Introdução
No mundo da correção quântica de erros, um oprimido está vindo atrás do rei.
Na semana passada, novas simulações de dois grupos relataram que uma classe crescente de códigos quânticos de correção de erros é mais eficiente em uma ordem de magnitude do que o atual padrão ouro, conhecido como código de superfície. Todos os códigos funcionam transformando uma horda de qubits propensos a erros em uma banda muito menor de qubits “protegidos” que raramente cometem erros. Mas nas duas simulações, os códigos de verificação de paridade de baixa densidade – ou LDPC – poderiam tornar qubits protegidos de 10 a 15 vezes menos qubits brutos do que o código de superfície. Nenhum dos grupos implementou estes saltos simulados em hardware real, mas os planos experimentais sugerem que estes códigos, ou códigos semelhantes, poderiam acelerar a chegada de dispositivos quânticos mais capazes.
“Parece realmente que está se concretizando”, disse Daniel Gottesman da Universidade de Maryland, que estuda códigos LDPC, mas não esteve envolvido nos estudos recentes. “Esses [códigos] podem ser coisas práticas que podem melhorar muito nossa capacidade de fabricar computadores quânticos.”
Os computadores clássicos funcionam com bits que raramente falham. Mas os objetos semelhantes a partículas – qubits – que alimentam os computadores quânticos perdem seu encanto quântico quando qualquer coisa os tira de seu estado delicado. Para persuadir futuros qubits a serem úteis, os pesquisadores planejam usar correção de erro quântico, a prática de usar qubits extras para codificar informações de forma redundante. É semelhante em espírito a proteger uma mensagem da estática, falando cada palavra duas vezes, espalhando a informação entre mais personagens.
O Rei Canônico
Em 1998, Alexei Kitaev, do Instituto de Tecnologia da Califórnia, e Sergey Bravyi, então do Instituto Landau de Física Teórica, na Rússia, introduziram o código quântico de superfície com correção de erros. Ele organiza qubits em uma grade quadrada e executa algo como um jogo de Campo Minado: cada qubit se conecta a quatro vizinhos, portanto, verificar os qubits auxiliares designados permite que você espione discretamente quatro qubits que transportam dados. Dependendo se a verificação retornar 0 ou 1, você pode inferir se alguns dos vizinhos erraram. Ao verificar o quadro, você pode deduzir onde estão os erros e corrigi-los.
Introdução
Por meio dessas verificações - e ajustes mais sutis nos qubits duvidosos - você também pode ocultar um qubit confiável em todos os qubits que transportam dados do bloco quadrado, não exatamente aqui ou ali, mas em qualquer lugar. Contanto que os qubits duvidosos mantenham as operações do Campo Minado funcionando sem problemas, o qubit oculto permanece seguro e pode ser manipulado para realizar operações. Dessa forma, o código de superfície funde elegantemente muitos qubits de má qualidade em um único qubit que raramente erra.
“O que é um pouco irritante para mim é que o código de superfície é a coisa mais simples que você pode imaginar”, disse Nikolas Breuckmann, um físico que se tornou matemático na Universidade de Bristol e passou anos tentando melhorar o esquema. “E tem um desempenho extremamente bom.”
O código tornou-se o padrão ouro para correção de erros; era altamente tolerante com qubits malcomportados e a grade era fácil de visualizar. Como resultado, o código de superfície influenciou o design de processadores quânticos e roteiros quânticos.
“Tem sido a coisa certa a fazer”, disse Bárbara Terhal, teórico da informação quântica do instituto de pesquisa QuTech, na Holanda. “Este é o chip que você precisa fazer.”
A desvantagem do código de superfície, que ainda não foi totalmente demonstrada na prática, é um apetite insaciável por qubits. Blocos maiores de qubits de má qualidade são necessários para proteger mais fortemente o qubit confiável. E para criar vários qubits protegidos, você precisa unir vários blocos. Para os pesquisadores que sonham em executar algoritmos quânticos em muitos qubits protegidos, esses são fardos onerosos.
Em 2013, Gottesman viu uma saída potencial para esta confusão.
Pesquisadores incluindo Terhal e Bravyi tiveram encontrou provas sugerindo que, para um código simples que conectava apenas vizinhos a vizinhos, o código de superfície funcionou tão bem quanto você poderia esperar. Mas e se você permitisse que cada verificação vinculasse qubits distantes? Os teóricos da informação quântica já tinham começado a explorar códigos que apresentam tais conexões “não locais”, que são casualmente chamados de códigos LDPC. (É confuso, o código de superfície também é tecnicamente um código LDPC, mas na prática o termo geralmente se refere aos membros mais exóticos do clã com verificações não locais.)
Gottesman então mostrou que certos códigos LDPC poderiam ser muito menos vorazes: eles poderiam amontoar vários qubits protegidos em um único bloco, o que ajudaria a evitar os crescentes requisitos de qubit do código de superfície para algoritmos maiores.
