De ce fiecare computer cuantic va avea nevoie de un computer clasic puternic

Unul dintre cele mai izbitoare lucruri despre calculul cuantic este că domeniul, în ciuda faptului că nu s-a dovedit deosebit de util, a dat naștere deja o colecție de startup-uri care se concentrează pe construirea a altceva decât qubiți. Ar putea fi ușor să respingem acest lucru drept oportunism – încercarea de a profita de hype-ul din jurul calculului cuantic. Dar poate fi util să ne uităm la lucrurile pe care le vizează aceste startup-uri, pentru că pot fi un indiciu al problemelor grele din calculul cuantic care nu au fost încă rezolvate de nici una dintre marile companii implicate în acel spațiu – companii precum Amazon, Google, IBM sau Intel.

În cazul unei companii din Marea Britanie numită Riverlane, piesa nerezolvată care este abordată este cantitatea uriașă de calcule clasice care vor fi necesare pentru ca hardware-ul cuantic să funcționeze. În mod specific, vizează cantitatea uriașă de procesare a datelor care va fi necesară pentru o parte cheie a corectării erorilor cuantice: recunoașterea când a apărut o eroare.

Detectarea erorilor vs. date

Toți qubiții sunt fragili, tinzând să-și piardă starea în timpul operațiunilor sau pur și simplu în timp. Indiferent de tehnologia – atomi reci, transmoni supraconductori, orice – aceste rate de eroare pun o limită strictă a cantității de calcul care poate fi făcută înainte ca o eroare să fie inevitabilă. Acest lucru exclude efectuarea aproape a tuturor calculelor utile care operează direct pe qubiții hardware existenți.

Soluția general acceptată pentru aceasta este să lucrezi cu ceea ce se numesc qubiți logici. Acestea implică conectarea mai multor qubiți hardware împreună și răspândirea informațiilor cuantice între ei. Qubiți hardware suplimentari sunt legați astfel încât să poată fi măsurați pentru a monitoriza erorile care afectează datele, permițând corectarea acestora. Este nevoie de zeci de qubiți hardware pentru a face un singur qubit logic, ceea ce înseamnă că chiar și cele mai mari sisteme existente pot suporta doar aproximativ 50 de qubiți logici robusti.

Fondatorul și CEO-ul Riverlane, Steve Brierley, a spus lui Ars că corectarea erorilor nu subliniază doar hardware-ul qubit; accentuează și porțiunea clasică a sistemului. Fiecare dintre măsurătorile qubiților utilizați pentru monitorizarea sistemului trebuie procesată pentru a detecta și interpreta orice erori. Vom avea nevoie de aproximativ 100 de qubiți logici pentru a face unele dintre cele mai simple calcule interesante, adică să monitorizăm mii de qubiți hardware. Efectuarea unor calcule mai sofisticate poate însemna mii de qubiți logici.

Aceste date de corectare a erorilor (denumite date despre sindrom în teren) trebuie citite între fiecare operație, ceea ce generează o mulțime de date. „La scară, vorbim de o sută de terabytes pe secundă”, a spus Brierley. „La un milion de qubiți fizici, vom procesa aproximativ o sută de terabytes pe secundă, adică streaming global Netflix”.

De asemenea, trebuie să fie procesat în timp real, altfel calculele vor fi oprite în așteptarea corectării erorilor. Pentru a evita acest lucru, erorile trebuie detectate în timp real. Pentru qubiții bazați pe transmoni, datele despre sindrom sunt generate aproximativ la fiecare microsecundă, așa că în timp real înseamnă finalizarea procesării datelor – eventual Terabytes – cu o frecvență de aproximativ un Megahertz. Și Riverlane a fost înființat pentru a oferi hardware capabil să o gestioneze.

Manipularea datelor

Sistemul dezvoltat de companie este descris într-o lucrare pe care o are postat pe arXiv. Este conceput pentru a gestiona datele despre sindrom după ce alt hardware a convertit deja semnalele analogice în formă digitală. Acest lucru permite hardware-ului Riverlane să stea în afara oricărui hardware cu temperatură joasă care este necesar pentru unele forme de qubit fizici.

Datele respective sunt rulate printr-un algoritm numit „decodor de grupare de coliziuni”, care se ocupă de detectarea erorilor. Pentru a-și demonstra eficacitatea, ei îl implementează pe baza unui Field Programmable Gate Array tipic de la Xilinx, unde ocupă doar aproximativ 5% din cip, dar poate gestiona un qubit logic construit din aproape 900 de qubits hardware (simulați, în acest caz).

Compania a demonstrat, de asemenea, un cip personalizat care gestiona un qubit logic și mai mare, în timp ce ocupă doar o mică fracțiune de milimetru pătrat și consumă doar 8 miliwați de putere.

Ambele versiuni sunt foarte specializate; pur și simplu furnizează informațiile despre eroare pentru ca alte părți ale sistemului să acționeze asupra lor. Deci, este o soluție foarte concentrată. Dar este și destul de flexibil prin faptul că funcționează cu diverse coduri de corectare a erorilor. În mod critic, se integrează și cu sisteme concepute pentru a controla un qubit bazat pe fizici foarte diferite, inclusiv atomi reci, ioni prinși și transmoni.

„Cred că de la început a fost un pic de puzzle”, a spus Brierley. „Ai toate aceste tipuri diferite de fizică; cum vom face asta?” S-a dovedit a nu fi o provocare majoră. „Unul dintre inginerii noștri era la Oxford, lucrând cu qubiții supraconductori, iar după-amiaza lucra cu qubiții capcană de fier. S-a întors la Cambridge și a fost entuziasmat. A spus: „Ei folosesc același control. electronică.” Se dovedește că, indiferent de fizica implicată în controlul qubiților, toată lumea a împrumutat același hardware dintr-un domeniu diferit (Brierley a spus că este un sistem de radiofrecvență Xilinx pe un cip construit pentru prototiparea stației de bază 5G .) Acest lucru face relativ ușor integrarea hardware-ului personalizat Riverlane cu o varietate de sisteme.