要約:
Google 量子 AI 研究チームは、Willow 超電導量子プロセッサ上で「マジック状態培養」を初めて実証し、培養された量子状態のエラー率は未培養状態に比べて約 40 倍低く、論理忠実度は 99.99% に達したと報告しました。 Science 誌に掲載されたこの研究は、これまでほとんど理論的なものであったこのソリューションが、実際の量子ハードウェア上で実行可能になったことを示しています。
マジック ステートは、ユニバーサル量子コンピューティングの実装に必要な特別な量子状態であり、T ゲートと呼ばれる非クリフォード操作の実行に使用できます。既存のエラー訂正アーキテクチャは通常、高品質のマジック ステートを準備するために大量の量子ビットとコンピューティング リソースを消費します。いくつかの推定では、関連する準備が量子コンピューターの機能の最大約 95% を占める可能性があります。この培養方法では、まずノイズの多い量子状態をチップ内の小さな領域に注入し、次にエラーをチェックし、一連の調整された測定を通じて不適格な結果をフィルタリングして、より純粋な論理状態を取得します。
論文の実験では、論理エラーの確率が栽培なしの約 0.44% から約 0.01% ～ 0.02% に減少しました。これは、「約 40 分の 1 に減少した」という記述と一致しています。しかし、スクリーニング後に残った実験結果は約8％であり、この誤差改善は依然として低い成功率を伴うものであり、量子コンピュータ全体に必要なリソースが40分の1に削減されたことを単純に理解することはできません。また、距離 3 のカラー コード論理状態を距離 5 の表面コードに変換および移植することも実証し、培養された状態が異なる誤り訂正コード間で転送できることを確認しました。 Willow のチップ全体には 105 個の物理量子ビットがありますが、これらの結果は特定の実験回路のデモンストレーションであり、チップ上で実行された大規模で実用的なフォールトトレラント プログラムではありません。
研究者らはまた、デバイスの温度変動や電子デバイスのドリフトが従来の測定ベンチマークに干渉する可能性があることを実験で発見したため、ハードウェア制御を改善し、新しいベンチマーク テスト方法を設計しました。 Googleは、マジックステートの栽培をより大規模に検証し、拡張プロセス中に複数のエンジニアリング上の課題を解決する必要があると述べた。現段階の結果は、この技術的ルートが実際のハードウェアに実装できることを証明し、フォールトトレラント量子コンピューティングのリソースしきい値を下げるという新たな進歩をもたらしましたが、実用的な大規模量子コンピュータにはまだ距離があります。
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