Superconducting qubits in the millions: the potential and limitations of modularity

Dit artikel presenteert een architecturaal model en een resourceschattingstool voor modulaire supergeleidende fouttolerante quantumcomputers om de fysieke middelen, kosten en beperkingen te kwantificeren die nodig zijn voor het uitvoeren van praktische quantumalgoritmen op schaal van miljoenen qubits.

De kern

Stel je voor dat je een gigantische, onmogelijke puzzel moet oplossen. Een puzzel die zo complex is dat zelfs de krachtigste supercomputers ter wereld er eeuwen over zouden doen. Om dit op te lossen, hebben we een nieuw soort computer nodig: een kwantumcomputer.

Maar hier is het probleem: de bouwstenen van deze computers (de "qubits") zijn extreem fragiel. Ze zijn als glazen bloempotten die bij de minste rimpeling in de lucht breken. Als je ze gebruikt om te rekenen, maken ze constant fouten.

Dit artikel, geschreven door onderzoekers van Rigetti Computing en anderen, beschrijft hoe we toch een betrouwbare kwantumcomputer kunnen bouwen, zelfs met deze "breekbare" bloempotten. Ze noemen dit een Fouttolerante Kwantumcomputer (FTQC).

Hier is de uitleg in simpele taal, met een paar creatieve vergelijkingen:

1. Het Probleem: De "Breekbare" Bloempotten

Stel je voor dat je een heel groot huis wilt bouwen, maar je hebt alleen maar glazen bloempotten als bakstenen. Als je er één op de grond zet, is het goed. Maar als je er duizenden op elkaar moet stapelen om een kathedraal te bouwen, valt alles in duigen door trillingen.

In de kwantumwereld zijn die trillingen "ruis" en "fouten". Om een computer te maken die echt nuttige dingen kan doen (zoals nieuwe medicijnen ontwerpen of complexe chemie simuleren), hebben we miljoenen van deze bloempotten nodig. Maar we kunnen ze niet allemaal in één kamer zetten; ze worden te heet en te onstabiel.

2. De Oplossing: Een "Stadsplaatje" van Modules

De auteurs zeggen: "Laten we het huis niet in één keer bouwen, maar in wijken."

In plaats van één gigantische chip met een miljoen bloempotten, bouwen ze een computer die bestaat uit modulen (kleine, zelfstandige blokken).

• De Module: Elk blok bevat ongeveer 1 miljoen qubits. Dit is de maximale grootte die we fysiek kunnen koelen en besturen zonder dat het systeem instort.
• De Stad: Om een echt groot probleem op te lossen, koppelen we tientallen van deze modules aan elkaar, alsof we een hele stad bouwen van deze wijken.

3. De "Riolering" en de "Koelkast"

Hoe communiceren deze modules met elkaar?

• De Riolering (Coherente Links): Stel je voor dat elke wijk zijn eigen afvalwaterriool heeft. Om de stad te laten werken, moeten de wijken verbonden zijn via buizen. In de kwantumcomputer zijn dit "coherente links". Ze zijn langzaam en niet perfect, maar ze werken.
• De Koelkast (Cryostaten): Deze computers moeten werken bij temperaturen die kouder zijn dan de ruimte buiten de aarde (nabij het absolute nulpunt). De auteurs berekenen hoeveel stroom en koeling nodig is. Het is alsof je een koelkast moet bouwen die groter is dan een heel stadion, maar die toch heel energiezuinig moet werken.

4. De "Magische Fabriek" (T-factories)

Dit is misschien wel het leukste deel van het verhaal.
Om deze computers echt slim te maken, hebben ze een speciaal soort "magie" nodig. In de kwantumwereld noemen ze dit T-states.

• De Vergelijking: Stel je voor dat je een fabriek hebt die "magische blokken" produceert. Deze blokken zijn nodig om de moeilijke berekeningen te doen.
• Het Probleem: Het maken van deze magische blokken kost veel ruimte en tijd.
• De Afweging: De auteurs ontdekten dat als je te veel ruimte besteedt aan het opslaan van de "puzzelstukken" (de geheugen-qubits), er minder ruimte overblijft voor de "magische fabriek". Als de fabriek te klein is, moet je wachten tot er genoeg magische blokken zijn, en dat vertraagt de hele computer enorm. Het artikel laat zien hoe je deze balans moet vinden.

5. De Software: De "Bouwkundige"

De auteurs hebben een softwaretool gemaakt genaamd RRE (Rigetti Resource Estimations).

• De Vergelijking: Stel je voor dat je een architect bent die een brug wil bouwen. Je hebt een tool nodig die zegt: "Als je deze brug wilt bouwen, heb je 5000 bakstenen, 2000 ton cement en 3 jaar tijd nodig."
• Deze software neemt een wiskundig probleem (zoals het simuleren van een nieuw materiaal) en rekent precies uit hoeveel "bakstenen" (qubits), hoeveel "cement" (stroom) en hoeveel "tijd" er nodig zijn om het op te lossen.

Wat hebben ze ontdekt?

Ze hebben getest met verschillende soorten "puzzels" (algoritmen):

1. Kleine puzzels: Voor simpele taken is het makkelijk.
2. Grote puzzels: Voor complexe taken (zoals het simuleren van supergeleidende materialen) hebben ze duizenden modules nodig.
   • Ze ontdekten dat als je de modules te ver uit elkaar haalt, de communicatie (de "riolering") te langzaam wordt en de computer stopt met werken.
   • Ze berekenden dat voor een echt nuttige berekening (bijvoorbeeld het simuleren van een complex molecuul) je misschien 5 tot 10 miljoen fysieke qubits nodig hebt, verdeeld over tientallen koelkasten, en dat het enkele dagen tot weken kan duren om het resultaat te krijgen.

Conclusie: Is het mogelijk?

Ja, maar het is een enorme uitdaging.
Het artikel zegt: "We hebben de blauwdruk." We weten nu hoeveel materiaal, stroom en ruimte we nodig hebben. Het is alsof we weten dat we een maanraket kunnen bouwen, maar we moeten nog steeds de enorme raketbouwer vinden die de motoren kan maken.

De boodschap is hoopvol: we hoeven niet te wachten op een wonder. Als we gewoon de modules stap voor stap bouwen, de koeling verbeteren en de software slim maken, kunnen we binnen een paar jaar een computer hebben die problemen oplost die voor de mensheid nu onmogelijk lijken.

Kort samengevat:
Dit artikel is de "bouwhandleiding" voor een kwantumcomputer van de toekomst. Het zegt: "We kunnen het niet in één stuk doen, dus laten we het in kleine, koelere blokken bouwen, die we slim met elkaar verbinden, en we hebben een softwaretool die precies uitrekent hoeveel stroom en tijd we nodig hebben."

Technische samenvatting

Hier is een gedetailleerde technische samenvatting van het paper "Superconducting qubits in the millions: the potential and limitations of modularity" in het Nederlands.

Titel: Supergeleidende qubits in de miljoenen: potentie en beperkingen van modulariteit

Auteurs: S. N. Saadatmand et al. (Rigetti Computing, InstituteQ, UTS, Aalto University, Zapata AI)
Datum: 10 maart 2026

---

1. Het Probleem

De ontwikkeling van fouttolerante kwantumcomputers (FTQCs) is essentieel om problemen op te lossen die klassieke computers niet aankunnen, zoals priemgetallen ontbinden en complexe moleculaire chemie. Hoewel theorieën suggereren dat 1 tot 10 miljoen fysische qubits nodig zijn voor dergelijke taken, ontbreekt het vaak aan transparante, gedetailleerde schattingen van de tastbare schaal (ruimte, energie, tijd) van toekomstige systemen.

Bestaande schattingsmethodes zijn vaak beperkt tot het tellen van "T-gates" (T-counting) en negeren de complexe hardware-architectuur, zoals thermische lasten, fysieke lay-out, en de kosten van het verdelen van berekeningen over meerdere machines. Er is een urgent behoefte aan een model dat de trade-offs kwantificeert tussen het gebruik van één enorme chip versus een modulaire architectuur met coherent verbonden onderdelen.

2. Methodologie

De auteurs presenteren een transparant architecturaal model voor een FTQC gebaseerd op supergeleidende qubits (transmons) en de oppervlaktecode (surface code). De kern van hun aanpak bestaat uit drie pijlers:

• Modulaire Architectuur (Ladder-structuur):

  • In plaats van één monolithische chip, wordt voorgesteld om de computer op te bouwen uit meerdere modules (cryostaten), elk met ongeveer 1 miljoen fysische qubits.
  • Deze modules zijn gerangschikt in een "ladder"-structuur (twee benen). Intra-module communicatie is snel en dicht (via een rooster), terwijl inter-module communicatie plaatsvindt via coherente interconnects (kabels/links) die langzamer zijn en een beperkte bandbreedte hebben.
  • De modules delen een logisch geheugenregister en gebruiken "T-fabrieken" (magic state distillation) lokaal om T-states te genereren, omdat deze processtap lokaal moet blijven om snelheid te behouden.

• Graph-State Formalisme & Compilatie:

  • De auteurs gebruiken een Measurement-Based Quantum Computing (MBQC) benadering, specifiek het Algorithm-Specific Graph (ASG) formalisme.
  • In plaats van een circuit gate-voor-gate uit te voeren, wordt het algoritme omgezet in een graaf van verstrengelde qubits.
  • Het algoritme wordt opgesplitst in "widgets" (tijds-gesliceerde subcircuits). Deze widgets worden afwisselend voorbereid (Clifford-operaties) en verbruikt (non-Clifford/T-operaties) op de verschillende benen van de ladder.
  • Dit maakt parallelle verwerking mogelijk: terwijl de ene been de graaf voorbereidt, verbruikt de andere been de vorige graaf.

