Quantum error correction well below the color code threshold

Per costruire un computer in grado di risolvere problemi che vanno oltre le capacità delle macchine odierne, gli scienziati si stanno rivolgendo alle strane regole della fisica quantistica. Questi computer quantistici utilizzano minuscole particelle chiamate qubit per conservare le informazioni, ma sono incredibilmente fragili. Un sussurro di calore, un campo magnetico erratico o anche un minuscolo guasto nel sistema di controllo della macchina stessa possono causare la perdita dei dati di un qubit. Questa fragilità è stata a lungo il principale ostacolo alla costruzione di un computer quantistico utile. Per superarla, i ricercatori utilizzano una strategia chiamata correzione degli errori quantistici. Invece di fare affidamento su un singolo qubit fragile, essi distribuiscono l'informazione su molti qubit fisici, creando una rete di sicurezza ridondante. Se una parte della rete fallisce, le altre possono rilevare l'errore e correggerlo senza distruggere l'informazione. Tuttavia, questa rete di sicurezza comporta un costo: aggiungere più qubit per correggere gli errori aggiunge anche più punti in cui possono verificarsi nuovi errori. L'obiettivo è trovare un punto in cui l'aggiunta di ulteriore ridondanza renda effettivamente il sistema più affidabile, anziché meno. Questo punto di svolta è noto come "soglia". Se i componenti fisici del computer sono abbastanza buoni da rimanere al di sotto di questa soglia, rendere il computer più grande e complesso farà sì che gli errori scompaiano esponenzialmente, aprendo la strada a macchine in grado di operare per ore senza guasti.

Un team di ricercatori presso Quantinuum ha ora dimostrato di poter far operare un processore quantistico ben al di sotto di questa soglia critica, un passo importante verso la costruzione di una macchina in grado di risolvere problemi del mondo reale. Utilizzando un processore chiamato Helios, che intrappola singoli atomi di bario in un vuoto e li tiene in posizione con campi elettrici, il team ha testato un tipo specifico di codice di correzione degli errori noto come codice a colore triangolare. Hanno eseguito esperimenti utilizzando tre diverse dimensioni di questi codici, che vanno da piccoli blocchi di tredici qubit a blocchi più grandi di settantatré qubit. I risultati sono stati sorprendenti: all'aumentare della dimensione del codice, il tasso di errori logici commessi dal computer è diminuito drasticamente. Per il codice più grande testato, il tasso di errore è sceso a circa cinque errori in un milione di tentativi. Ciò rappresenta una soppressione degli errori di oltre dieci volte a ogni incremento di dimensione, dimostrando che il sistema sta effettivamente operando nel regime in cui l'aumento delle dimensioni porta a una maggiore stabilità.

I ricercatori hanno ottenuto questo successo affrontando due problemi specifici che spesso affliggono i computer quantistici: la fuga (leakage) e la complessità del circuito. In un mondo perfetto, un qubit rimarrebbe nel suo stato designato per sempre, ma nella realtà può talvolta "fuggire" dal proprio spazio di lavoro verso altri livelli energetici dove non si comporta più correttamente. Se un qubit che ha subito una fuga viene utilizzato in un calcolo, può diffondere errori ai suoi vicini, causando una cascata di guasti. Per fermare questo fenomeno, il team ha impiegato un approccio a due fronti. In primo luogo, hanno utilizzato una tecnica a livello hardware che agisce come un tasto di reset, usando impulsi di luce opportunamente temporizzati per pompare gli atomi che sono fuggiti nuovamente nel loro corretto stato di lavoro. In secondo luogo, hanno progettato un metodo a livello di circuito che sostituisce i qubit di dati con nuovi qubit prima che possano causare problemi, rimuovendo efficacemente le particelle "fuggite" dal calcolo. Combinando questi metodi, si sono assicurati che gli errori rimanessero gestibili e potessero essere corretti dal codice.

Il team ha anche testato l'efficacia di diversi metodi nel leggere i segnali di errore e nel correggere gli errori in tempo reale. Hanno confrontato un programma informatico tradizionale basato su regole con due nuovi approcci basati sull'intelligenza artificiale: una rete neurale convoluzionale e un modello basato su transformer. Queste reti neurali sono state addestrate su dati simulati del processore Helios e poi applicate direttamente all'hardware reale senza ulteriori regolazioni. Sorprendentemente, sia il programma tradizionale che i due modelli di IA hanno performato in modo quasi identico, decodificando con successo i segnali di errore e correggendo gli errori logici. Le reti neurali sono state particolarmente impressionanti perché potevano elaborare i dati in poche centinaia di microsecondi, abbastanza velocemente da tenere il passo con la velocità del processore quantistico. Ciò suggerisce che in futuro, questi decoder veloci e intelligenti potrebbero essere utilizzati per correggere gli errori man mano che si verificano, invece di attendere la fine di un calcolo.

Oltre a correggere gli errori, l'esperimento ha fornito uno sguardo profondo sul funzionamento interno del processore quantistico. Analizzando i pattern di errore, i ricercatori sono riusciti a identificare esattamente dove la macchina incontrava difficoltà. Hanno scoperto che la fonte più comune di errori era l'interazione tra due qubit, seguita da errori legati al movimento degli ioni e dal rumore introdotto durante la loro misurazione. Questo tipo di diagnosi dettagliata è fondamentale perché dice agli ingegneri esattamente quali parti della macchina necessitano di maggiore miglioramento. Lo studio ha anche dimostrato che il codice di correzione degli errori funzionava efficacemente anche quando i componenti fisici non erano perfetti, a condizione che la fuga fosse gestita. I tassi di errore logico raggiunti si avvicinano ai livelli richiesti per quella che gli scienziati chiamano computazione su scala "megaquop", una scala in cui i computer quantistici potrebbero affrontare problemi in chimica, scienza dei materiali e crittografia che sono attualmente impossibili.

Sebbene questo lavoro dimostri che la correzione degli errori stia funzionando, i ricercatori osservano che il viaggio non è ancora terminato. La prossima grande sfida è dimostrare che l'intero processo, inclusa la preparazione di speciali "stati magici" necessari per i calcoli più potenti, possa essere mantenuto al di sotto della soglia di errore. Lo studio attuale si è concentrato sulla memoria del computer e sulle porte logiche di base, ma un computer quantistico completamente universale dovrà eseguire una varietà più ampia di operazioni. Il team suggerisce che il prossimo passo logico sia quello di eseguire un calcolo completo che includa queste operazioni più complesse, utilizzando i metodi di decodifica rapida in tempo reale che hanno sviluppato. In caso di successo, ciò segnerebbe la transizione da una macchina in grado di correggere gli errori in un esperimento controllato a una in grado di eseguire un programma lungo e complesso senza fallire. I risultati indicano che i processori a ioni intrappolati, come quello utilizzato in questo studio, hanno il potenziale per raggiungere prestazioni rilevanti per le applicazioni con blocchi di codice più piccoli di quanto precedentemente ipotizzato, portando l'era dell'informatica quantistica pratica più vicina alla realtà.