要約:
Google は、Google Quantum Artificial Intelligence チームが量子コンピューティングの主要なボトルネックの克服に成功したと発表しました。「魔法の状態の栽培」ソリューションが Willow プロセッサ上で実現可能であり、このテクノロジーを使用しない場合と比較してエラーが約 40 分の 1 に減少することを実証しました。この画期的な結果は本日サイエンス誌に掲載され、量子コンピューティングの大規模実用化を促進する重要なステップとなります。
魔法のボトルネック
量子コンピューティングが実用的なエンジニアリングの方向性になるずっと前の 2004 年の時点で、研究者たちは厄介なボトルネックを予測していました。
ユニバーサル量子コンピューティング
を実現したい 、実用的な価値のあるプログラムを実行するには、特定の量子操作のセットを実行できなければなりません。これは、最初にいわゆる「魔法の状態」を準備することによって実現されます。この名前は、これらの量子状態が古典的な計算に必要な量子操作を超える量子操作を生成できるためです。しかし、ここには問題があります。高品質でエラーが修正されたモンスターを作成するには、非常に多くのリソースが必要です。いくつかの推定では、量子コンピューターは魔法の状態を生成するために全計算能力の最大 95% を使用し、実際の計算に使用できるリソースはほとんど残らない可能性があることを示しています。もう 1 つの難点があります。魔法の状態は一度使用すると再利用できず、希少なリソースです。
したがって、過去 20 年間、科学研究者は魔法国家の準備にかかるリソース コストを継続的に削減してきました。
この画期的な進歩を達成する方法
2024 年、Google Quantum AI 研究者の Craig Gidney、Noah Schulti、Cody Jones は文献からアイデアを借用し、それを最適化して、現在
Magic State Cultivation
と呼ばれるものを開発しました。 テクノロジー。このプログラムにより、リソース消費が大幅に削減されることが期待されます。核となるアイデアは、栽培プロセスはフィルターのようなものであるということです。ノイズの多い量子状態が量子チップの小さな領域に注入され、高度に調整された一連の測定が実行されてエラーのトラブルシューティングが行われ、不適格なサンプルが排除されます。クレイグ氏のチームは、この方法を使用すると、非常に高い純度と低い誤差で量子状態を「培養」することが可能であり、同時にそれらをより大規模で実用的なコード形式に変換できることを証明した。このソリューションには理論的に優れた結果が得られます。量子ハードウェア上に実装できれば、実用的なタスクに必要な量子コンピュータの規模を大幅に削減できる。
多くの新技術の研究開発と同様、プロジェクトの実施には一連の技術革新と工学研究が必要です。
一例: Google の量子 AI 研究者である Emma Rosenfield は、培養プロトコルを初めてテストしたときに、物理法則に反すると思われるデータを観察しました。数か月にわたるトラブルシューティング、シミュレーション、同僚とのディスカッション、一貫性チェックの後、彼女は、チームが一般的に使用している測定方法における誤った仮定が問題の原因であることを発見しました。具体的には、実験室用電気機器のドリフトや温度変動によって生じる一種のノイズが、ベンチマーク テスト結果の有効性を妨げます。チームは理論的枠組みとエンジニアリング計画を同時に調整する必要があります。研究チームは、ノイズの影響を弱めるためにシステムに追加の制御方法を追加しました。また、問題を根本から解決するための測定ツールとしてテクノロジー自体を使用する一連のベンチマーク テスト手法も作成しました。
この成果とさらなるアルゴリズムの革新とエンジニアリング ソリューションに頼って、Google は量子測定テクノロジーを新たなトップレベルに押し上げました。 Google Quantum AI の Willow プロセッサでは、このプロトコルは培養処理を行わない量子状態と比較して最大 40 倍のエラー圧縮を達成します。結果として得られる T ステート ロジックの忠実度は、99.99% という史上最高値に達します。
この結果は、Science 誌に掲載されました。量子コンピューティングにおける最も深刻なリソースのボトルネックの 1 つに対する実現可能な解決策を実証するのはこれが初めてであり、Google がこの重要な魔法の状態を効率的に準備できることを実際のハードウェアで証明しました。
研究結果と今後の展望
Google はまた、Craig らが提案した理論が自社の量子コンピューティング アーキテクチャに適用できることを最初に検証しました。研究チームは、「カラーコード」（マジックステートの育成に非常に適した新しいタイプの量子誤り訂正コード）と「表面コード」（より成熟した誤り訂正スキーム）の間の切り替えを実現し、距離3のカラーコード量子状態を距離5の表面コードにグラフトした。このグラフトプロトコルは、2024年の理論論文で初めて登場した。この実験により、精製された量子状態が安定して生き残り、ハードウェア内でスムーズに送信できることが確認された。
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