Квантовый компьютер в технологической лаборатории, сложный дизайн, золотые элементы.

Гонка за решением самой большой проблемы в квантовых вычислениях.

Ошибки, допускаемые квантовыми компьютерами, сдерживают развитие этой технологии. Однако недавние достижения в области квантовой коррекции ошибок вызвали большой интерес у многих исследователей.

be552e046b86772312c8d5ba8a791814

Квантовые компьютеры не будут по-настоящему полезны, пока не смогут исправить свои ошибки.

Давиде Бональдо / Alamy

Квантовые компьютеры уже существуют, но они допускают слишком много ошибок. Это, пожалуй, самое большое препятствие на пути к реальному применению этой технологии, но недавние прорывы позволяют предположить, что решение может быть уже не за горами.

Ошибки проникают и в традиционные компьютеры, но существуют хорошо отработанные методы их исправления. Они основаны на избыточности, когда дополнительные биты используются для обнаружения случаев ошибочной замены нулей на единицы или наоборот. Однако в квантовом мире это гораздо более сложная задача.

Законы квантовой механики запрещают дублирование информации внутри квантового компьютера, поэтому избыточность должна достигаться путем распределения информации по группам кубитов — строительных блоков квантовых компьютеров — и использования явлений, существующих только в квантовой среде, таких как связь пар частиц посредством квантовой запутанности. Эти группы кубитов называются логическими кубитами, и определение оптимального способа их построения и использования имеет решающее значение для определения наилучшего способа устранения ошибок.

Недавний всплеск прогресса вселяет оптимизм в исследователей. «Сейчас очень интересное время в области коррекции ошибок. Впервые теория и практика действительно соприкасаются», — говорит Роберт Шёлкопф из Йельского университета.

Одной из проблем квантовой коррекции ошибок является то, что количество кубитов, необходимых для создания логического кубита, как правило, велико, что делает создание квантового компьютера дорогостоящим и сложным процессом. Однако Сяюй Линьпэн из Международной квантовой академии в Китае и его команда недавно продемонстрировали, что это не обязательно так.

Исследователи обнаружили, что всего два сверхпроводящих кубита можно объединить с крошечным резонатором, чтобы создать один более крупный кубит, который не только совершает меньше ошибок, но и может автоматически отмечать ошибку, когда она происходит. Затем они пошли еще дальше и показали, как три таких кубита можно сгруппировать вместе посредством квантовой запутанности для наращивания вычислительной мощности без скрытых ошибок.

Команда Шёлькопфа также недавно продемонстрировала, как ряд операций, необходимых для программ квантовых компьютеров, может быть реализован с использованием одного и того же типа кубита и с исключительно низкой частотой ошибок, причём некоторые ошибки возникают лишь раз на миллион манипуляций с кубитами.

Хотя подобные подходы позволяют выявлять многие ошибки, для эффективных квантовых компьютеров потребуется наличие тысяч логических кубитов, а это значит, что некоторые ошибки всё равно будут проникать в систему. Поэтому Ариан Везваэ из стартапа Quantum Elements и его коллеги протестировали способ дополнительной защиты от ошибок для логических кубитов, подобно тому, как надевают дождевик под зонт.

Ключевая идея заключается в том, чтобы не позволять кубитам слишком долго оставаться в режиме ожидания, поскольку это приводит к потере их особых квантовых свойств и искажению. Команда показала, что дополнительное «воздействие» электромагнитного излучения на неактивные кубиты может создать самую надежную на сегодняшний день запутанность между логическими кубитами.

Точный рецепт объединения физических кубитов в логические имеет решающее значение для некоторых из самых точных вычислений, как обнаружили Дэвид Муньос Рамо из компании Quantinuum, занимающейся квантовыми вычислениями, и его коллеги, исследуя алгоритм, определяющий минимально возможную энергию молекулы водорода. В этом случае требуемая точность настолько высока, что базовых методов коррекции ошибок недостаточно.

Подобные инновации в программах коррекции ошибок будут иметь решающее значение для успеха или неудачи квантовых компьютеров, говорит Джеймс Вуттон из стартапа Moth Quantum. «Мы все еще находимся на этапе, когда исследователи изучают, как все части системы коррекции ошибок взаимодействуют друг с другом». Квантовые компьютеры пока не могут эффективно работать без ошибок, но мы начинаем видеть, как закладываются инженерные основы для этого, говорит он.

Темы:

  • квантовые вычисления

Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку.

Получайте еженедельную порцию открытий прямо на свою электронную почту. Мы также будем держать вас в курсе событий New Scientist и специальных предложений.

Зарегистрироваться

Источник: www.newscientist.com

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Голограмма человека на экране смартфона, приложение для здоровья и фитнеса.
Человек и робот пылесосят с помощью VR, концепция будущего технологий.
Человек в красном жилете готовит подводный дрон на причале у озера.
Мужчина в светлом пиджаке у стены с ярким геометрическим узором, офисная обстановка.
Образовательная диаграмма о третьем законе Ньютона с примерами и пояснениями.
ideipro logotyp
Новая методика структурированных подсказок от Meta значительно повышает эффективность работы юристов-практиков при проверке кода, в некоторых случаях до 93%.
Лунный ровер на поверхности Луны с солнечными панелями исследует лунный ландшафт.
Человек у кафедры выступает с речью, микрофон, темный фон.
Image Not Found
Человек и робот пылесосят с помощью VR, концепция будущего технологий.

Работники, выполняющие разовые заказы и обучающие человекоподобных роботов на дому.

MITTR | Adobe Stock Когда Зевс, студент-медик, живущий в горном городе в центральной Нигерии, возвращается в свою студию после долгого дня в больнице, он включает кольцевую лампу, прикрепляет свой iPhone ко лбу и начинает записывать себя. Он…

Апр 5, 2026
Человек в красном жилете готовит подводный дрон на причале у озера.

Рекомендуемое видео: Программирование для подводной робототехники

Стажерка из лаборатории Линкольна Айви Манке разработала и протестировала алгоритмы, помогающие водолазам и роботам ориентироваться под водой. Смотрите видео Воспроизвести видео Во время летней стажировки в лаборатории имени Линкольна при Массачусетском технологическом институте Айви Манке, студентка бакалавриата…

Апр 5, 2026
Мужчина в светлом пиджаке у стены с ярким геометрическим узором, офисная обстановка.

Новый метод может повысить эффективность обучения LLM.

Используя свободное вычислительное время, исследователи могут удвоить скорость обучения модели, сохраняя при этом точность. ↓ Скачать подпись к изображению : «Поскольку рассуждения становятся основной рабочей нагрузкой, определяющей спрос на вывод информации, метод TLT Цинхао [Ху] — это…

Апр 5, 2026
Образовательная диаграмма о третьем законе Ньютона с примерами и пояснениями.

Учитесь по-своему: переосмысление учебников с помощью генеративного искусственного интеллекта

воспроизведение видео без звука зацикливание пауза видео без звука зацикливание включение звука видео выключение звука Новое исследование применения искусственного интеллекта в образовании демонстрирует новаторский подход к переосмыслению учебников, который, согласно недавнему исследованию, привел к улучшению результатов обучения.…

Апр 5, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых