US entwickelt Rauschmodellierung zur Optimierung von Quantenprozessoren

Selbst die schnellsten Supercomputer der Welt hinterlegen sich um Lngen, wenn man sie mit einem Quantencomputer mit nur wenigen hundert Qubits vergleicht. Dennoch werden Quantencomputer noch nicht eingesetzt, um reale Probleme zu lsen. Der Grund liegt in der Fehlerakkumulation bei Quantenberechnungen.

Quantenbits oder Qubits sind Rauschen: Schon eine nderung, elektrischen oder magnetischen Feldern kann zu einer Anhufung, was den Bedarf an robusten Fehlerkorrekturmechanismen begrndet. Modellierung: Ein, einem Physiker am APL, geführtes Forschungsteam beschloss, Quantenrauschen in realen Betriebsumgebungen für Mehr-Qubit-Quantencomputer zu untersuchen.

Daher griffen sie auf eine Quantencloud mit insgesamt 39 Qubits über sieben supraleitende Geräte zurück. Die Forscher waren besonders daran interessiert, Transmons zu untersuchen, eine spezifische Art, das für seine reduzierte Empfindlichkeit gegenüber elektrischen Feldrauschen bekannt ist.

Technischer Hintergrund

Die Arbeit mit einem cloudbasierten System stellte zudem eine weitere Herausforderung dar, da den Forschern kein Zugriff auf die Hardware auf niedriger Ebene zur Verfügung stand.

Quiroz bemerkte jedoch, dass diese Herausforderung einer realen Weltsimulation sehr ähnlich sei, bei der Benutzer in proprietären Systemen ebenfalls keinen Zugriff auf die Hardware auf niedriger Ebene haben.

Anstatt die Rauscheffekte auf einer einzelnen Operation im Detail zu untersuchen, führten die Forscher wiederholte Berechnungen auf der Quantencloud durch, um Fehler zu akkumulieren. Durch die Analyse, wie sich Fehler ansammelten und wie stark die Antworten, konnten die Forscher wertvolle Einblicke in das Funktionieren des physikalischen Systems gewinnen.

Technischer Hintergrund

Beim Aufbau eines umfassenden Modells stützen sich traditionelle Versuche zur Untersuchung meist nur auf eine Fehlertyp, entweder kohärente oder inkohärente Fehler. Letztere sind Fehler, bei denen auf Qubits gespeicherte Informationen verloren gehen und kaum etwas dagegen unternommen werden kann.

Die kohärenten Fehler hingegen entstehen durch Mängel in der Hardware und sind daher behbbar.

Besonders interessant ist, dass der Ansatz, der auf einer Quantencloud basiert, es ermöglichte, sowohl inkohärente als auch kohärente Fehler im selben Rahmen zu untersuchen. „Wir konnten eine breite Palette Modell zusammenfassen, das hinsichtlich der Parameterzahl einfach, aber hinsichtlich der beschreibbaren Phänomene umfassend ist – selbst die Leistung kleiner Quantenalgorithmen lässt sich damit vorhersagen", so Yasuo Oda, Postdoktorand, der zusammen mit Quiroz am Modell arbeitete. „Das ist unser größter Beitrag." „Mit diesem leichten Rauschmodell haben wir nun die Möglichkeit, es auf allen Ebenen der Quantencomputing-Stack anzuwenden – über die Algorithmus-Entwicklung bis hin zur Fehlerkorrektur", sagte Quiroz in einer Pressemitteilung. „Die vom Modell gewonnenen Informationen können jede Ebene des Quantencomputing-Stackes beeinflussen." Die Forschungsergebnisse wurden in der Zeitschrift PRX Quantum veröffentlicht.