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Calcolo Quantistico: La Strada da Fare

Scopri i concetti fondamentali che guidano il futuro della tecnologia quantistica.

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Computazione Quantistica Computazione Quantistica Svelata tecnologia quantistica. Un tuffo nel potenziale futuro della
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Il computing quantistico è come il film più atteso del mondo tech – fa eccitare tutti, ma può anche lasciarti perplesso. Diamo un’occhiata ad alcuni concetti super tecnici in modo più semplice.

Cosa Sono i Qubit?

Nel mondo del computing quantistico, i qubit sono le star. Puoi pensare a un qubit come a una versione supercarica di un normale bit. Mentre un bit tradizionale può essere solo uno 0 o un 1, un qubit può essere entrambi contemporaneamente, grazie a qualcosa chiamato sovrapposizione. Immagina un interruttore della luce che può essere sia acceso che spento allo stesso tempo – sembra magia, vero? Questo è il curioso mondo dei qubit.

Tassi di errore e Qubit Logici

Per quanto sia emozionante avere i qubit, vengono con le loro sfide, specialmente per quanto riguarda gli errori. Gli errori nei computer quantistici si verificano a un tasso sorprendentemente alto, ed è come cercare di vincere a Jenga mentre qualcuno continua a tirare pezzi da sotto!

Per trovare una soluzione a questi rogne, gli scienziati cercano di creare qubit logici. Questi sono gruppi di qubit fisici che lavorano insieme per preservare l'informazione. Ma proprio come un buon team di supereroi, hanno bisogno della giusta formazione e metodi per avere successo.

Codici di Colore Superdensi vs. Codici di superficie

Ora, parliamo di codici di colore e codici di superficie. No, non è una nuova moda artistica; si tratta di come gestiamo gli errori nel computing quantistico.

Cos'è un Codice di Colore Superdenso?

Il codice di colore superdenso è uno strumento appariscente per correggere errori. Ha bisogno di meno qubit rispetto ai codici di superficie, mantenendo le sue prestazioni anche con il rumore dei processori quantistici. È come un nuovo gadget che ti aiuta a fare selfie fantastici senza dover portare in giro una macchina fotografica ingombrante.

Cos'è un Codice di Superficie?

D'altra parte, i codici di superficie sono come il tuo vecchio cellulare affidabile che hai da anni – affidabile ma un po' più ingombrante per quanto riguarda i requisiti di qubit. Funzionano ancora, ma potrebbe essere necessario più qubit per lavorare in modo efficiente.

Confrontando questi due, il codice di colore superdenso ha il vantaggio poiché può ottenere un certo tasso di errore con meno qubit. È come ottenere le migliori offerte mentre fai shopping – perché pagare di più quando puoi pagare di meno per la stessa qualità?

Soppressione degli errori e Sovraccarico di Qubit

Nel mondo quantistico, la soppressione degli errori si riferisce alle tecniche utilizzate per ridurre la possibilità che si verifichino errori. Se stai cercando di cuocere una torta, probabilmente abbasseresti la temperatura del forno per evitare di bruciarla, giusto? Allo stesso modo, gli scienziati quantistici regolano i loro qubit per sopprimere gli errori.

Tuttavia, c'è un problema! Per mantenere questi bassi tassi di errore, potremmo dover usare più qubit di quanto vorremmo, il che porta a quello che è noto come sovraccarico di qubit. Trovare quel punto ottimale, dove hai errori minimi senza aver bisogno di troppi qubit, è la vera sfida.

Condizioni di Rumore Realistiche

Potresti pensare che una volta che hai i tuoi qubit, sei a posto. Ma non proprio! I processori quantistici arrivano con condizioni di rumore realistiche – pensalo come al chiacchiericcio di fondo durante un concerto. Per capire quanti qubit fisici hai bisogno affinché un qubit logico funzioni correttamente, gli scienziati eseguono simulazioni.

Si immergono in queste simulazioni, cercando tassi di errore sotto le condizioni di rumore dei dispositivi attuali, che sono circa due volte inferiori a quelli con cui di solito hanno a che fare. Queste simulazioni aiutano i ricercatori a capire quanto bene le loro codifiche funzionano nella vita reale.

Proprio come una prova prima del grande spettacolo, le simulazioni offrono l'opportunità di risolvere i problemi prima della performance effettiva.

Errore di Decodifica

La decodifica è fondamentale per capire se l'informazione logica è stata manomessa. In termini semplici, è come cercare di leggere una lettera che si è sbavata. Gli scienziati usano metodi come la decodifica a massima verosimiglianza per dare senso agli errori e correggerli.

Se la decodifica è come un detective che risolve un caso, deve poi assicurarsi che il messaggio originale rimanga intatto. I risultati mostrano che il codice di colore superdenso potrebbe aver bisogno di meno qubit rispetto al codice di superficie quando raggiungono una certa distanza, il che è una notizia entusiasmante!

Configurazione del Dispositivo

Come fanno tutto questo? Immagina una cucina affollata piena di gadget high-tech, dove tutte le operazioni sono coreografate come una danza ben provata.

Hanno un dispositivo da 72 qubit installato all'interno di un frigorifero di diluizione. Qui è dove avviene la magia, con fili che collegano tutto all'elettronica a temperatura ambiente. Ogni qubit ha la propria linea di controllo, permettendo loro di eseguire sia porte a singolo che a due qubit.

Durante le operazioni, si assicurano che le linee di controllo non interferiscano tra loro, proprio come un cuoco evita la contaminazione incrociata mentre prepara un pasto gourmet.

Configurazione Sperimentale: Una Ricetta per il Successo

Per misurare quanto bene funzionavano i loro qubit, i ricercatori devono seguire una ricetta rigorosa. Questo coinvolge un processo multi-step, che include l'inizializzazione dei qubit, l'esecuzione di cicli di correzione degli errori e la misurazione dei risultati.

Hanno condotto migliaia di esperimenti, assicurandosi di poter valutare accuratamente cosa stava succedendo sotto varie condizioni. È un po' come assicurarsi che ogni biscotto in un lotto esca della stessa dimensione e forma – vuoi coerenza!

Quando hanno raccolto tutti questi dati, potevano valutare quanto fossero efficaci i loro metodi di correzione degli errori.

Tassi di Errore e Benchmark delle Prestazioni

I ricercatori tengono anche d'occhio i tassi di errore durante i loro test. Catalogano gli errori in base al tipo e vedono quanto spesso si verificano. Questo è un passo essenziale per migliorare le loro macchine quantistiche. Come uno studente che analizza i punteggi dei test, vogliono vedere dove stanno andando bene e dove hanno bisogno di migliorare.

Creano una distribuzione cumulativa dei tassi di errore per illustrare quanto spesso le cose vadano male. Questo tipo di visualizzazione aiuta a capire come affrontare gli errori in modo efficace.

Confronto dei Metodi: Il Miglior Decodificatore Vince

Ci sono diversi modi per decodificare gli errori che si verificano nel computing quantistico, proprio come decidere come riparare un'auto rotta – potresti chiamare un meccanico o provare a fare un lavoro fai-da-te. Gli scienziati hanno impiegato vari metodi di decodifica, tra cui un decodificatore Möbius e un decodificatore a rete neurale.

Il decodificatore Möbius è noto per la sua velocità, mentre il decodificatore a rete neurale, nonostante sia più lento, può fornire una valutazione più accurata di cosa sta andando storto. È come scegliere tra una veloce auto da corsa e una sedan affidabile. Ogni metodo ha i suoi pro e contro, e la chiave è trovare il giusto equilibrio.

Il Circuito di Estrazione della Sindrome Superdensa

E ora arriviamo a una delle principali attrazioni: il circuito di estrazione della sindrome superdensa. Questo circuito è progettato per rilevare errori nei qubit, un po' come i controlli di sicurezza in un aeroporto.

La cosa intelligente di questo circuito è che può identificare sia gli errori di inversione del bit che quelli di inversione di fase. Questa doppia rilevazione consente ai ricercatori di affrontare potenziali problemi in un solo round, evitando la necessità di controlli multipli. Meno fastidi significa un computing quantistico più efficiente!

Tolleranza ai Guasti: Perché È Importante

Perché una tecnologia abbia successo, deve essere tollerante ai guasti. Il circuito di estrazione della sindrome superdensa è progettato per garantire che, anche se si verifica un errore, il sistema possa comunque funzionare in modo efficace.

Questo è cruciale perché, nel regno quantistico, un piccolo guasto può portare a problemi significativi, proprio come una piccola crepa nello scafo di una nave può farla affondare. I ricercatori hanno lavorato duramente per dimostrare che questo circuito può mantenere la distanza del codice di colore durante il processo di correzione degli errori.

Trasformazioni del Circuito: Mantenere l'Efficienza

Una delle parti più entusiasmanti di questa ricerca è come gli scienziati trasformano i loro circuiti per mantenerli efficienti. Modificano configurazioni esistenti in modo che tutti i qubit condividano il carico senza sovraccaricarsi.

Assicurandosi che i qubit vicini cooperino senza problemi, i ricercatori riducono il numero di operazioni necessarie mentre raggiungono comunque i risultati desiderati.

È come fare un perfetto uccello di origami – ogni piega deve essere precisa per ottenere il design finale con il minimo taglio di carta!

Scalabilità per il Successo

Ciò su cui i ricercatori si concentrano è anche la scalabilità della distanza con i loro qubit. Questo significa che stanno lavorando continuamente per vedere come aumentare la distanza influisce sulle prestazioni del qubit.

Vogliono capire quanto possano spingere le loro tecniche prima di arrivare a un muro. Attraverso prove approfondite, stanno scoprendo il limite della soppressione degli errori mentre sperimentano varie distanze nei loro codici.

Preservazione dello Stato: Mantenere tutto Insieme

Una volta che tutto è a posto, i ricercatori eseguono esperimenti di preservazione dello stato. Questo è simile a controllare che una torta rimanga umida e soffice prima di servirla agli ospiti!

Si assicurano che i qubit possano mantenere i loro stati durante i cicli di correzione e misurare quanto bene lo facciano. L'obiettivo è creare un sistema che non solo funzioni, ma lo faccia anche in modo affidabile.

Questi studi forniscono intuizioni essenziali su quanto bene i loro metodi di codifica stiano funzionando in condizioni reali.

La Magia dell'Iniezione di Stato

L'iniezione di stato implica l'integrazione di nuovi stati quantistici nell'impostazione esistente senza causare scompiglio. Questa procedura è cruciale per espandere i codici di colore e migliorare le prestazioni complessive.

Durante il processo di iniezione di stato, i ricercatori utilizzano un mix di qubit per creare stati di Bell. Questi fungono da ponte, consentendo al nuovo stato di fondersi senza problemi con il sistema.

Pensalo come aggiungere una deliziosa glassa a una torta già cotta, assicurando che i sapori si amalgamino perfettamente!

Teleportazione nei Regni Quantistici

Sapevi che gli scienziati stanno anche lavorando sulla teleportazione quantistica? No, non si tratta di teletrasportare te come in un film di fantascienza, ma più di trasferire informazioni quantistiche senza soluzione di continuità da un qubit a un altro.

Utilizzando metodi entusiasmanti come la chirurgia reticolare, i ricercatori possono ottenere questo unendo vari qubit logici e consentendo loro di condividere informazioni. È come se due amici passassero appunti in classe senza che l'insegnante se ne accorgesse!

Misurare la Fedeltà: Siamo Arrivati?

La fedeltà è un termine elegante usato per misurare quanto accuratamente uno stato quantistico corrisponde allo stato previsto. Maggiore è la fedeltà, migliore è la prestazione. Gli scienziati mettono i loro sistemi alla prova per garantire che i loro qubit funzionino come previsto.

È come controllare il GPS durante un viaggio in auto attraverso il paese per assicurarsi di non stare girando in tondo. Vuoi individuare la giusta direzione per arrivare a destinazione senza deviazioni!

Verso un Computing Quantistico Affidabile

Con tutti questi strumenti e tecniche, i ricercatori si stanno avvicinando sempre più a un computing quantistico affidabile. Affinando i loro metodi, stanno preparando la strada affinché i computer quantistici diventino più robusti, efficienti e, si spera, un po' più amichevoli per l'utente.

Col tempo, potremmo assistere all'alba di un nuovo capitolo nell'informatica – uno in cui i computer quantistici ci permettono di risolvere problemi complessi oltre le nostre attuali capacità. Pensa solo alle possibilità!

Conclusione: Il Futuro è Adesso

In conclusione, il computing quantistico è come un puzzle che i ricercatori stanno cercando di risolvere con impegno. I codici di colore superdensi e i codici di superficie sono strumenti essenziali in questo viaggio.

Anche se ci sono ancora molti ostacoli da superare, gli sforzi che si stanno facendo oggi pongono le basi per le scoperte di domani nella tecnologia. E chissà? Forse un giorno vedremo i computer quantistici trasformare industrie e rimodellare il nostro mondo.

Quindi allacciati le cinture – il viaggio nel regno quantistico è appena iniziato!

Fonte originale

Titolo: Scaling and logic in the color code on a superconducting quantum processor

Estratto: Quantum error correction is essential for bridging the gap between the error rates of physical devices and the extremely low logical error rates required for quantum algorithms. Recent error-correction demonstrations on superconducting processors have focused primarily on the surface code, which offers a high error threshold but poses limitations for logical operations. In contrast, the color code enables much more efficient logic, although it requires more complex stabilizer measurements and decoding techniques. Measuring these stabilizers in planar architectures such as superconducting qubits is challenging, and so far, realizations of color codes have not addressed performance scaling with code size on any platform. Here, we present a comprehensive demonstration of the color code on a superconducting processor, achieving logical error suppression and performing logical operations. Scaling the code distance from three to five suppresses logical errors by a factor of $\Lambda_{3/5}$ = 1.56(4). Simulations indicate this performance is below the threshold of the color code, and furthermore that the color code may be more efficient than the surface code with modest device improvements. Using logical randomized benchmarking, we find that transversal Clifford gates add an error of only 0.0027(3), which is substantially less than the error of an idling error correction cycle. We inject magic states, a key resource for universal computation, achieving fidelities exceeding 99% with post-selection (retaining about 75% of the data). Finally, we successfully teleport logical states between distance-three color codes using lattice surgery, with teleported state fidelities between 86.5(1)% and 90.7(1)%. This work establishes the color code as a compelling research direction to realize fault-tolerant quantum computation on superconducting processors in the near future.

Autori: Nathan Lacroix, Alexandre Bourassa, Francisco J. H. Heras, Lei M. Zhang, Johannes Bausch, Andrew W. Senior, Thomas Edlich, Noah Shutty, Volodymyr Sivak, Andreas Bengtsson, Matt McEwen, Oscar Higgott, Dvir Kafri, Jahan Claes, Alexis Morvan, Zijun Chen, Adam Zalcman, Sid Madhuk, Rajeev Acharya, Laleh Aghababaie Beni, Georg Aigeldinger, Ross Alcaraz, Trond I. Andersen, Markus Ansmann, Frank Arute, Kunal Arya, Abraham Asfaw, Juan Atalaya, Ryan Babbush, Brian Ballard, Joseph C. Bardin, Alexander Bilmes, Sam Blackwell, Jenna Bovaird, Dylan Bowers, Leon Brill, Michael Broughton, David A. Browne, Brett Buchea, Bob B. Buckley, Tim Burger, Brian Burkett, Nicholas Bushnell, Anthony Cabrera, Juan Campero, Hung-Shen Chang, Ben Chiaro, Liang-Ying Chih, Agnetta Y. Cleland, Josh Cogan, Roberto Collins, Paul Conner, William Courtney, Alexander L. Crook, Ben Curtin, Sayan Das, Sean Demura, Laura De Lorenzo, Agustin Di Paolo, Paul Donohoe, Ilya Drozdov, Andrew Dunsworth, Alec Eickbusch, Aviv Moshe Elbag, Mahmoud Elzouka, Catherine Erickson, Vinicius S. Ferreira, Leslie Flores Burgos, Ebrahim Forati, Austin G. Fowler, Brooks Foxen, Suhas Ganjam, Gonzalo Garcia, Robert Gasca, Élie Genois, William Giang, Dar Gilboa, Raja Gosula, Alejandro Grajales Dau, Dietrich Graumann, Alex Greene, Jonathan A. Gross, Tan Ha, Steve Habegger, Monica Hansen, Matthew P. Harrigan, Sean D. Harrington, Stephen Heslin, Paula Heu, Reno Hiltermann, Jeremy Hilton, Sabrina Hong, Hsin-Yuan Huang, Ashley Huff, William J. Huggins, Evan Jeffrey, Zhang Jiang, Xiaoxuan Jin, Chaitali Joshi, Pavol Juhas, Andreas Kabel, Hui Kang, Amir H. Karamlou, Kostyantyn Kechedzhi, Trupti Khaire, Tanuj Khattar, Mostafa Khezri, Seon Kim, Paul V. Klimov, Bryce Kobrin, Alexander N. Korotkov, Fedor Kostritsa, John Mark Kreikebaum, Vladislav D. Kurilovich, David Landhuis, Tiano Lange-Dei, Brandon W. Langley, Pavel Laptev, Kim-Ming Lau, Justin Ledford, Kenny Lee, Brian J. Lester, Loïck Le Guevel, Wing Yan Li, Yin Li, Alexander T. Lill, William P. Livingston, Aditya Locharla, Erik Lucero, Daniel Lundahl, Aaron Lunt, Ashley Maloney, Salvatore Mandrà, Leigh S. Martin, Orion Martin, Cameron Maxfield, Jarrod R. McClean, Seneca Meeks, Anthony Megrant, Kevin C. Miao, Reza Molavi, Sebastian Molina, Shirin Montazeri, Ramis Movassagh, Charles Neill, Michael Newman, Anthony Nguyen, Murray Nguyen, Chia-Hung Ni, Murphy Y. Niu, Logan Oas, William D. Oliver, Raymond Orosco, Kristoffer Ottosson, Alex Pizzuto, Rebecca Potter, Orion Pritchard, Chris Quintana, Ganesh Ramachandran, Matthew J. Reagor, Rachel Resnick, David M. Rhodes, Gabrielle Roberts, Eliott Rosenberg, Emma Rosenfeld, Elizabeth Rossi, Pedram Roushan, Kannan Sankaragomathi, Henry F. Schurkus, Michael J. Shearn, Aaron Shorter, Vladimir Shvarts, Spencer Small, W. Clarke Smith, Sofia Springer, George Sterling, Jordan Suchard, Aaron Szasz, Alex Sztein, Douglas Thor, Eifu Tomita, Alfredo Torres, M. Mert Torunbalci, Abeer Vaishnav, Justin Vargas, Sergey Vdovichev, Guifre Vidal, Catherine Vollgraff Heidweiller, Steven Waltman, Jonathan Waltz, Shannon X. Wang, Brayden Ware, Travis Weidel, Theodore White, Kristi Wong, Bryan W. K. Woo, Maddy Woodson, Cheng Xing, Z. Jamie Yao, Ping Yeh, Bicheng Ying, Juhwan Yoo, Noureldin Yosri, Grayson Young, Yaxing Zhang, Ningfeng Zhu, Nicholas Zobrist, Hartmut Neven, Pushmeet Kohli, Alex Davies, Sergio Boixo, Julian Kelly, Cody Jones, Craig Gidney, Kevin J. Satzinger

Ultimo aggiornamento: 2024-12-18 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.14256

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.14256

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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