Quantinuum Melaporkan Fidelitas Memori Logis 99,9995% pada Helios

Quantinuum melaporkan hasil koreksi kesalahan kuantum yang menyoroti salah satu syarat utama komputasi kuantum yang bermanfaat: mempertahankan informasi kuantum tetap utuh cukup lama agar dapat digunakan untuk sesuatu yang bernilai. Pada komputer ion terperangkap Helios, perusahaan tersebut mengukur fidelitas memori logis sebesar 99,9995% per siklus pemeriksaan kesalahan—setara dengan sekitar lima kegagalan logis per satu juta siklus.

Hasil yang diumumkan pada 19 Oktober ini menunjukkan penurunan sepuluh kali lipat dibandingkan rekor sebelumnya yang dilaporkan perusahaan. Quantinuum menyatakan bahwa hasil ini memperkuat dasar bagi Apollo, sistem universal toleran-kesalahan yang direncanakannya dan ditargetkan untuk 2029. Namun, eksperimen ini merupakan tolok ukur memori yang signifikan, bukan demonstrasi aplikasi bermanfaat yang lengkap dan berjalan dengan tingkat akurasi tersebut.

Penelitian yang menyertai hasil ini juga menyoroti hubungan yang kian erat antara AI dan komputasi kuantum: jaringan saraf dapat membantu menafsirkan pengukuran kesalahan dengan cukup cepat untuk mendukung koreksi waktu nyata pada masa mendatang. Untuk menilai kemajuan ini, penting untuk memahami apa yang diukur—dan bagaimana dekoder tersebut diuji.

Apa yang Diukur oleh Hasil 99,9995%

Qubit fisik rentan terhadap gangguan yang merusak keadaan kuantumnya. Koreksi kesalahan menyebarkan informasi ke beberapa qubit fisik untuk membentuk qubit logis, sementara pengukuran tambahan mengungkap tanda-tanda kesalahan tanpa membaca secara langsung informasi yang dilindungi.

Uji utamanya adalah apakah penambahan perlindungan benar-benar menurunkan tingkat kesalahan logis. Di bawah ambang batas koreksi kesalahan, kode yang lebih besar seharusnya memberikan kinerja lebih baik. Di atas ambang tersebut, operasi tambahan yang diperlukan untuk mempertahankan kode dapat menimbulkan terlalu banyak derau.

Dalam Koreksi kesalahan kuantum jauh di bawah ambang batas kode warna, para peneliti Quantinuum menguji kode warna dengan jarak tiga, lima, dan tujuh. Jarak kode menggambarkan kekuatan perlindungannya. Tingkat kesalahan memori logis yang diukur turun dari sekitar 5,5 per 10.000 siklus pada jarak tiga menjadi 3,8 per 100.000 siklus pada jarak lima, dan sekitar lima per satu juta siklus pada jarak tujuh.

Eksperimen memori terbesar menggunakan 73 qubit fisik, termasuk ancila pengukuran, untuk melindungi satu qubit logis. Estimasinya didasarkan pada tiga kegagalan dalam 29.000 percobaan eksperimen, yang masing-masing mencakup 20 putaran koreksi. Sedikitnya jumlah kegagalan yang teramati berarti ketidakpastian statistik perlu diperhitungkan: makalah tersebut melaporkan estimasi kesalahan pusat sebesar lima per satu juta, dengan rentang satu simpangan baku yang kira-kira membentang dari tiga hingga sembilan per satu juta.

Hasil tersebut merupakan bukti kuat bahwa perlindungan semakin efektif. Namun, ini bukan berarti satu juta gerbang kuantum sembarang, atau satu juta langkah algoritme komersial, telah dijalankan tanpa kesalahan.

Mengapa Helios Dapat Menguji Berbagai Kode Koreksi Kesalahan

Uraian teknis eksperimen dari Quantinuum menekankan peningkatan yang dilakukan pada perangkat keras Helios yang sama dengan yang digunakan untuk hasil sebelumnya. Platform ini menggunakan ion terperangkap, dengan konektivitas yang memungkinkan interaksi di luar susunan tetap antartetangga terdekat. Fleksibilitas tersebut memungkinkan para peneliti mengubah strategi koreksi kesalahan tanpa merancang ulang prosesor untuk satu kode tertentu.

Penelitian baru ini juga menangani kebocoran, yaitu ketika ion keluar dari keadaan yang digunakan untuk merepresentasikan qubit. Kebocoran dapat menimbulkan kesalahan berkorelasi yang sangat merugikan skema koreksi. Para peneliti menggabungkan pemompaan ulang optik, yang mengembalikan ion yang bocor ke keadaan komputasi, dengan teknik sirkuit yang dirancang untuk membatasi penyebaran kesalahan.

