Cette réduction d’erreurs serait indispensable si l’on voulait remplacer éventuellement les calculateurs classiques par des calculateurs quantiques. Mais pour cela cette réduction devrait être évolutive (scalable)
En informatique quantique, un qubit est un système quantique à deux niveaux, qui représente la plus petite unité de stockage d’information quantique. Ces deux niveaux représentent chacun un état de base du qubit et en font donc l’analogue quantique du bit. Cependant, les qu-bits sont susceptibles d’interférences et d’erreurs qui doivent être idetifiées et corrigées si l’on veut obtenir des calculateurs quantiques aussi efficaces que les calculateurs classiques. Cela sera encore plus nécessaire lorsque l’on voudra leur soumettre des problèmes aussi difficiles que ceux rencontrés dans la physique et la cosmologie actuelles .
Une réponse à cet enjeu est nommée la correction des codes de surface (surface code correction). Il s’agit d’augmenter le nombre des qubits physiques qui travaillent ensemble sur une même question comme s’ils étaient un même qubit logique. Cette méthode est utilisée par les calculateurs classiques, mais elle est ici rendue plus difficile par le fait qu’un qubit s’y présente comme une superposition d’états, zéro et un et que tout effort pour le mesurer directement détruits les données.
C’est pourquoi une équipe de Google dirigée par Hartmut Neven a montré que la taille des qubits quantiques pouvait être augmentée et que ceci entraine une réduction du taux d’erreurs. Si ceci pouvait être vérifié, un calculateur quantique pourrait traiter des problèmes aussi complexes que le font les calculateurs classiques, sinon plus
Rappel. Grâce à la propriété de superposition quantique, un qubit stocke une information qualitativement différente de celle d’un bit. D’un point de vue quantitatif, la quantité d’information gérée par un qubit est virtuellement plus grande que celle contenue dans un bit, mais elle n’est accessible qu’en partie au moment d’une mesure.
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Référence
Published: 22 February 2023
Suppressing quantum errors by scaling a surface code logical qubit
Nature volume614, pages 676–681 (2023
Abstract
Practical quantum computing will require error rates well below those achievable with physical qubits. Quantum error correction1,2 offers a path to algorithmically relevant error rates by encoding logical qubits within many physical qubits, for which increasing the number of physical qubits enhances protection against physical errors. However, introducing more qubits also increases the number of error sources, so the density of errors must be sufficiently low for logical performance to improve with increasing code size. Here we report the measurement of logical qubit performance scaling across several code sizes, and demonstrate that our system of superconducting qubits has sufficient performance to overcome the additional errors from increasing qubit number. We find that our distance-5 surface code logical qubit modestly outperforms an ensemble of distance-3 logical qubits on average, in terms of both logical error probability over 25 cycles and logical error per cycle ((2.914 ± 0.016)% compared to (3.028 ± 0.023)%). To investigate damaging, low-probability error sources, we run a distance-25 repetition code and observe a 1.7 × 10−6 logical error per cycle floor set by a single high-energy event (1.6 × 10−7 excluding this event). We accurately model our experiment, extracting error budgets that highlight the biggest challenges for future systems. These results mark an experimental demonstration in which quantum error correction begins to improve performance with increasing qubit number, illuminating the path to reaching the logical error rates required for computation.
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