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Desempenho do código de superfície. a, Esquema de um código de superfície de distância-7 em um processador de 105 qubits. b, Distribuições cumulativas de probabilidades de erro. c, Probabilidade de erro lógico para uma faixa de durações de experimentos de memória. d, Erro lógico por ciclo reduzindo com a distância do código de superfície. Crédito: arXiv (2024). DOI: 10.48550/arxiv.2408.13687
Uma equipe de cientistas da computação do Google Quantum AI demonstrou um tipo de memória quântica para um computador quântico que produz muito menos erros do que outros. O grupo publicou um artigo sobre o arXiv servidor de pré-impressão descrevendo seu novo sistema de memória, como ele funciona e até que ponto ele é capaz de reduzir as taxas de erro.
Pesquisas anteriores mostraram que um computador quântico sem erros poderia executar tarefas muito além da capacidade dos supercomputadores modernos. No entanto, devido à natureza dos fenômenos quânticos, os computadores quânticos produzem erros demais para serem práticos.
Cientistas de grandes empresas como Microsoft e Google estão buscando métodos para evitar que as máquinas produzam tantos erros ou melhores maneiras de corrigir aqueles que ocorrem. Neste novo esforço, a equipe do Google fez progresso na última abordagem.
Computadores quânticos são feitos com diferentes tipos de tecnologia, embora todos sejam baseados no uso de bits quânticos. A maioria começa com qubits físicos e então os usa para fazer qubits lógicos.
A equipe do Google tem trabalhado com um computador quântico que usa múltiplos bits físicos para criar um qubit lógico e desenvolveu um algoritmo que eles chamam de “código de superfície” para corrigir erros. Ele faz isso usando a estrutura dos qubits físicos subjacentes. A equipe do Google alega que ele reduz erros melhor do que outros sistemas quânticos de correção de erros.
Nos testes, a equipe de pesquisa também descobriu que o algoritmo fez um trabalho cada vez melhor de corrigir erros conforme o número de qubits lógicos aumentava — no caso deles, saltando de 72 para 105. Essa descoberta, observa a equipe, sugere que adicionar mais qubits melhorará ainda mais a correção, um esquema que poderia, em teoria, levar ao desenvolvimento de um computador quântico com poucos erros o suficiente para provar ser realmente útil.
Como observação lateral, os pesquisadores ressaltam que a vida útil dos qubits lógicos em seu computador foi maior do que a vida útil dos qubits físicos subjacentes, o que, eles observam, sugere que o sistema é capaz de construir uma memória quântica confiável.
Mais informações:
Rajeev Acharya et al, Correção de erro quântico abaixo do limite do código de superfície, arXiv (2024). DOI: 10.48550/arxiv.2408.13687
Informações do periódico:
arXiv
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Citação: Google Quantum AI demonstra um sistema de memória quântica que reduz significativamente as taxas de erro (2024, 11 de setembro) recuperado em 11 de setembro de 2024 de https://phys.org/news/2024-09-google-quantum-ai-memory-greatly.html
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