Pada jarak kode yang diuji, tingkat kesalahan memori logis membaik dengan faktor sekitar 12 setiap kali jaraknya bertambah dua. Eksperimen gerbang Clifford dua qubit yang terpisah menunjukkan penekanan kesalahan dengan faktor sekitar sembilan antara jarak tiga dan lima. Keduanya merupakan tolok ukur yang berkaitan, tetapi berbeda: angka utama fidelitas memori tidak boleh diterapkan pada hasil gerbang.

AI Membantu Menguraikan Sinyal Kesalahan

Koreksi kesalahan kuantum bergantung pada dekoder klasik yang menafsirkan pola pengukuran dan menentukan kesalahan yang paling mungkin terjadi. Perangkat keras fisik yang lebih baik saja tidak cukup jika penafsiran tersebut tidak dapat mengimbangi kecepatan prosesor.

Penelitian ini membandingkan beberapa pendekatan, termasuk dekoder pencarian A* bernama Tesseract, dekoder aliran bernama Frontier, jaringan saraf konvolusional tiga dimensi, dan model transformer dengan token putaran. Model jaringan saraf dilatih menggunakan data dari emulator Helios, lalu diterapkan pada data eksperimen tanpa penyetelan halus menggunakan data perangkat keras.

Inilah peran khusus AI: mengenali pola kesalahan dalam pengukuran kuantum. Model-model tersebut tidak menggantikan prosesor kuantum dan tidak mendemonstrasikan aplikasi AI serbaguna. Manfaatnya terletak pada keseimbangan antara akurasi penguraian dan kecepatan yang diperlukan untuk mempertahankan siklus koreksi berulang.

Para peneliti melaporkan bahwa waktu inferensi neural mencapai ratusan mikrodetik, sehingga memungkinkan pengoperasian waktu nyata pada kelas perangkat keras ini. Yang terpenting, seluruh proses dekode dalam penelitian ini dilakukan secara luring. Dalam pengujian streaming, pengukuran diberikan putaran demi putaran untuk menilai waktu; pengujian tersebut bukan demonstrasi bahwa dekoder neural mengendalikan putaran umpan balik langsung selama eksperimen.

Perbedaan itu menunjukkan bahwa masih ada tonggak rekayasa yang harus dicapai, tanpa mengurangi arti penting hasil ini: model yang dilatih melalui simulasi berhasil menafsirkan kesalahan dari mesin kuantum fisik.

Apa yang Masih Memisahkan Rekor Memori dari Komputasi yang Berguna

Quantinuum menyebut hasil ini sebagai rekor dunia dan mengatakan akurasinya kini berada dalam kisaran sasaran untuk Apollo. Klaim tersebut perlu dilihat bersama persyaratan komputasi toleran kesalahan yang lebih luas. Sistem praktis harus melindungi banyak qubit logis, menjalankan rangkaian gerbang yang cukup beragam, mempertahankan koreksi selama komputasi, serta menyediakan kapasitas pemrosesan yang cukup untuk menyelesaikan beban kerja yang bernilai.

Bahkan dalam penelitian ini, keterbatasan sumber daya masih terlihat. Para peneliti tidak menjalankan eksperimen gerbang dua qubit dengan jarak tujuh karena jumlahnya melampaui kuantitas qubit yang tersedia di Helios. Blog perusahaan itu juga menyebut persiapan keadaan ajaib yang skalabel dan berada di bawah ambang—yang diperlukan untuk salah satu jalur penting menuju komputasi universal toleran kesalahan—sebagai hal yang masih perlu didemonstrasikan.

Peta jalan Quantinuum mencakup sistem Sol pada 2027 dan Apollo pada 2029. Keduanya masih merupakan target pengembangan. Bukti yang tersedia saat ini lebih terbatas, tetapi tetap bermakna: pada perangkat keras yang ada, perubahan kode, pengendalian kebocoran, dan peningkatan dekode secara signifikan mengurangi kesalahan memori logis.

Bagi industri kuantum, hasil ini mengalihkan perhatian ke pertanyaan yang lebih menantang daripada sekadar apakah prosesor dapat mendemonstrasikan koreksi kesalahan: apakah perlindungan itu dapat diperluas ke seluruh perangkat yang dibutuhkan untuk komputasi yang berguna. Bagi para peneliti AI, hasil ini memberikan contoh konkret tentang kontribusi pembelajaran mesin terhadap upaya tersebut pada tingkat infrastruktur kendali.