AWS explora la corrección de errores en la computación cuántica

Todavía quedan muchos desafíos por superar para avanzar en el campo de la computación cuántica. Un gran proyecto que requiere las energías combinadas de la academia y la industria. Entre los actores de la tecnología, AWS destaca esta semana un artículo científico titulado "Construyendo una computadora cuántica tolerante a fallas usando códigos cat concatenados", escrito por un equipo en el Centro de AWS para Computación Cuántica. Esto describe un esquema teórico para una computadora cuántica tolerante a fallas con un nuevo enfoque para la corrección de errores cuánticos (QEC). En un post, dos de los investigadores, Patricio Arrangoiz-Arriola y Earl Campbell, presentan este trabajo.

Los algoritmos cuánticos resolverán una amplia gama de problemas, tanto en el diseño de nuevos materiales, en el descubrimiento de fármacos o en la optimización logística. Pero aquellos que deberían tener una ventaja abrumadora sobre los algoritmos clásicos pueden requerir millones o miles de millones de puertas cuánticas. Desafortunadamente, estos últimos, que son los componentes básicos de los algoritmos cuánticos, son propensos a errores, que pueden acumularse rápidamente y afectar los resultados. Por tanto, es necesario mejorar su fiabilidad. Actualmente, las mejores puertas cuánticas sufren aproximadamente un error en mil operaciones, dicen los investigadores. Para reducir las tasas de error, necesitamos enfoques a nivel físico con métodos como QEC.

QEC activo y QEC pasivo

El artículo, que está dirigido a una audiencia de científicos, describe una arquitectura que combina elementos de QEC activa y QEC pasiva o autónoma, explican los investigadores. El primer método de corrección de errores reduce la tasa de error mediante la codificación redundante en un qubit lógico utilizando muchos qubits físicos. Esto permite la detección y corrección de errores, pero genera una sobrecarga de hardware significativa. El segundo método, pasivo o autónomo, es un enfoque contrastante, dicen los investigadores. “Esto requiere diseñar un sistema informático físico que tenga estabilidad intrínseca frente a errores”, señalan, agregando que esto en teoría podría lograrse construyendo un sistema topológico que contenga modos Majorana, pero esto aún no se ha demostrado. .

En la arquitectura descrita, la información se almacena en osciladores armónicos lineales utilizando la codificación denominada cat qubit. “Hemos considerado una implementación donde los osciladores de almacenamiento son nanoestructuras piezoeléctricas que tienen la ventaja de ser muy compactas”, señalan MM Arrangoiz-Arriola y Campbell, precisando que queda mucho por hacer para que los elementos sean piezoeléctricos. suficientemente consistente y confiable. La codificación qubit de Cat está diseñada para suprimir los errores de inversión de bits. Los errores restantes son manejados por un QEC activo construido sobre los qubits cat, utilizando esquemas de tolerancia a fallas adaptados a las propiedades del hardware.

Modelos específicos del material considerado

"En nuestro artículo, creamos modelos de error específicos de hardware y usamos estos modelos para realizar simulaciones de pila QEC", describen los investigadores que luego llegaron a una estimación de tamaño final para simular el modelo de Hubbard. , algoritmo cuántico vinculado a la ciencia de los materiales. "Calculamos que esto requiere 32.000 dispositivos de interferencia cuántica superconductores de rosca asimétrica, SQUID", dicen. Los ATS (SQUID con rosca asimétrica) son los componentes superconductores que se utilizan para estabilizar los qubits de gato. La publicación detalla las cuatro ideas clave para comprender su arquitectura: cat qubits y ruido sesgado, estabilización y compuertas multiplexadas, QEC activo y compuertas de lógica cuántica.