Zuverlässige Ergebnisse von verrauschten Quantencomputern können Tausende wiederholte Schaltungsausführungen erfordern.
In einer Studie vom 16. September berichteten IBM-Forschende, den Sampling-Overhead durch die Kombination von Fehlererkennung und probabilistischer Fehleraufhebung (PEC) auf dem supraleitenden Prozessor ibm_aachen des Unternehmens um bis zu das 63-Fache reduziert zu haben.
Das Ergebnis könnte einige Berechnungen auf vorhandener Quantenhardware weniger ressourcenintensiv machen. IBM wertet das Experiment außerdem als Beleg dafür, dass Techniken aus den Bereichen Fehlerminderung und Fehlerkorrektur schon vor dem Eintreffen vollständig fehlertoleranter Quantencomputer zusammenwirken können.
Die Ergebnisse der Studie
Die IBM-Forschenden Laurin Fischer, Ali Javadi-Abhari, Simon Martiel und Alireza Seif kombinierten zwei bereits bestehende Techniken. Die Fehlererkennung markiert Ergebnisse mit identifizierbaren Fehlern und verwirft sie, während die probabilistische Fehleraufhebung (PEC) die verbleibenden Fehler korrigiert. Die kombinierte Methode nennen sie Spacetime-PEC, da sie Fehler anhand ihres Ortes und ihres Zeitpunkts innerhalb einer Schaltung modelliert.
Das Team testete die Methode auf dem supraleitenden Prozessor ibm_aachen von IBM mit 22 Daten- und 27 Prüf-Qubits in Schaltungen mit bis zu 648 Controlled-Z-Gattern. Bei diesem Test identifizierten vier Fehlererkennungsprüfungen laut dem IBM-Forschungsblog, etwa 65 % der modellierten elementaren Fehler und reduzierten damit das verbleibende Rauschen, das die PEC abschwächen musste. Bei sechs Trotter-Schritten schätzten die Forschenden, dass die kombinierte Methode 1.359 Stichproben benötigen würde, um die angestrebte Präzision zu erreichen, verglichen mit 85.545 bei alleiniger Verwendung der PEC – eine Reduktion um etwa das 63-Fache für diese Versuchsanordnung.
Metrik | Ergebnis |
|---|---|
Reduktion des Sampling-Overheads, 6 Trotter-Schritte | 63-fach |
Reduktion des Sampling-Overheads, 4 Trotter-Schritte | 15,9-fach |
Reduktion des Sampling-Overheads, 2 Trotter-Schritte | 3,7-fach |
Erkannte modellierte elementare Fehler | ~65% |
Verwendete Qubits (Daten / Prüfung) | 22 / 27 |
Schaltungstiefe (maximale Anzahl kontrollierter Z-Gatter) | 648 |
Aufbauend auf IBMs umfassenderem Vorstoß zur Fehlertoleranz
Das Ergebnis baut auf IBMs weiterer Arbeit zur Fehlerkorrektur in diesem Jahr auf. In einem Meilenstein der Kryotechnik auf dem Weg zu Quantum Starling verband das Unternehmen zwei ultrakalte Module, die für ein künftiges fehlertolerantes System benötigt werden. Die Fehlerkorrektur selbst muss es jedoch noch in großem Maßstab demonstrieren. The Quantum Computing Report weist darauf hin, dass die neue Studie neben separat entwickelten hierarchischen Codes steht. IBM zufolge könnte sie letztlich Billionen logischer Operationen bei einer niedrigen physischen Fehlerrate ermöglichen.
Teil eines umfassenderen Vorstoßes hin zu nutzbaren Quantensystemen
Die Arbeit von IBM ist Teil der branchenweiten Bemühungen, Quantensysteme nutzbarer zu machen – von US-Investitionen in konkurrierende Architekturen für Quantencomputer bis hin zu Softwareprojekten wie dem kürzlich von Fujitsu als Open Source veröffentlichten OpenQARP-Paket.
Die Autoren des Papers, Laurin Fischer, Ali Javadi-Abhari, Simon Martiel und Alireza Seif, schrieben in einem von The Quantum Insider zitierten IBM-Blogbeitrag: „Quantenfehlerminderung und Quantenfehlerkorrektur werden häufig als Werkzeuge für unterschiedliche Epochen des Quantencomputings dargestellt: Fehlerminderung für Geräte der nahen Zukunft und Fehlerkorrektur für skalierbare Fehlertoleranz.“ Das neue Ergebnis beseitigt diese Trennung nicht, zeigt aber, dass die beiden Techniken vor dem Eintreffen der Fehlertoleranz produktiv kombiniert werden können.
Die Erkenntnis von eWeek: Der Haken hinter der 63-fach-Angabe
Die 63-fach-Angabe bezieht sich auf den abgeleiteten Sampling-Overhead bei sechs Trotter-Schritten. Sie stammt aus einem Preprint, der noch keinem Peer-Review unterzogen wurde. Das Ergebnis wurde bislang nicht unabhängig auf einem anderen Quantensystem reproduziert.
Dieser Unterschied ist wichtig. Bei der Berichterstattung über solche Ergebnisse werden verschiedene Metriken häufig zu einem einzigen Multiplikator in der Schlagzeile zusammengefasst – ähnlich wie Qubit-Zahlen mit Werten für Fidelity oder Kohärenz verglichen werden, die etwas völlig anderes messen. In diesem Ergebnis werden erneute Ausführungen gezählt.
Peer-Review und Reproduktionen auf anderer Hardware werden zeigen, ob die Reduktion bei verschiedenen Prozessoren, Rauschprofilen und Schaltungsdesigns Bestand hat. Bis dahin ist die 63-fache Reduktion am besten als vielversprechendes Ergebnis einer einzelnen Versuchsanordnung zu verstehen – nicht als allgemeine Senkung der Kosten für Quantenfehlerkorrektur.