Quantinuum повідомляє про точність збереження логічної пам’яті 99,9995% на Helios

Quantinuum повідомила про результат у сфері квантової корекції помилок, який чіткіше окреслює одну з ключових вимог до корисних квантових обчислень: зберігати квантову інформацію достатньо довго, щоб використати її для чогось цінного. На своєму квантовому комп’ютері Helios із захопленими іонами компанія виміряла точність збереження логічної пам’яті на рівні 99,9995% за цикл перевірки помилок — це відповідає приблизно п’ятьом логічним збоям на мільйон циклів.

Про результат оголосили 19 жовтня; він свідчить про десятикратне зниження порівняно з попереднім рекордом компанії, про який вона повідомляла. За словами Quantinuum, це посилює аргументи на користь Apollo — запланованої універсальної відмовостійкої системи, запуск якої намічено на 2029 рік. Водночас цей експеримент є вагомим орієнтиром для оцінювання пам’яті, а не демонстрацією повноцінного корисного застосунку, що працює з такою точністю.

У супровідному дослідженні також висвітлено дедалі тісніший зв’язок між ШІ та квантовими обчисленнями: нейронні мережі можуть допомогти достатньо швидко інтерпретувати вимірювання помилок, щоб у майбутньому підтримувати корекцію помилок у реальному часі. Щоб оцінити цей поступ, важливо зрозуміти, що саме вимірювали і як тестували ці декодери.

Що вимірює результат 99,9995%

Фізичні кубіти вразливі до збурень, які спотворюють їхні квантові стани. Під час корекції помилок інформацію розподіляють між кількома фізичними кубітами, утворюючи логічний кубіт, а додаткові вимірювання виявляють ознаки помилок, не зчитуючи безпосередньо захищену інформацію.

Ключове випробування полягає в тому, чи справді додатковий захист знижує рівень помилок логічного кубіта. Нижче порога корекції помилок коди більшого розміру мають працювати краще. Вище цього порога додаткові операції, потрібні для підтримання коду, можуть спричиняти надмірний шум.

У дослідженні Квантова корекція помилок значно нижче порога кольорового коду дослідники Quantinuum випробували кольорові коди з відстанями три, п’ять і сім. Відстань коду характеризує силу захисту. Виміряний рівень помилок логічної пам’яті знизився приблизно з 5,5 на 10 000 за цикл за відстані три до 3,8 на 100 000 за відстані п’ять і приблизно до п’яти на мільйон за відстані сім.

У найбільшому експерименті з пам’яттю для захисту одного логічного кубіта використали 73 фізичні кубіти, зокрема допоміжні кубіти для вимірювань. Оцінку отримали за трьома збоями в 29 000 експериментальних запусках, кожен із яких містив 20 раундів корекції. Через малу кількість зафіксованих збоїв важливо враховувати статистичну невизначеність: у статті наведено центральну оцінку рівня помилок — п’ять на мільйон — з інтервалом в одне стандартне відхилення, що приблизно охоплює значення від трьох до дев’яти на мільйон.

Це переконливе свідчення дедалі ефективнішого захисту. Однак це не означає, що було виконано мільйон довільних квантових вентилів чи мільйон кроків комерційного алгоритму без помилок.

Чому Helios дає змогу випробовувати різні коди корекції помилок

У технічному описі експерименту Quantinuum наголошує на вдосконаленнях, реалізованих на тому самому обладнанні Helios, яке використовували для попереднього результату. Платформа працює із захопленими іонами, а її зв’язність дає змогу встановлювати взаємодії не лише між найближчими сусідами у фіксованій схемі. Завдяки цій гнучкості дослідники можуть змінювати стратегії корекції помилок, не перебудовуючи процесор під один конкретний код.

У новій роботі також розглянуто витікання — явище, за якого іон виходить зі станів, що використовуються для представлення кубіта. Витікання може спричиняти корельовані помилки, особливо шкідливі для схем корекції. Дослідники поєднують оптичне перекачування, яке повертає іони, що витекли, у обчислювальні стани, зі схемотехнічними методами, покликаними обмежити поширення помилок.

Для випробуваних відстаней коду рівень помилок логічної пам’яті щоразу знижувався приблизно у 12 разів, коли відстань збільшували на два. В окремому експерименті з двод кубітними вентилями Кліффорда зафіксували зниження помилок приблизно у дев’ять разів при збільшенні відстані з трьох до п’яти. Це пов’язані, але різні орієнтири: показник точності збереження пам’яті, винесений у заголовок, не слід переносити на результат для вентилів.

ШІ допомагає декодувати сигнали помилок

Корекція квантових помилок спирається на класичний декодер, який інтерпретує структуру вимірювань і визначає ймовірні помилки. Самого лише вдосконалення фізичного обладнання недостатньо, якщо інтерпретація не встигає за роботою процесора.

У дослідженні порівнюють кілька підходів, зокрема декодер пошуку A*, що має назву Tesseract, потоковий декодер Frontier, тривимірну згорткову нейронну мережу та трансформер із токенами раундів. Нейронні моделі навчали на даних емулятора Helios, а потім застосовували до експериментальних даних без додаткового донавчання на даних апаратного забезпечення.

ШІ тут виконує конкретну функцію: виявляє структури помилок у квантових вимірюваннях. Моделі не замінюють квантовий процесор і не демонструють застосування ШІ загального призначення. Їхня цінність полягає в поєднанні точності декодування зі швидкістю, необхідною для підтримання повторюваних циклів корекції.

Дослідники повідомляють, що нейронний висновок триває сотні мікросекунд, що сумісно з роботою в реальному часі на обладнанні цього класу. Важливо, що все декодування в дослідженні виконували офлайн. Під час потокових випробувань вимірювання подавали раунд за раундом, щоб оцінити час роботи; це не було демонстрацією того, як нейронні декодери керують циклом зворотного зв’язку в реальному часі протягом усього експерименту.

Ця відмінність означає, що попереду ще важливий інженерний етап, але не применшує значущості результату: моделі, навчені на симуляціях, успішно розпізнавали помилки у фізичній квантовій машині.

Що відділяє рекорд пам’яті від корисних обчислень

Quantinuum називає результат світовим рекордом і стверджує, що точність уже перебуває в цільовому діапазоні для Apollo. Ці твердження слід розглядати в контексті ширших вимог до відмовостійких обчислень. Практична система має захищати багато логічних кубітів, виконувати достатньо широкий набір вентилів, підтримувати корекцію під час обчислень і забезпечувати достатню пропускну здатність для виконання корисних обчислювальних завдань.

Навіть у цьому дослідженні помітні обмеження ресурсів. Дослідники не проводили експеримент із двокубітним вентилем на відстані сім, оскільки для нього не вистачало доступної кількості кубітів у Helios. У блозі компанії також зазначено, що масштабоване приготування магічних станів нижче порога — необхідне для одного з важливих шляхів до універсальних відмовостійких обчислень — ще належить продемонструвати.

Дорожня карта Quantinuum передбачає створення системи Sol у 2027 році та Apollo у 2029 році. Поки що це цілі розробки. Наявні докази мають вужчий, але вагомий характер: на наявному обладнанні зміна коду, контроль витоку та вдосконалення декодування суттєво зменшили кількість помилок логічної пам’яті.

Для квантової індустрії цей результат зміщує увагу на складніше питання, ніж те, чи здатен процесор узагалі продемонструвати корекцію помилок: чи можна масштабувати цей захист на всі складові корисних обчислень. Для дослідників ШІ це конкретний приклад того, як машинне навчання сприяє цій роботі на рівні інфраструктури керування.