• Software Tool: Rigetti Resource Estimations (RRE):

  • Een open-source tool (RRE) is ontwikkeld om deze architectuur te simuleren.
  • De tool neemt een logisch circuit als input, voert transpilatie uit naar Clifford+T+RZ(gates), en compliceert dit naar ASG's.
  • Vervolgens schat de tool de benodigde fysieke resources (aantal qubits, oppervlakte, vermogen) en de uitvoeringstijd, rekening houdend met decodering, foutcorrectie (oppervlaktecode), en de vertraging door inter-module communicatie.

3. Belangrijkste Bijdragen

1. Gedetailleerd Hardware-Model: Een fysiek haalbaar model voor een supergeleidende FTQC met 1 miljoen qubits per module, inclusief specificaties voor qubit-pitch, bedrading (TSV's), en thermische lasten.
2. Modulaire Schaalbaarheid: Een bewijs dat het verdelen van berekeningen over meerdere modules mogelijk is, maar met duidelijke kosten (latency) die afhankelijk zijn van het algoritme.
3. Uitgebreide Resource Schatting: De tool RRE gaat verder dan alleen T-counting. Het schat ook de kosten voor Clifford-operaties, de benodigde oppervlakte voor T-fabrieken, en de impact van decodering en thermische koeling.
4. Validatie op Realistische Algoritmen: De methode is getest op complexe problemen zoals Hamiltonian simulaties (Fermi-Hubbard en Transverse-Ising modellen) en Quantum Fourier Transforms (QFT) op schalen die veel groter zijn dan huidige experimenten.

4. Resultaten

De auteurs hebben resource-schattingen uitgevoerd voor verschillende testgevallen:

• Fermi-Hubbard Simulatie (Supergeleiding):
  • Voor een $20 \times 20$ rooster (een schaal relevant voor hoogtemperatuur supergeleiding) is een systeem nodig van ongeveer 5,2 miljoen fysische qubits.
  • De geschatte uitvoeringstijd is minder dan twee dagen voor één tijdsstap.
  • Belangrijke nuance: Als dit deel uitmaakt van een volledige studie (met veel herhalingen en succeskansberekening), kan de totale tijd oplopen tot jaren.
• Resource Trade-offs:
  • Er is een duidelijke concurrentie om fysieke qubits: meer qubits nodig voor Clifford-verwerking (geheugen) betekent minder ruimte voor T-fabrieken. Dit kan de uitvoeringstijd niet-lineair verhogen omdat minder T-states gelijktijdig kunnen worden gedistilleerd.
  • Inter-module communicatie: Voor QFT en Transverse-Ising algoritmen is de strafe voor distributie (vertraging door de "pipes" tussen modules) relatief klein. Voor Fermi-Hubbard simulaties is deze strafe echter aanzienlijk, wat aangeeft dat distributie niet voor elk algoritme even efficiënt is.
• Vermogen en Koeling:
  • De systemen vereisen aanzienlijke koelcapaciteit (kilowatts op 4K en milliwatts op 20mK). De auteurs verwijzen naar bestaande faciliteiten (zoals LCLS-II) die dergelijke koelvermogens kunnen leveren, wat de haalbaarheid ondersteunt.
• Decodering:
  • Het gebruik van geavanceerde decoders (zoals machine learning decoder "Astra" in plaats van standaard MWPM) kan de benodigde code-afstand ($d$) verlagen, wat leidt tot minder fysieke qubits voor dezelfde fouttolerantie.

5. Betekenis en Conclusie

Dit paper is een mijlpaal in het veld van kwantumcomputing omdat het de abstracte theorie van fouttolerantie koppelt aan concrete, fysieke engineering beperkingen.

• Haalbaarheid: Het toont aan dat het bouwen van een FTQC met miljoenen qubits theoretisch mogelijk is binnen de huidige fysieke beperkingen van supergeleidende technologie, mits men kiest voor een modulaire aanpak.
• Architecturale Bottlenecks: Het identificeert dat de inter-module connectiviteit en de efficiëntie van T-state distillatie de kritieke bottlenecks zijn. Het is niet alleen een kwestie van meer qubits toevoegen; de architectuur moet slim worden ontworpen om de "verkeersopstoppingen" in de datastroom te minimaliseren.
• Tooling: De introductie van RRE biedt de gemeenschap een cruciaal instrument om verschillende hardware-ontwerpen en algoritmen objectief te vergelijken voordat er dure hardware wordt gebouwd.

Kortom, de auteurs concluderen dat een modulaire, supergeleidende FTQC in staat is om wetenschappelijk waardevolle berekeningen uit te voeren, maar dat de route daarheen vereist dat algoritmen en hardware gezamenlijk worden geoptimaliseerd om de kosten van distributie en foutcorrectie te beheersen.