Googlen onlangs onthuld zijn nieuwste kwantumprocessor, genaamd ‚Willow‘. Het onderzoeksteam dat het heeft gebouwd, heeft het ook getest en de resultaten waren dat ook gepubliceerd in Natuur.
Ze creëerden veel ophef over de haalbaarheid van kwantumcomputers die veel praktische problemen zouden kunnen aanpakken.
De resultaten leidden ook tot intrigerende debatten over het verklaren van de kracht van kwantuminformatieverwerking en hoe deze problemen zouden kunnen oplossen waar zelfs de krachtigste klassieke computers mee worstelen.
Bit versus qubit
Computers verwerken informatie die is opgeslagen in een reeks nullen en enen. In klassieke computers wordt een fysiek systeem met twee mogelijke toestanden gebruikt om deze nullen en enen weer te geven. Deze fysieke systemen worden bits genoemd. Een bekend voorbeeld is een elektrisch circuit dat twee spanningsniveaus mogelijk maakt, de ene genaamd 0 en de andere genaamd 1. Een klassieke computer is een verzameling bits bij elkaar, en de informatie die in en uit bits stroomt, wordt bestuurd en gemanipuleerd door fysieke bewerkingen die we poort operaties. Een EN-poort accepteert bijvoorbeeld twee ingangen, elk 0 of 1, en voert 1 uit als beide ingangen 1 en 0 zijn voor een andere combinatie van ingangen.
Een kwantumbit, of qubit, heeft twee verschillende toestanden die 0 en 1 vertegenwoordigen. Belangrijker nog is dat een qubit zich in toestanden kan bevinden die ook combinaties zijn van 0 en 1. Dit kenmerk wordt kwantumsuperpositie genoemd. Klassieke bits kunnen dit niet. Vanwege deze mogelijkheid heeft elke qubit twee afzonderlijke getallen nodig om de bijdragen van respectievelijk 0 en 1 in de staat van de qubit weer te geven. Als we twee bits hebben, hebben we twee getallen nodig, één voor elke bit, om de status van de verzameling weer te geven. Met twee kwantumbits hebben we vier getallen nodig om de toestand weer te geven. Voor 10 bits hebben we 10 cijfers nodig om de status van de verzameling weer te geven. Voor tien qubits hebben we er twee nodig10 (1.024) nummers.
Deze exponentiële groei in de informatie die nodig is om de toestanden van qubits weer te geven en de superpositie van toestanden zijn de belangrijkste redenen waarom kwantumcomputers efficiënter en krachtiger zouden kunnen zijn dan klassieke computers. Net als een klassieke computer is een kwantumcomputer ook een verzameling qubits en een groot aantal fysieke bewerkingen, kwantumpoorten genaamd, die de toestand van qubits veranderen om berekeningen uit te voeren.
Moeilijk te isoleren
Een belangrijke belemmering voor het realiseren van kwantumcomputers is de fragiele aard van kwantumtoestanden. Terwijl klassieke bits robuust en duurzaam zijn, zijn qubits kwetsbaar en bezwijken ze snel bij de minste verstoring. Dit beperkt op zijn beurt de hoeveelheid tijd waarin qubits informatie kunnen vasthouden, hoe foutloos de kwantumcomputer zijn berekeningen kan houden en hoe goed een kwantumcomputer kan worden geschaald.
Het is moeilijk om een fysiek apparaat te isoleren om verstoringen als gevolg van externe ruis te voorkomen. Daarom zijn berekeningen gevoelig voor fouten. Wanneer bijvoorbeeld wordt verwacht dat een bit de waarde 0 vertegenwoordigt, bestaat er een kleine kans dat deze zich in de toestand bevindt die de waarde 1 vertegenwoordigt. Dit wordt de bit-flip-fout genoemd. Methoden om deze fouten te identificeren en op te lossen worden foutcorrectieprotocollen genoemd.
Een enkele 0 wordt weergegeven door drie bits in de toestand 000 (overeenkomend met elke bit in de toestand 0). Als er een bit-flip-fout optreedt, kan de resulterende toestand 100, 010 of 001 zijn (afhankelijk van of het eerste, tweede of derde bit wordt omgedraaid). Op dezelfde manier wordt 1 weergegeven als 111. Als we 01 als basisinformatie moeten coderen, is de werkelijke weergave 000111. Als we naar de aaneengeschakelde reeks in groepen van drie bits kijken, betekent het voorkomen van 100, 010, 001, 011,101 of 110 er is een fout ingeslopen. Wanneer drie fysieke bits één logisch cijfer vertegenwoordigen, is het gemakkelijk om erachter te komen welk bit is omgedraaid en dit te corrigeren geschikt vóór de volgende stap in de berekening.
Op dezelfde manier is een manier om het effect van fouten in een kwantumcomputer te verzachten het corrigeren ervan met behulp van extra qubits die bijhouden welke fouten tijdens berekeningen binnensluipen. Dit is een logisch antwoord op het foutenprobleem, maar niet geschikt voor qubits in gesuperponeerde toestanden. Het maken van exacte kopieën van onbekende gesuperponeerde toestanden is verboden door de niet-kloneringsstelling van de kwantumfysica. Aan de andere kant vereist foutcorrectie vaak redundantie, dat wil zeggen het leveren van meer qubits dan nodig is om informatie te coderen. Dit maakt duidelijk dat er meer dan één fysieke qubit nodig is om één logische qubit te vertegenwoordigen. (Qubits hebben ook een ander type fout, de zogenaamde fase-flip-fout, die soortgelijke uitdagingen met zich meebrengt als foutcorrectie.)
Een effectieve methode om fouten in een kwantumcomputer te detecteren en te corrigeren zonder ook de stelling van niet-klonen te schenden, wordt oppervlaktecode genoemd. Hier rangschikken ingenieurs een array van qubits op een raster. De qubits zijn gegroepeerd in twee categorieën, namelijk dataqubits en meetqubits. Hoewel we de fout in dataqubits willen identificeren en corrigeren, zal elke poging om ze te meten ze uit hun superpositie dwingen en zal alle informatie die ze coderen verloren gaan.
Om dit te voorkomen, biedt de oppervlaktecodemethode de set meetqubits. Deze qubits worden via geschikte poortbewerkingen verstrengeld met dataqubits. (Als twee qubits verstrengeld zijn, zal elke meting van het ene deeltje er onmiddellijk voor zorgen dat het andere deeltje zijn superpositiestatus verliest.) In deze opstelling wordt de aanwezigheid van fouten in de dataqubits afgeleid door geschikte metingen van de meetqubits uit te voeren, terwijl gebruik wordt gemaakt van de poorten om te voorkomen dat de dataqubits worden beïnvloed, en zo inconsistenties in de dataqubits te corrigeren.
Het foutenpercentage
Volgens Google heeft zijn nieuwe quantumprocessor Willow een aanzienlijk betere foutcorrectie en is daarmee aanzienlijk sneller dan andere quantumcomputers, om nog maar te zwijgen van klassieke computers. De onderzoekers die het ontwikkelden, testten het door het te gebruiken om een rekenkundig moeilijk probleem op te lossen.
Willow herbergt 105 fysieke qubits en werkt bij temperaturen die dicht bij de theoretisch mogelijke laagste temperatuur liggen (0 K, -273,15 ° C). Bijna de helft hiervan zijn dataqubits en de overige zijn meetqubits. De supergeleidende qubits zijn geen strikt tweestatensystemen. Bij het uitvoeren van poortbewerkingen kan het fysieke systeem opgewonden raken of ‚lekken‘ naar andere toestanden dan 0 en 1. Deze aangeslagen toestanden kunnen vervolgens de berekeningen verstoren en fouten introduceren. Er worden dus enkele qubits – dat wil zeggen de meetqubits – gereserveerd om dergelijke lekfouten te corrigeren.
