Журнал Nature опубликовал исследование Microsoft Quantum и разработчика ионных квантовых компьютеров Quantinuum о снижении логических ошибок на квантовом процессоре. Команды сообщили об улучшении показателей в 11–800 раз по сравнению с сопоставимыми физическими схемами.
Отдельно исследовательское подразделение IBM Research описало подход к поиску новых кодов коррекции квантовых ошибок с помощью больших языковых моделей (LLM). Система на базе OpenEvolve нашла 465 кандидатов, но их практическую применимость еще предстоит проверить.
Коррекция ошибок остается одним из главных барьеров для масштабирования квантовых компьютеров. Современные кубиты чувствительны к шуму и быстро накапливают ошибки, поэтому долгие вычисления требуют логических кубитов, декодеров и схем, которые обнаруживают и исправляют сбои в процессе работы.
В статье Improved quantum processor logical error rates via correction and detection описываются результаты совместной работы Microsoft Quantum и Quantinuum. В эксперименте использовали две конструкции, оптимизированные для ионного процессора Quantinuum: 12-кубитный код, вдохновленный схемой Книлла, и 16-кубитный tesseract color code. Первый кодирует два логических кубита, второй — четыре.
По данным Microsoft, схемы охватывали вычисления с участием до 12 логических кубитов. При подготовке состояния Белла уровень логической ошибки снизился примерно с 0,8% для физической схемы до 0,001%, что дало 800-кратное улучшение.
Повторная коррекция ошибок показала результат в 51 раз ниже физического базового уровня на один раунд. Подготовка 12-кубитного cat state, то есть многокубитного состояния суперпозиции, дала улучшение в 22 раза.
Microsoft также напомнила о предыдущих совместных результатах с Quantinuum: более 14 000 отдельных экспериментов без зафиксированных ошибок, демонстрации 12 надежных логических кубитов и гибридной химической симуляции с использованием логических кубитов, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.
IBM Research сообщила об использовании OpenEvolve для поиска кодов коррекции квантовых ошибок. OpenEvolve — библиотека с открытым исходным кодом, которая применяет большие языковые модели для эволюционного улучшения программного кода.
Команда сфокусировалась на bivariate bicycle-кодах. Это разновидность квантовых кодов с низкой плотностью проверок на четность, которые IBM учитывает в дорожной карте отказоустойчивых квантовых вычислений.
Параметры таких кодов записывают в формате [[n,k,d]], где n — число физических кубитов, k — число логических кубитов, а d — расстояние кода. Чем выше d, тем больше ошибок код способен выдержать до потери полезности.
