Una nueva demostración de qubits con corrección de errores muestra reducciones sustanciales de errores a medida que crece el tamaño de los qubits lógicos. Para ejecutar algoritmos cuánticos complejos se necesitarán qubits lógicos, en los que varios qubits físicos se enlazan para que los errores puedan detectarse y corregirse. En general, dedicar más qubits físicos a cada qubit lógico mejora las probabilidades de identificar errores, pero como los qubits físicos son propensos a errores, añadir más también aumenta la probabilidad de que se produzcan errores. Si la tasa de error del hardware es demasiado alta, agrandar el qubit lógico solo empeora las cosas.
Varias empresas ya han demostrado hardware con tasas de error lo bastante bajas como para que sus qubits lógicos superen el punto de equilibrio, donde añadir qubits mejora el rendimiento. El problema es que la mejora ha sido modesta. Alcanzar las tasas de error necesarias para algoritmos complejos podría requerir un número impracticable de qubits físicos por qubit lógico. El lunes, Quantinuum anunció que su generación actual de hardware puede escalar muy por encima del punto de equilibrio, y que cada aumento en el tamaño del qubit lógico mejora algunas medidas de rendimiento en un factor superior a 10.
Los resultados se basan en códigos de corrección de errores, cuyos qubits almacenan datos y realizan mediciones que producen “datos de síndrome” que indican si, dónde y cómo se ha producido un error. Los códigos se evalúan según cuántos qubits físicos necesitan, cuántos qubits lógicos albergan y su distancia, una medida aproximada de cuántos errores simultáneos puede soportar un qubit lógico. Para probar la escalabilidad, los investigadores miden la tasa de error a distancias crecientes, como tres, cinco y siete. Si el hardware supera el punto de equilibrio, la tasa de error disminuye con cada paso, y el tamaño de esa caída, el factor de escalado, indica cuánto más allá del punto de equilibrio opera el sistema.
El factor de escalado importa mucho en la práctica. Un factor de 10 por paso requeriría solo unos pocos aumentos de distancia para reducir los errores de forma sustancial, mientras que un factor cercano a dos exigiría muchos más pasos. La mayoría de las demostraciones anteriores han mostrado caídas más cercanas a dos, lo que podría significar miles de qubits físicos por qubit lógico. Quantinuum fabrica ordenadores cuánticos de iones atrapados, en los que cada qubit se almacena en un ion.
Fuente: Ars Technica · Resumido por HeadlinesBriefing