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| Un refrigerador adornado con cables de microondas enfría el chip cuántico de Google casi hasta el cero absoluto. ERIK LUCERO/GOOGLE IA CUÁNTICA |
Un nuevo trabajo de Google Quantum AI representa un paso hacia el desarrollo de la corrección cuántica de errores escalable para que los ordenadores cuánticos puedan alcanzar tasas de error suficientemente bajas y ejecutar algoritmos útiles.
Los ordenadores cuánticos, al igual que sus homólogos clásicos, son propensos a errores causados por el "ruido" (o perturbación) del sistema físico subyacente; para aprovechar su potencial es necesario reducir las tasas de error.
Un método de corrección de errores cuánticos utiliza códigos de corrección de errores, en los que un conjunto de qubits físicos (unidades de información cuántica) forman un qubit lógico.
Este sistema, denominado qubit lógico de código de superficie, puede detectar y corregir errores sin afectar a la información, pero ampliar estos sistemas implica manipular más qubits, lo que puede introducir más errores lógicos.
Para que el rendimiento lógico mejore al aumentar el tamaño del código, la corrección global de errores tiene que compensar los errores lógicos adicionales.
"La computación cuántica práctica requerirá tasas de error muy inferiores a las que se consiguen con los qubits físicos", afirman Hartmut Neven y sus colegas de Google Quantum AI.
"La corrección cuántica de errores ofrece una vía hacia tasas de error relevantes desde el punto de vista algorítmico mediante la codificación de qubits lógicos dentro de muchos qubits físicos, para lo cual el aumento del número de qubits físicos mejora la protección contra los errores físicos."
"Sin embargo, al introducir más qubits también aumenta el número de fuentes de error, por lo que la densidad de errores debe ser suficientemente baja para que el rendimiento lógico mejore al aumentar el tamaño del código".
En su nuevo trabajo, los autores demostraron que un qubit lógico de código superficial puede reducir las tasas de error a medida que aumenta el tamaño del sistema.
Crearon un procesador cuántico superconductor con 72 qubits y lo probaron con dos códigos de superficie diferentes: uno llamado qubit lógico de distancia-5 (en 49 qubits físicos), y otros más pequeños llamados qubits lógicos de distancia-3 (en 17 qubits físicos).
Se demostró que el código de superficie más grande permitía un mejor rendimiento de los qubits lógicos (2,914% de error lógico por ciclo) que el código de superficie más pequeño (3,028% de error lógico por ciclo).
"Hay que seguir trabajando para alcanzar las tasas de error lógico necesarias para una computación eficaz, pero este trabajo demuestra un requisito fundamental para futuros desarrollos", afirman los investigadores.
Fuentes, créditos y referencias:
Towards quantum computers that are robust to errors, Nature (2023). DOI: 10.1038/d41586-022-04532-4
Créditos a SciNews