Google добилась 40-кратного снижения ошибок квантовых состояний
Исследователи Google Quantum AI снизили частоту ошибок при создании специальных квантовых состояний примерно в 40 раз на процессоре Willow. Результаты эксперимента они опубликовали в журнале Science.
Разработчики использовали метод magic state cultivation («культивация магических состояний»). Он позволяет получать высокоточные квантовые состояния, необходимые для выполнения сложных вычислительных операций.
Современные квантовые компьютеры чувствительны к внешним помехам. Для защиты информации несколько физических кубитов объединяют в один логический, но коррекция ошибок требует значительных вычислительных ресурсов.
Особенно сложно выполнять так называемые неклиффордовы вентили (non-Clifford gates). Для них необходимы «магические состояния» — специальные ресурсы, которые расходуются при выполнении операций. В Google сослались на оценки, согласно которым их подготовка может занимать до 95% мощности квантового компьютера.
Предложенный метод работает как фильтр. Система создает исходное состояние, последовательно проверяет его на ошибки и отбрасывает неудачные попытки. Оставшиеся проходят дальнейшую обработку.
В эксперименте исследователи добились точности логических T-состояний на уровне 99,99%. Частота ошибок оказалась примерно в 40 раз ниже по сравнению с обычной подготовкой без применения метода.
При этом проверки успешно проходили только 8% попыток. Высокая точность пока достигается ценой значительного количества отбракованных состояний.
Команда также продемонстрировала перенос подготовленных состояний из цветового кода коррекции ошибок в поверхностный. Это важно для их дальнейшего использования в квантовых вычислениях.
Авторы признали, что технологию еще необходимо масштабировать. Эксперимент подтвердил работоспособность метода на реальном оборудовании, но не продемонстрировал создание полноценного отказоустойчивого квантового компьютера.
В 30 раз меньше кубитов
В начале октября специалисты Google Quantum AI, DeepMind и Массачусетского технологического института представили другую разработку, направленную на снижение затрат на коррекцию квантовых ошибок. Работа опубликована в виде препринта и пока не прошла рецензирование.
Вместо создания одного большого процессора исследователи предложили объединять небольшие плоские модули по 42-116 физических кубитов. Соединения между ними формируют особую геометрию, которая позволяет эффективнее кодировать квантовую информацию.
Архитектура использует гиперболические коды коррекции ошибок. В отличие от традиционных поверхностных кодов, они позволяют защищать больше логических кубитов при сопоставимых аппаратных ресурсах.
Компьютерное моделирование показало сокращение необходимых физических кубитов примерно в 10 раз по сравнению с обычными поверхностными кодами. Даже когда уровень ошибок на соединениях между модулями в десять раз превышал показатель внутри них, частота логических ошибок выросла лишь в несколько раз.
Для обнаружения и исправления ошибок исследователи задействовали в том числе нейросетевой декодер AlphaQubit.
При экстраполяции результатов на более крупные системы команда получила потенциальную экономию в 15 раз для гиперболических поверхностных кодов и более чем в 30 раз — для цветовых. Согласно препринту, во втором случае на один логический кубит теоретически потребуется около 36 физических против более 1000 у стандартного поверхностного кода при кодовом расстоянии 20-24.
Однако в отличие от эксперимента с Willow, эту разработку пока проверили только с помощью моделирования. Ее практическая реализация потребует решения дополнительных инженерных задач.
Что это значит для криптовалют
Обе разработки направлены на преодоление одного из главных ограничений квантовых вычислений — большого количества физических кубитов, необходимых для надежной работы логических.
Снижение этих затрат потенциально ускорит создание машин, способных выполнять сложные алгоритмы, включая алгоритм Шора. Последний представляет угрозу для криптографии на эллиптических кривых, которую используют биткоин и Ethereum.
Однако новые результаты не означают появления компьютера, способного взламывать криптовалютные кошельки. Для таких атак потребуются существенно более масштабные системы и гораздо более низкие показатели ошибок.
Для сравнения: Willow, на котором проводили эксперимент, содержит 105 физических кубитов. В сентябре в IonQ подсчитали, что отказоустойчивому квантовому компьютеру примерно на 20 000 физических кубитов потребуется 26 дней для взлома криптографии на кривой secp256k1.
Напомним, в марте специалисты Google снизили оценку ресурсов для квантового взлома криптографии биткоина и Ethereum до менее чем 500 000 физических кубитов. По их расчетам, соответствующие вычисления на достаточно мощном устройстве могли бы занимать от девяти до 12 минут.