Il est souvent dit que celui qui maîtrisera les ordinateurs quantiques dominera le monde. En sera-t-il ainsi pour Google ? Ses chercheurs annoncent avoir franchi un pas décisif dans la maîtrise des ordinateurs quantiques en leur permettant de corriger eux-mêmes leurs erreurs
Sur un calculateur numérique classique, les unités de calcul ou bits peuvent générer des erreurs dues à de multiples causes inévitables, telles que des erreurs de lecture. Mais les bits ne peuvent avoir que deux valeurs, zéro et 1. L’erreur consistant par exemple à prendre un zéro pour un 1 ou l’inverse peut être relativement facilement détectée et corrigé par un programme automatique de correction d’erreurs.
Il n’en est plus de même dans les calculateurs quantiques où les bits quantiques ou qubits peuvent prendre une infinité de valeurs entre le zéro et le 1. Le nombre des erreurs possibles devient lui-aussi infini. Autrement dit, aucun programme ne peut les corriger. Ajouter des qubits à l’ordinateur ne fera qu’ajouter des erreurs aux erreurs.
Pour résoudre cette difficulté, les ingénieurs de Google ont imaginé une solution consistant à regrouper un certain nombre de qubits pour en faire un « qubit logique » unique.
Cette technique dite « surface code correction » permet d’ajouter des qubits pour leur permettre d’agir comme un qubit logique unique. Dans cette méthode, plutôt que directement vérifier la valeur d’un qubit unique, il est possible d’observer les propriétés relatives des qu-bits physiques de différentes façons pouvant faire apparaître là où des erreurs se seraient produites.
Voir https://www.quera.com/glossary/surface-codes
Pour en dire plus sur cette méthode qui est moins simple qu’il ne semble, on se référera à l’article dont on trouvera les références ci-dessous.
Cependant, la méthode ne pourrait être efficace que si elle réduisait le taux d’erreurs à 1 pour 1 million d’opérations. Il faudra réaliser pour ce faire des calculateurs quantiques comportant bien plus de qubits qu’ils n’en ont actuellement, soit pour être précis 1457
Référence
[Submitted on 24 Aug 2024]
Quantum error correction below the surface code threshold
(149 additional authors not shown)
Rajeev Acharya, Laleh Aghababaie-Beni, Igor Aleiner, Trond I. Andersen, Markus Ansmann, Frank Arute, Kunal Arya, Abraham Asfaw, Nikita Astrakhantsev, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Dave Bacon, Brian Ballard, Joseph C. Bardin, Johannes Bausch, Andreas Bengtsson, Alexander Bilmes, Sam Blackwell, Sergio Boixo, Gina Bortoli, Alexandre Bourassa, Jenna Bovaird, Leon Brill, Michael Broughton, David A. Browne, Brett Buchea, Bob B. Buckley, David A. Buell, Tim Burger, Brian Burkett, Nicholas Bushnell, Anthony Cabrera, Juan Campero, Hung-Shen Chang, Yu Chen, Zijun Chen, Ben Chiaro, Desmond Chik, Charina Chou, Jahan Claes, Agnetta Y. Cleland, Josh Cogan, Roberto Collins, Paul Conner, William Courtney, Alexander L. Crook, Ben Curtin, Sayan Das, Alex Davies, Laura De Lorenzo, Dripto M. Debroy, Sean Demura, Michel Devoret, Agustin Di Paolo, Paul Donohoe, Ilya Drozdov, Andrew Dunsworth, Clint Earle, Thomas Edlich, Alec Eickbusch, Aviv Moshe Elbag, Mahmoud Elzouka, Catherine Erickson, Lara Faoro, Edward Farhi, Vinicius S. Ferreira, Leslie Flores Burgos, Ebrahim Forati, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Suhas Ganjam, Gonzalo Garcia, Robert Gasca, Élie Genois, William Giang, Craig Gidney, Dar Gilboa, Raja Gosula, Alejandro Grajales Dau, Dietrich Graumann, Alex Greene, Jonathan A. Gross, Steve Habegger, John Hall, Michael C. Hamilton, Monica Hansen, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harrington, Francisco J. H. Heras, Stephen Heslin, Paula Heu, Oscar Higgott, Gordon Hill, Jeremy Hilton, George Holland, Sabrina Hong, Hsin-Yuan Huang, Ashley Huff, William J. Huggins, Lev B. Ioffe et al.
Quantum error correction provides a path to reach practical quantum computing by combining multiple physical qubits into a logical qubit, where the logical error rate is suppressed exponentially as more qubits are added. However, this exponential suppression only occurs if the physical error rate is below a critical threshold. In this work, we present two surface code memories operating below this threshold: a distance-7 code and a distance-5 code integrated with a real-time decoder. The logical error rate of our larger quantum memory is suppressed by a factor of Λ = 2.14 ± 0.02 when increasing the code distance by two, culminating in a 101-qubit distance-7 code with 0.143% ± 0.003% error per cycle of error correction. This logical memory is also beyond break-even, exceeding its best physical qubit’s lifetime by a factor of 2.4 ± 0.3. We maintain below-threshold performance when decoding in real time, achieving an average decoder latency of 63 μs at distance-5 up to a million cycles, with a cycle time of 1.1 μs. To probe the limits of our error-correction performance, we run repetition codes up to distance-29 and find that logical performance is limited by rare correlated error events occurring approximately once every hour, or 3 × 109 cycles. Our results present device performance that, if scaled, could realize the operational requirements of large scale fault-tolerant quantum algorithms.
| Comments: | 10 pages, 4 figures, Supplementary Information |
| Subjects: | Quantum Physics (quant-ph) |
| Cite as: | arXiv:2408.13687 [quant-ph] |
| (or arXiv:2408.13687v1 [quant-ph] for this version) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.13687 Focus to learn more |
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