Une nouvelle démonstration de qubits à correction d'erreurs montre des réductions substantielles d'erreurs à mesure que la taille des qubits logiques augmente. L'exécution d'algorithmes quantiques complexes nécessitera des qubits logiques, dans lesquels des ensembles de qubits matériels sont reliés afin que les erreurs puissent être détectées et corrigées. En général, consacrer davantage de qubits matériels à chaque qubit logique améliore les chances d'identifier les erreurs, mais comme les qubits matériels sont eux-mêmes sujets aux erreurs, en ajouter davantage augmente aussi la probabilité que des erreurs se produisent. Si le taux d'erreur du matériel est trop élevé, agrandir le qubit logique ne fait qu'aggraver les choses.
Plusieurs entreprises ont désormais démontré du matériel dont les taux d'erreur sont assez bas pour que leurs qubits logiques se situent au-delà du seuil de rentabilité, où l'ajout de qubits améliore les performances. Le problème est que cette amélioration a été modeste. Atteindre les taux d'erreur nécessaires aux algorithmes complexes pourrait exiger un nombre impraticable de qubits matériels par qubit logique. Lundi, Quantinuum a annoncé que sa génération actuelle de matériel peut évoluer bien au-delà du seuil de rentabilité, chaque palier d'augmentation de la taille du qubit logique améliorant certaines mesures de performance d'un facteur supérieur à 10.
Ces résultats reposent sur des codes de correction d'erreurs, dont les qubits contiennent des données et effectuent des mesures produisant des « données de syndrome » indiquant si une erreur s'est produite, où et comment. Les codes sont jugés selon le nombre de qubits matériels qu'ils requièrent, le nombre de qubits logiques qu'ils hébergent et leur distance, une mesure approximative du nombre d'erreurs simultanées qu'un qubit logique peut supporter. Pour tester la mise à l'échelle, les chercheurs mesurent le taux d'erreur à des distances croissantes, par exemple trois, cinq et sept. Si le matériel dépasse le seuil de rentabilité, le taux d'erreur diminue à chaque étape, et l'ampleur de cette baisse, le facteur de mise à l'échelle, indique à quel point le système fonctionne au-delà de ce seuil.
Le facteur de mise à l'échelle compte beaucoup en pratique. Un facteur de 10 à chaque étape ne nécessiterait que quelques augmentations de distance pour réduire fortement les erreurs, tandis qu'un facteur proche de deux exigerait beaucoup plus d'étapes. La plupart des démonstrations antérieures ont montré des baisses plus proches de deux, ce qui pourrait signifier des milliers de qubits matériels par qubit logique. Quantinuum construit des ordinateurs quantiques à ions piégés, dans lesquels chaque qubit est stocké dans un ion.
Source: Ars Technica · Résumé par HeadlinesBriefing