU), potevano accelerare il processo di un fattore di 5,6, rendendo il metodo ancora più pratico per problemi più grandi.

Lo studio evidenzia anche l'importanza di sapere quanto si debba essere fiduciosi nei risultati. I ricercatori hanno sviluppato un modo per stimare le barre di errore, ovvero l'intervallo di incertezza, per la loro risposta finale. Hanno scoperto che il loro metodo fornisce una stima affidabile del valore reale, con barre di errore sufficientemente piccole da essere utili. Al contrario, altri metodi che si basano sull'adattamento di dati rumorosi a una curva spesso faticano a fornire stime così affidabili, specialmente quando i dati sono scarsi o il rumore è complesso. Combinando le misurazioni quantistiche con i calcoli classici, i ricercatori sono stati in grado di produrre un risultato che non era solo più accurato, ma che portava anche una chiara misura della propria affidabilità.

Sebbene il metodo abbia mostrato grande promessa per questo specifico tipo di sistema quantistico, i ricercatori sono cauti nell'affermare che potrebbe non funzionare per ogni possibile circuito quantistico. Il successo della tecnica dipende dal trovare il modo giusto per modificare i parametri del circuito per generare i punti dati necessari. Se le modifiche sono troppo estreme, le correzioni matematiche diventano instabili e le barre di errore diventano troppo ampie per essere utili. Per il modello specifico che hanno testato, i ricercatori hanno trovato un insieme di modifiche che ha funzionato perfettamente, ma riconoscono che applicare questo a un tipo completamente diverso di circuito richiederebbe la ricerca di un nuovo insieme di regole. Suggeriscono che per alcuni circuiti, il metodo tradizionale di amplificazione del rumore potrebbe essere ancora necessario, sebbene sia più lento.

Il lavoro rappresenta un passo avanti significativo nel campo della mitigazione dell'errore quantistico, dimostrando che la strada più efficace non è rendere i computer quantistici perfetti o rendere i computer classici infinitamente potenti, ma trovare un modo per farli lavorare insieme. Usando i computer classici per svolgere il lavoro pesante del calcolo dei fattori di correzione, e i computer quantistici per fornire i dati grezzi che sarebbero altrimenti impossibili da simulare, i ricercatori hanno creato un flusso di lavoro che è superiore alla somma delle sue parti. Questo approccio apre la porta allo studio di complessi sistemi quantistici che prima erano fuori portata, offrendo uno sguardo a un futuro in cui i computer quantistici possono risolvere problemi del mondo reale con l'aiuto di intelligenti partner classici.

I ricercatori concludono che il loro metodo, Lindblad Multiproduct Formulas, offre un modo robusto per estrarre informazioni accurate da dispositivi quantistici rumorosi. È una testimonianza del fatto che, nell'era dell'informatica quantistica, lo strumento più potente può essere la capacità di fondere i punti di forza di diversi approcci computazionali. Man mano che l'hardware quantistico continua a migliorare, tecniche come questa saranno essenziali per sbloccare il pieno potenziale di queste macchine, permettendo agli scienziati di esplorare i comportamenti strani e meravigliosi del mondo quantistico con una chiarezza precedentemente impossibile.