Mas o trabalho de Gottesman foi altamente idealizado e considerou enxames essencialmente infinitos de qubits. O desafio prático era ver se os pesquisadores conseguiriam reduzir os códigos LDPC para trabalhar em dispositivos quânticos reais, preservando ao mesmo tempo sua potência.
Demonstrando Proteção Virtual
Nos últimos dois anos, Breuckmann e outros pesquisadores começaram a examinar o desempenho dos códigos LDPC que podem ser executados em sistemas cada vez menores. A esperança era que alguns pudessem caber nos dispositivos atuais, que podem fornecer talvez 100 qubits brutos.
Semana passada, uma equipe de pesquisadores da IBM liderada por Bravyi revelou uma simulação do menor e mais concreto projeto LDPC já feito, com base em um código LDPC de um papel pouco conhecido publicado em 2012. Começou com a verificação do código de superfície de quatro qubits vizinhos e adicionou dois qubits “não locais” cuidadosamente escolhidos.
Eles simularam os vários erros que poderiam surgir se o código fosse executado em um circuito real, um processo que seria como enfiar um caça a jato digital em um túnel de vento digital e ver como ele voa. E eles descobriram que seu código poderia proteger seus qubits confiáveis com muito mais eficiência do que o código de superfície. Em uma execução de teste, o código pegou 288 qubits brutos que falharam 0.1% das vezes e os usou para criar 12 qubits protegidos com uma taxa de falha 10,000 vezes menor. Para a mesma tarefa, estimou a equipe, o código de superfície exigiria mais de 4,000 qubits de entrada.
“Ficamos muito surpresos com isso”, disse Andrew Cross, pesquisador da equipe da IBM.
A simulação provoca a possibilidade de obter hoje a correção de erros de amanhã, porque embora ninguém tenha acesso a 4,000 qubits, dispositivos com centenas de qubits estão ao virar da esquina.
“Você pode ver uma quantidade substancial de tolerância a falhas em dispositivos que possuem vários qubits que temos hoje”, disse Gottesman.
Um dia após o aparecimento da pré-impressão da IBM, uma colaboração multiinstitucional de pesquisadores liderada por Mikhail Lukin da Universidade de Harvard e Liang Jiang da Universidade de Chicago postou resultados semelhantes. (Os pesquisadores se recusaram a discutir seu trabalho, que foi submetido a uma revista especializada.) Eles tiraram a poeira de outros dois LDPC códigos, modificou-os para simulação e descobriu que eles também exigiam cerca de um décimo do número de qubits de entrada para produzir dezenas a centenas de qubits bons, quando comparados ao código de superfície.
Mas construir um F-35 é mais difícil do que simular um F-35, e construir um dispositivo pronto para código LDPC também será extremamente desafiador. “Duas coisas principais podem impedir que essas coisas realmente assumam o controle”, disse Gottesman.
Primeiro, criar conexões não locais entre qubits é difícil, especialmente para empresas como a IBM, que fabricam qubits a partir de circuitos supercondutores imóveis. Conectar esses circuitos com seus vizinhos é natural, mas criar links entre qubits distantes não é.
Introdução
Em segundo lugar, os códigos LDPC se destacam quando seus qubits protegidos são usados para memória, como aconteceu na simulação da IBM. Mas quando se trata de usar esses qubits nebulosos e sobrepostos para cálculos, a estrutura de código emaranhada e não local torna muito mais difícil selecionar e orientar os qubits desejados.
“Sabemos que, em princípio, é possível fazer estes cálculos”, disse Gottesman, que esboçou um esquema para o fazer no seu trabalho de 2013. “Mas não sabemos se é possível fazer isso de uma forma realmente prática.”
Lukin e colegas deram passos modestos para resolver estas fraquezas primárias. Por um lado, a equipe simulou a computação ponta a ponta fundindo uma memória quântica protegida por LDPC com um processador quântico protegido por código de superfície. Nesse esquema, as economias de qubit sobreviveram em grande parte à carga de cálculo, mas ao custo de a computação demorar mais para ser executada.
Além disso, a equipe de Lukin adaptou suas simulações para um tipo de qubits de roaming livre que são uma opção natural para organizar conexões de longo alcance. Ao contrário dos circuitos supercondutores estacionários, seus qubits são átomos mantidos por raios laser. Ao mover os lasers, eles podem colocar qubits distantes em contato. “Isso é incrível para códigos LDPC”, disse Breuckmann.
Quando — ou mesmo se — os códigos LDPC se tornarão práticos, permanece incerto. Demonstrações de dezenas de qubits de memória confiáveis provavelmente estarão a pelo menos alguns anos de distância, mesmo nas previsões mais otimistas, e os cálculos permanecem mais distantes. Mas as simulações recentes fazem com que o código de superfície pareça cada vez mais um trampolim no caminho para a computação quântica, e não o destino.
“Há uma razão pela qual o código de superfície existe há 20 anos”, disse Breuckmann. “É difícil de vencer, mas agora temos provas de que podemos realmente vencê-lo.”
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- Fonte: https://www.quantamagazine.org/new-codes-could-make-quantum-computing-10-times-more-efficient-20230825/
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