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Quantum error correction, Google annuncia un grande passo avanti

È Sundar Pichai, Ceo di Google e Alphabet ad annunciarlo nel post sul suo blog Un importante progresso verso la correzione degli errori quantistici: i ricercatori di Quantum AI hanno dimostrato sperimentalmente che è possibile ridurre gli errori in un calcolo quantistico aumentando il numero di qubit, l’unità base d’informazione quantistica che può assumere stati differenti dai semplici valori 0 e 1.

“La nostra scoperta rappresenta un cambiamento significativo nel modo in cui operiamo con i computer quantistici: invece di lavorare sui singoli qubit fisici del nostro processore quantistico, trattiamo un insieme di qubit fisici come un unico qubit logico. Di conseguenza, un qubit logico creato da 49 qubit fisici è stato in grado di superarne uno fatto con 17 qubit. Oggi Nature ha pubblicato la nostra ricerca.”, dichiara Pichai.

La sfida è che i qubit sono così sensibili che anche la luce diffusa può causare errori di calcolo, e il problema peggiora man mano che i computer quantistici crescono di dimensione. Questa sensibilità ha conseguenze rilevanti, perché i migliori algoritmi quantistici di cui disponiamo oggi diventeranno davvero utili solo quando avremo ridotto di molto le probabilità di errore sui qubit. E per raggiungere questo obiettivo avremo bisogno di un metodo efficace per la correzione degli errori quantistici.”, prosegue il Ceo.

La correzione degli errori quantistici protegge un’informazione codificandola su una serie di qubit fisici che formano un “qubit logico”, e si ritiene che questo sia l’unico modo per produrre un computer quantistico su larga scala con tassi di errore sufficientemente bassi per calcoli utili. Invece di elaborare i singoli qubit, elaboreremo i qubit logici. Codificando un numero maggiore di qubit fisici in un singolo qubit logico sul nostro processore quantistico, speriamo di poter ridurre i tassi di errore per consentire algoritmi quantistici utili.

Un approfondimento tecnico di Hartmut Neven, VP of Engineering, e Julian Kelly, Director of Quantum Hardware entra in maggiore dettaglio.

Attualmente, i tassi di errore dei qubit sul processore Sycamore di terza generazione sono tipicamente compresi tra 1 su 10.000 e 1 su 100. Ma lo sviluppo di computer quantistici su larga scala richiederà tassi di errore molto più bassi, compresi tra 1 su 109 e 1 su 106 per far funzionare circuiti quantistici in grado di risolvere problemi di rilevanza industriale.

Come possiamo quindi arrivarci, sapendo che è improbabile ottenere prestazioni migliori di tre o sei ordini di grandezza dai nostri attuali qubit fisici? Il team di Google ha creato una tabella di marcia che ha orientato la ricerca negli ultimi anni, migliorando le prestazioni dei computer quantistici a passi graduali verso un computer quantistico tollerante agli errori.

La correzione degli errori quantistici (QEC) rappresenta un cambiamento significativo rispetto all’odierno calcolo quantistico, in cui ogni qubit fisico del processore agisce come unità di calcolo. Fornisce la ricetta per raggiungere bassi errori scambiando molti qubit buoni con uno eccellente: l’informazione viene codificata su diversi qubit fisici per costruire un singolo qubit logico più resistente e in grado di eseguire algoritmi quantistici su larga scala. Nelle giuste condizioni, più qubit fisici vengono utilizzati per costruire un qubit logico, migliore diventa quel qubit logico.

Tuttavia, questo non funziona se gli errori aggiunti da ogni qubit fisico in più superano i benefici della QEC. Finora, gli alti tassi di errore fisico hanno sempre avuto la meglio.

A tal fine, utilizziamo un particolare codice di correzione degli errori chiamato codice di superficie e dimostriamo per la prima volta che aumentando la dimensione del codice diminuisce il tasso di errore del qubit logico. Questo risultato è stato ottenuto, per la prima volta in una piattaforma di calcolo quantistico, riducendo accuratamente molte fonti di errore man mano che si passava da 17 a 49 qubit fisici. Questo lavoro dimostra che, con sufficiente attenzione, possiamo produrre i qubit logici necessari per un computer quantistico a correzione di errore su larga scala.

Correzione degli errori quantistici con codici di superficie

Come fa un codice a correzione di errore a proteggere le informazioni? Prendiamo un semplice esempio dalla comunicazione classica: Bob vuole inviare ad Alice un singolo bit con valore “1” attraverso un canale di comunicazione rumoroso. Riconoscendo che il messaggio va perso se il bit passa a “0”, Bob invia invece tre bit: “111”. Se uno di essi cambiasse erroneamente, Alice potrebbe votare a maggioranza (un semplice codice a correzione di errore) tutti i bit ricevuti e comprendere comunque il messaggio previsto. Ripetere l’informazione più di tre volte – aumentando la “dimensione” del codice – permetterebbe al codice di tollerare più errori individuali.

Un codice di superficie prende questo principio e immagina un’implementazione quantistica pratica. Deve soddisfare due vincoli aggiuntivi. In primo luogo, il codice di superficie deve essere in grado di correggere non solo i bit flips, portando un qubit da |0⟩ a |1⟩, ma anche i phase flips. Questo errore è unico per gli stati quantistici e trasforma un qubit in uno stato di sovrapposizione, per esempio da “|0⟩ + |1⟩” a “|0⟩ – |1⟩”. In secondo luogo, la verifica degli stati dei qubit distruggerebbe le loro sovrapposizioni, per cui è necessario un modo per rilevare gli errori senza misurare direttamente gli stati.

Per risolvere questi vincoli, due tipi di qubit vengono disposti su una scacchiera. I qubit “dati” sui vertici costituiscono il qubit logico, mentre i qubit “di misura” al centro di ogni quadrato sono utilizzati per le cosiddette “misure di stabilizzazione”. Queste misure ci dicono se i qubit sono tutti uguali, come desiderato, o diversi, segnalando che si è verificato un errore, senza rivelare il valore dei singoli qubit di dati.

Per proteggere i dati logici da errori di bit e di fase, sono state inserite due tipi di misure di stabilizzazione in uno schema a scacchiera. Se alcune delle misurazioni dello stabilizzatore registrano un errore, le correlazioni tra le misurazioni dello stabilizzatore vengono utilizzate per identificare quale o quali errori si sono verificati e dove.

La strada è ancora lunga – diversi componenti della nostra tecnologia dovranno essere migliorati, dalla criogenia alle unità di controllo elettronico, alla progettazione e ai materiali per i nostri qubit. Grazie a sviluppi di questo tipo, potremo avere una visione più chiara dei computer quantistici su larga scala. Lo sviluppo di processori quantistici è anche un eccellente occasione per mettere alla prova sistemi basati sull’intelligenza artificiale, perché ci permette di esplorare le potenzialità del machine learning per migliorare i nostri processi.”, conclude Sundar Pichai.

 

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