Coherentietijd is de duur gedurende welke een beoogde toestand (meestal superposities) van een qubit kan overleven zonder te worden veranderd als gevolg van interacties met de omgeving of met andere delen van de computer. De coherentietijd van dataqubits op Willow bedraagt ongeveer 100 microseconden, wat meer is dan de coherentietijd van de fysieke qubits. Dit is een gevolg van de gebruikte foutcorrectieprotocollen. Dit is op zichzelf een interessant resultaat, omdat het betekent dat de informatieopslagtijd kan worden verbeterd door extern manoeuvreren.
De volgende mijlpaal die onderzoekers moeten bereiken is het verlagen van het foutenpercentage – berekend als de verhouding tussen het aantal qubit-fouten en het aantal poortbewerkingen – terwijl ze steeds grotere kwantumcomputers bouwen met meer fysieke qubits en meer foutcorrectiebewerkingen. Google alleen al is geëvolueerd van 3 bij 3 naar 5 bij 5 naar 7 bij 7 arrays van dataqubits, en het foutenpercentage is bij elke stap met meer dan de helft afgenomen.
Wat je van een verzameling qubits op een circuit verwacht, is dat het foutenpercentage ofwel hetzelfde blijft, ofwel toeneemt naarmate het aantal qubits toeneemt. Dat het foutenpercentage kleiner wordt naarmate er meer qubits worden toegevoegd, is het vermogen onder de drempel van de architectuur en werking van Willow. Dit is van vitaal belang om kwantumprocessors te realiseren met voldoende qubits die vrijwel foutloze berekeningen uitvoeren van problemen van praktisch belang – het uiteindelijke doel.
Geen doodlopende wegen
De bijzonder rekentechnisch moeilijke taak waarmee Google Willow heeft getest, wordt willekeurige circuitsampling (RCS) genoemd. In de RCS-taak moet Willow de waarschijnlijkheid berekenen van het voorkomen van mogelijke strings van 0s en 1s in de uitvoer wanneer de kwantumpoorten die op de qubits inwerken willekeurig worden gekozen. Als er geen ruis is, is RCS een computationeel zware taak, wat betekent dat het aantal berekeningen dat nodig is om de voorspelling te doen exponentieel toeneemt met de invoergrootte.
Willow voltooide de RCS-taak voor willekeurige poortoperaties die op Willow in een paar minuten konden worden gerealiseerd. De onderzoekers schatten dat dezelfde taak op de krachtigste klassieke computer die momenteel beschikbaar is, 10 septiljoen jaar zou duren (dat wil zeggen 1 gevolgd door 24 nullen). Ter vergelijking: de leeftijd van het heelal in jaren is ongeveer 1 gevolgd door 10 nullen. Het is aannemelijk dat klassieke computers met betere algoritmen uiteindelijk de prestatie van Willow kunnen evenaren, hoewel onderzoekers zich vandaag de dag niet bewust zijn van dergelijke verbeteringen.
Onderzoekers zijn nog ver verwijderd van het realiseren van kwantumprocessors van redelijke omvang die bruikbaar zijn in praktische contexten. Dit gezegd hebbende, is het niet meer dan normaal dat Willow het soort buzz veroorzaakte dat het veroorzaakte: het heeft aangetoond dat de belangrijkste problemen bij het realiseren van een betrouwbare kwantumcomputer kunnen worden aangepakt en overwonnen, en dat ze geen doodlopende weg zijn. Het werk van het Google-team biedt hoop dat kwantumcomputers ons binnenkort kunnen helpen de mysteries van de natuur te ontrafelen en ook computationeel moeilijke problemen op het gebied van onder meer het ontwerpen van medicijnen, materiaalkunde, klimaatmodellering en optimalisatie kunnen oplossen – allemaal met een diepe maatschappelijke impact.
S. Srinivasan is hoogleraar natuurkunde aan de Krea Universiteit.
Gepubliceerd – 31 december 2024 08:00 uur IST
