Corrección de errores cuánticos utilizada para corregir errores
El hardware de computación cuántica actual está muy limitado en lo que puede hacer debido a errores que son difíciles de evitar. Puede haber problemas con todo, desde establecer el estado inicial de un qubit hasta leer su salida, y ocasionalmente los qubits perderán su estado sin hacer nada. Algunos de los procesadores cuánticos que existen hoy en día no pueden utilizar todos sus qubits individuales para un único cálculo sin que los errores sean inevitables.
La solución es combinar varios qubits de hardware para formar lo que se llama un qubit lógico. Esto permite distribuir un solo bit de información cuántica en múltiples qubits de hardware, reduciendo el impacto de los errores individuales. Se pueden utilizar qubits adicionales como sensores para detectar errores y permitir intervenciones para corregirlos. Recientemente ha habido una serie de demostraciones de que los qubits lógicos funcionan en principio.
El miércoles, Microsoft y Quantinuum anunciaron que los qubits lógicos funcionan más que fundamentalmente. «Pudimos demostrar lo que se llama extracción de síndrome activo o, a veces, también llamada corrección repetida de errores», dijo Microsoft. Krysta Svore Dijo Ars. «Y hemos podido hacerlo de una manera que es mejor que la tasa de error físico subyacente. Así que realmente funciona».
Una pila de hardware/software
Microsoft tiene sus propios esfuerzos de computación cuántica y también actúa como proveedor de servicios para el hardware de otras empresas. Su servicio Azure Quantum permite a los usuarios escribir instrucciones para computadoras cuánticas de manera independiente del hardware y luego ejecutarlas en ofertas de cuatro compañías diferentes, muchas de ellas basadas en qubits de hardware radicalmente diferentes. Este trabajo, sin embargo, se realizó en una plataforma de hardware específica: una computadora de iones atrapados de una empresa llamada Quantinuum.
Cubrimos la tecnología detrás de las computadoras de Quantinuum cuando la empresa era un proyecto interno del gigante industrial Honeywell. En resumen, los qubits de iones atrapados se benefician de un comportamiento consistente (sin variación en los átomos de un dispositivo a otro), facilidad de control y estabilidad relativa. Debido a que los iones se pueden mover fácilmente, es posible entrelazar cualquier qubit con cualquier otro en el hardware y realizar mediciones en ellos mientras se realizan los cálculos. «Estas son algunas de las capacidades clave: la fidelidad de la puerta de dos qubits, el hecho de que puedes moverte y tener toda la conectividad a través del movimiento, y luego la medición en el medio del circuito», dijo Svore a Ars.
El hardware de Quantinuum está por detrás en una dimensión: el número total de qubits. Mientras que algunos de sus competidores han vendido más de 1.000 qubits, el último hardware de Quantinuum está limitado a 32 qubits.
Dicho esto, una tasa de error baja es valiosa para este trabajo. Los qubits lógicos funcionan combinando varios qubits de hardware. Si cada uno de estos qubits tiene una tasa de error suficientemente alta, combinarlos aumenta la probabilidad de que surjan errores más rápido de lo que pueden corregirse. Por lo tanto, la tasa de error debe estar por debajo de un punto crítico para que funcione la corrección de errores. Y las tecnologías qubit existentes parecen estar en ese punto, aunque por poco. Los primeros trabajos en esta área apenas detectaron el impacto de la corrección de errores o simplemente registraron errores pero no los corrigieron.
Como dice el borrador de un nuevo manuscrito que describe este trabajo: «Hasta donde sabemos, ninguno de estos experimentos ha demostrado tasas de error lógico mejores que las tasas de error físico».
Microsoft también está bien posicionada para realizar este trabajo. Su función requiere que traduzca el código cuántico genérico en los comandos necesarios para ejecutarse en el hardware Quantinuum, incluso actuando como proveedor de compiladores. Y al menos en parte de este trabajo, utilizó este conocimiento para optimizar específicamente el código y reducir el tiempo dedicado a mover iones.
La corrección de errores en realidad corrige errores
El trabajo implicó tres experimentos. En el primero, los investigadores formaron un qubit lógico con siete qubits de hardware que contienen información y tres qubits auxiliares para la detección y corrección de errores. Los 32 qubits del hardware permitieron la creación de dos de ellos; luego se enmarañaron, lo que requirió dos operaciones de puerta. Se comprobaron los errores durante la inicialización del qubit y después del entrelazamiento. Estas operaciones se realizaron miles de veces para obtener tasas de error.
En qubits de hardware individuales, la tasa de error fue del 0,50%. Cuando se incluyó la corrección de errores, esta tasa cayó al 0,05%. Pero el sistema podría funcionar aún mejor si identificara lecturas que indiquen estados de error difíciles de interpretar y descartara esos cálculos. El descarte redujo la tasa de error al 0,001%. Estos casos eran lo suficientemente raros como para que el equipo no necesitara realizar una cantidad significativa de operaciones, pero aun así marcaron una gran diferencia en la tasa de error.
A continuación, el equipo cambió a lo que llama el “código de carbono”, que requiere 30 qubits físicos (24 de datos y seis de corrección/detección), lo que significa que el hardware solo puede albergar uno. Pero el código también fue optimizado para el hardware. «Al conocer las fidelidades de las puertas de dos qubits, saber cuántas zonas de interacción y cuánto paralelismo se puede tener, optimizamos nuestros códigos de corrección de errores para eso», dijo Svore.
El código Carbon también permite identificar errores difíciles de corregir, permitiendo descartar estos resultados. Al corregir errores y descartar errores difíciles de corregir, la tasa de error se redujo del 0,8% al 0,001%, un factor de 800.
Finalmente, los investigadores realizaron rondas repetidas de operaciones de puerta seguidas de detección y corrección de errores en un qubit lógico utilizando el código Carbon. Estos nuevamente mostraron una gran mejora gracias a la corrección de errores (aproximadamente de un orden de magnitud) después de una ronda. Sin embargo, en la segunda ronda, la corrección de errores sólo redujo a la mitad la tasa de error y cualquier efecto fue estadísticamente insignificante en la tercera ronda.
Entonces, si bien los resultados nos dicen que la corrección de errores funciona, también indican que nuestro hardware actual aún no es suficiente para permitir las operaciones extendidas que requerirán los cálculos útiles. Aún así, Svore dijo: «Creo que esto marca un hito crítico en el camino hacia cálculos más elaborados, tolerantes a fallas y confiables» y enfatizó que esto se hizo en hardware de producción comercial en lugar de una sola máquina académica.
