Eine Studie zeigt die Grenzen auf, wie weit Quantenfehler in großen Systemen „rückgängig gemacht“ werden können

Quantencomputer haben das Potenzial, klassische Computer bei einigen praktisch relevanten Problemen der Informationsverarbeitung zu übertreffen, vielleicht sogar beim maschinellen Lernen und der Optimierung. Ein flächendeckender Einsatz ist jedoch noch nicht möglich, vor allem weil sie geräuschempfindlich sind und dadurch Fehler machen.

Zur Behandlung dieser Fehler gibt es eine Technologie namens Quantenfehlerkorrektur, die „on the fly“ arbeitet, Fehler überwacht und Berechnungen wiederherstellt, wenn sie auftreten. Trotz enormer Fortschritte in diesem Bereich in den letzten Monaten bleibt diese Strategie experimentell sehr anspruchsvoll und mit erheblichen Ressourcenkosten verbunden.

Ein alternativer Ansatz, bekannt als Quantenfehlerminderung, funktioniert auf indirektere Weise: Anstatt Fehler sofort zu korrigieren, wenn sie auftreten, wird die fehlerbehaftete Berechnung (oder modifizierte Versionen davon) bis zum Abschluss ausgeführt. Erst am Ende kann man zu dem richtigen Schluss kommen. Diese Methode wurde als „Workaround“ vorgeschlagen, um von Quantencomputern verursachte Fehler zu beheben, bevor eine vollständige Fehlerkorrektur implementiert werden kann.

Forscher am MIT, der École Supérieure de Lyon, der University of Virginia und der Freien Universität Berlin haben jedoch gezeigt, dass Techniken zur Quantenfehlerminderung mit zunehmender Größe von Quantencomputern äußerst wirkungslos werden.

Dies bedeutet, dass die Fehlerminderung auf lange Sicht kein Allheilmittel für das immerwährende Problem des Rauschens im Quantencomputing sein wird. Es wurde veröffentlicht In NaturphysikDieser Bericht bietet Leitlinien zu Schemata, die mit ziemlicher Sicherheit unwirksam sind, um die negativen Auswirkungen von Rauschen auf Quantenberechnungen abzumildern.

„Wir haben darüber nachgedacht, dem Quantencomputing in naher Zukunft durch verrauschte Quantengatter Grenzen zu setzen“, sagte der Co-Autor der Studie, Jens Eisert, gegenüber Phys.org.

„Unser Teamkollege Daniel Stelke hat gerade Frankreich bewiesen ein Ergebnis Dies stellte kurzfristig eine starke Einschränkung für das Quantencomputing dar. Er zeigte, dass man für polarisiertes Rauschen in logarithmischer Tiefe einen Quantenzustand erreichen kann, der mit effizienten klassischen Abtasttechniken erfasst werden kann. „Wir haben gerade über die Minderung von Quantenfehlern nachgedacht, aber dann dachten wir: ‚Warten Sie, was bedeutet das alles für die Minderung von Quantenfehlern?‘

Der aktuelle Artikel von Yihui Kuek, Daniel Stelke-France, Sumeet Khatri, Johannes Jakob Mayer und Jens Eisert baut auf dieser Forschungsfrage auf und zielt darauf ab, die genauen Grenzen der Quantenfehlerminderung zu erkunden. Ihre Ergebnisse zeigen, wie die Minderung von Quantenfehlern dazu beitragen kann, die Auswirkungen von Rauschen auf das Quantencomputing im Nahbereich zu reduzieren.

„Die Quantenfehlerminderung sollte als Alternative zur Quantenfehlerkorrektur dienen, da ihre Implementierung weniger präzise Technik erfordert und daher die Hoffnung bestand, dass sie auch für experimentelle Möglichkeiten erreichbar sein würde“, sagte Yihui Kuek, Hauptautor des Papiers , sagte Phys.org aktuell.

„Aber als wir uns diese relativ einfacheren Schadensbegrenzungsmaßnahmen ansahen, wurde uns klar, dass man vielleicht nicht alles haben und essen kann – ja, sie erfordern weniger Qubits und Kontrolle, aber das geht oft auf Kosten des laufenden Betriebs das gesamte System mit einer besorgniserregend hohen Anzahl von Malen.

Ein Beispiel für ein Schadensbegrenzungsschema, bei dem das Team Grenzen feststellte, ist die sogenannte „Extrapolation ohne Fehler“. Dieses Schema funktioniert, indem es die Rauschmenge im System schrittweise erhöht und dann die verrauschtesten Berechnungsergebnisse in ein rauschfreies Szenario umwandelt.

„Um den Lärm zu bekämpfen, müssen Sie grundsätzlich den Lärm in Ihrem System erhöhen“, erklärte Quick. „Selbst intuitiv kann dies eindeutig nicht skaliert werden.“

Quantenschaltkreise (d. h. Quantenprozessoren) bestehen aus mehreren Schichten von Quantengattern, die jeweils durch in der vorherigen Schicht durchgeführte Berechnungen gespeist und weiterentwickelt werden. Wenn die Gatter jedoch verrauscht sind, wird jede Schicht in der Schaltung zu einem zweischneidigen Schwert: Während sie eine Berechnung vorantreibt, verursacht das Gatter selbst zusätzliche Fehler.

„Dies führt zu einem schrecklichen Paradoxon: Man benötigt viele Gatterschichten (und damit einen tiefen Schaltkreis), um eine nicht triviale Berechnung durchzuführen“, sagte Quick.

„Allerdings ist die tiefere Schaltung auch lauter – und produziert wahrscheinlich mehr Unsinn. Daher gibt es einen Wettlauf zwischen der Geschwindigkeit, mit der man Berechnungen durchführen kann, und der Geschwindigkeit, mit der sich Fehler in den Berechnungen anhäufen.“

„Unsere Arbeit zeigt, dass es hochkomplexe Schaltkreise gibt, bei denen die Reaktionsgeschwindigkeit viel schneller ist als ursprünglich angenommen, so sehr, dass man sie, um diese komplexen Schaltkreise zu glätten, unrealistisch oft ausführen müsste.“ spezifischen Algorithmus, den Sie verwenden.“ Um die Schwere des Fehlers zu mildern.

Die aktuelle Studie von Quick, Eisert und ihren Kollegen legt nahe, dass die Quantenfehlerminderung nicht so skalierbar ist, wie einige erwartet hatten. Tatsächlich stellte das Team fest, dass mit zunehmender Größe von Quantenschaltkreisen der Aufwand oder die Ressourcen, die für die Fehlerminderung erforderlich sind, exponentiell ansteigen.

„Wie bei allen Theorien zur Ablehnung sehen wir sie lieber als Einladung denn als Hindernis“, sagte Eisert.

„Vielleicht gelangen wir durch die Arbeit mit geometrisch verbundenen lokalen Komponenten zu optimistischeren Bedingungen. In diesem Fall sind unsere Grenzen möglicherweise zu pessimistisch. Unsere Studie kann auch als Aufforderung angesehen werden, über kohärentere Schemata nachzudenken um quantitative Fehler abzumildern.“

Die Ergebnisse dieses Forschungsteams könnten als Leitfaden für Quantenphysiker und Ingenieure auf der ganzen Welt dienen und sie dazu inspirieren, alternative und effektivere Systeme zur Minderung von Quantenfehlern zu entwickeln. Darüber hinaus könnten diese Ergebnisse weitere Studien inspirieren, die sich mit theoretischen Aspekten zufälliger Quantenschaltungen befassen.

„Frühere spärliche Arbeiten an einzelnen Algorithmen zur Minderung von Quantenfehlern deuteten darauf hin, dass diese Schemata nicht skalierbar wären“, sagte Quick.

„Wir haben ein Framework entwickelt, das einen großen Querschnitt dieser einzelnen Algorithmen berücksichtigt. Dadurch konnten wir argumentieren, dass dieser von anderen beobachtete Mangel auf der Idee der Quantenfehlerminderung selbst beruht – und nichts damit zu tun hat.“ konkrete Umsetzung.“

„Möglich wird dies durch die von uns entwickelten mathematischen Maschinen, die die bislang stärksten bekannten Ergebnisse darüber liefern, wie schnell Schaltkreise aufgrund physikalischen Rauschens ihre Quanteninformation verlieren.“

In Zukunft könnte die Arbeit von Quick, Eisert und ihren Kollegen den Forschern dabei helfen, die Arten von Quantenfehlerminderungssystemen zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten unwirksam sind. Die grundlegende konzeptionelle Erkenntnis der Ergebnisse des Teams besteht darin, die Intuition zu kristallisieren, dass Gatter mit großer Reichweite (d. h. Gatter mit Qubits, die durch große Entfernungen voneinander getrennt sind) sowohl nützlich als auch problematisch sein können, da sie leicht Verschränkung erzeugen, die Berechnung vorantreiben und gleichzeitig … Rauschen verbreiten schneller im System.

„Dies öffnet natürlich die Tür zu der Frage, ob es möglich ist, einen Quantenvorteil zu erzielen, ohne diese ‚Superspreizer‘ sowohl der Quanten als auch ihrer schlimmsten Feinde (d. h. Rauschen) zu verwenden“, fügte Quick hinzu. „Es ist erwähnenswert, dass nicht alle unsere Ergebnisse gelten, wenn mitten in der Berechnung neue Hilfs-Qubits eingeführt werden, daher kann ein gewisser Teil davon erforderlich sein.“

In ihren nächsten Studien planen die Forscher, den Fokus von den von ihnen identifizierten Problemen auf mögliche Lösungen zur Überwindung dieser Probleme zu verlagern. Einige ihrer Kollegen haben in dieser Richtung bereits einige Fortschritte gemacht, indem sie eine Kombination aus stochastischen Messungen und quantitativen Fehlerminderungstechniken eingesetzt haben.

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