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.
Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях
