Квантовые компьютеры десятилетиями называют «технологией будущего», но за последние несколько лет появились явные признаки того, что это будущее уже упирается в конкретный порог. Имя этому порогу — коррекция ошибок. Физическая хрупкость, мешающая квантовому биту (кубиту) вести себя как надёжный классический бит, долгое время была самой глубокой проблемой этой области — и результаты, объявленные подряд Google и IBM, показывают, что эта проблема стала математически управляемой.
Почему хрупкость кубитов — такая большая проблема?
Классический компьютерный бит равен либо 0, либо 1, и сохранять это состояние сравнительно легко. Кубит же существует в состоянии суперпозиции — одновременно неся в себе возможность 0 и 1, — и это хрупкое состояние может быть нарушено малейшей вибрацией, колебанием температуры или электромагнитным шумом в окружении. Это называется декогеренцией. Удержание кубита в стабильном состоянии достаточно долго, чтобы провести вычисление, долгое время было главной инженерной проблемой квантовых компьютеров.
Физически снизить частоту ошибок отдельного кубита до нуля невозможно. Поэтому с середины 1990-х годов исследователи развивают другую стратегию: объединить множество «физических» кубитов так, чтобы их общее состояние формировало один «логический» кубит, гораздо более устойчивый к ошибкам. Это называется квантовой коррекцией ошибок (QEC).
Понятие «порога»: почему эта граница так важна?
Теория QEC строится на простой идее: если частота ошибок физических кубитов ниже определённого порога, добавление новых кубитов экспоненциально снижает общую ошибку. Но если частота ошибок выше этого порога, происходит обратное — добавление кубитов только ухудшает ситуацию, поскольку каждый новый кубит привносит в систему собственную долю ошибок.
Именно поэтому «опуститься ниже порога» стало для сообщества квантовых вычислений почти священной целью. Теоретически это было известно с 1995 года, но ни одно устройство не могло убедительно продемонстрировать это экспериментально — пока не появился чип Google Willow.
Чип Willow от Google: поворотный момент
Исследователи Google постепенно увеличивали массив кубитов на чипе Willow: сначала решётка 3×3, затем 5×5, затем 7×7. На каждом этапе ожидание было ясным: если система действительно находится ниже порога, логическая частота ошибок должна примерно вдвое снижаться на каждом шаге роста. Согласно результатам, опубликованным в журнале Nature, именно это и произошло — при каждом увеличении дистанции кода на две единицы логическая частота ошибок снижалась примерно в 2,14 раза.
В самой крупной конфигурации (код поверхности со 101 кубитом и дистанцией 7) логическая частота ошибок за цикл упала примерно до 0,143%. Ещё более значимо то, что «время жизни памяти» этого логического кубита превысило время жизни лучшего отдельного физического кубита в системе примерно в 2,4 раза — то есть коррекция ошибок дала результат, переживший сами компоненты, которые она должна была защищать. В отрасли это называют точкой «безубыточности» (breakeven) — порогом, остававшимся недостижимым долгие годы.
Что на самом деле означает «код поверхности»?
Метод, использованный в эксперименте с Willow, называется кодом поверхности. Идея такова: физические кубиты располагаются в решётке, похожей на шахматную доску; часть из них несёт собственно данные, а расположенные между ними другие кубиты постоянно «измеряют» своих соседей, проверяя наличие ошибок. Поскольку эти измерения можно проводить, не нарушая исходную информацию, система способна исправлять ошибки, не разрушая вычисление. По мере роста решётки (с 3×3 до 7×7) у каждого физического кубита появляется больше соседей, а значит, и больше возможностей для обнаружения ошибок — и Google продемонстрировала именно то, что это масштабирование ведёт себя точно так, как предсказывала теория.
Дорожная карта IBM: от коррекции ошибок к квантовому превосходству
IBM подходит к проблеме несколько иначе: не просто снижать количество ошибок, а построить аппаратно-программный конвейер, способный обнаруживать и исправлять их в реальном времени. Согласно опубликованной дорожной карте компании, ведётся работа над 120-кубитным процессором Nighthawk в паре с декодером коррекции ошибок реального времени; заявленное ускорение для этого декодера, по сообщениям, было достигнуто на год раньше запланированного срока.
Архитектура Loon и проблема связности
Чтобы коды коррекции ошибок работали эффективно, кубиты должны быть связаны друг с другом не только прочно, но и гибко. Архитектура чипа Loon от IBM соединяет кубиты на чипе с помощью элементов, называемых «c-couplers», позволяя каждому кубиту взаимодействовать с шестью разными соседями. Это рассматривается как критически важный инженерный шаг на пути к практической реализации масштабируемых кодов коррекции ошибок. IBM заявляет, что на основе этих шагов планирует продемонстрировать подтверждённое «квантовое превосходство» к концу года.
Почему это важно?
Этот прогресс в коррекции ошибок означает, что крупнейшее препятствие на пути превращения квантовых компьютеров из лабораторной диковинки в практический инструмент начинает устраняться. Квантовое превосходство, ожидаемое в самых разных областях — от молекулярного моделирования для разработки лекарств и создания новых материалов до криптографии и задач оптимизации, — требует большого числа надёжно работающих логических кубитов. Продемонстрированное Willow поведение ниже порога и цели IBM по коррекции в реальном времени рассматриваются как первые конкретные доказательства того, что число логических кубитов будет постепенно расти в ближайшие годы.
Конечно, остаются серьёзные инженерные препятствия — прежде всего, необходимость когерентно удерживать вместе тысячи физических кубитов и удерживать производственные затраты в разумных пределах при таком масштабе. Даже самые современные сегодняшние системы превращают сотни физических кубитов лишь в несколько десятков надёжных логических, тогда как для практических приложений речь идёт о тысячах и даже миллионах логических кубитов. Тем не менее это знаменует сдвиг: вопрос, который десять лет назад звучал как «а возможно ли это вообще», теперь превратился в вопрос «насколько быстро это можно масштабировать».
Конкуренция в отрасли, судя по всему, также ускоряет этот прогресс: помимо Google и IBM, другие компании также стремятся преодолеть схожие пороги с собственными архитектурами кубитов — от сверхпроводящих схем до ионных ловушек. Какая архитектура в итоге победит, пока неясно, но то, что коррекция ошибок превратилась из теоретической дискуссии в измеримый инженерный показатель, — важный поворотный момент в процессе взросления этой области.