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Computação Quântica: O Caminho à Frente

Descubra os conceitos principais que estão moldando o futuro da tecnologia quântica.

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

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Computação Quântica Computação Quântica Desbloqueada tecnologia quântica. Uma mergulhada no futuro potencial da
Índice

A computação quântica é tipo o filme blockbuster do mundo da tecnologia – deixa todo mundo empolgado, mas também pode deixar você coçando a cabeça. Vamos simplificar alguns conceitos técnicos super complexos em partes mais fáceis de entender.

O Que São Qubits?

No mundo da computação quântica, os qubits são as estrelas. Você pode pensar em um qubit como uma versão superpotente de um bit normal. Enquanto um bit tradicional só pode ser 0 ou 1, um qubit pode ser os dois ao mesmo tempo, graças ao que chamamos de superposição. Imagine um interruptor de luz que pode estar ligado e desligado ao mesmo tempo – parece mágica, né? Esse é o curioso mundo dos qubits.

Taxas de Erro e Qubits Lógicos

Por mais emocionante que seja ter qubits, eles trazem seus próprios desafios, especialmente quando se trata de erros. Os erros em computadores quânticos acontecem com uma taxa surpreendentemente alta, e é como tentar ganhar um jogo de Jenga enquanto alguém fica puxando peças debaixo!

Para contornar esses erros chatos, os cientistas tentam criar qubits lógicos. Esses são grupos de qubits físicos trabalhando juntos para preservar a informação. Mas, assim como uma boa equipe de super-heróis, eles precisam do treinamento certo e dos métodos para ajudar a ter sucesso.

Códigos de Cor Superdensos vs. Códigos de Superfície

Agora, vamos falar sobre códigos de cor e códigos de superfície. Não, isso não é uma nova tendência artística; tem tudo a ver com como lidamos com erros na computação quântica.

O Que É um Código de Cor Superdenso?

O código de cor superdenso é uma ferramenta chamativa para corrigir erros. Ele precisa de menos qubits em comparação com os códigos de superfície, mantendo seu desempenho mesmo com o barulho dos processadores quânticos. Pense nisso como um novo gadget que ajuda você a tirar selfies incríveis sem precisar carregar uma câmera volumosa.

O Que É um Código de Superfície?

Por outro lado, os códigos de superfície são tipo aquele celular velho que você teve por anos – confiável, mas um pouco mais pesado em termos de requisitos de qubit. Eles ainda funcionam, mas você pode precisar de mais qubits para trabalhar com eles de forma eficiente.

Quando comparamos os dois, o código de cor superdenso leva a melhor, pois pode alcançar uma certa taxa de erro com menos qubits. É como conseguir as melhores ofertas enquanto faz compras – por que pagar mais se você pode pagar menos pela mesma qualidade?

Supressão de Erros e Sobrecarga de Qubits

No mundo quântico, a supressão de erros se refere às técnicas usadas para reduzir as chances de erros acontecerem. Se você está querendo assar um bolo, provavelmente você diminuiria a temperatura do forno para evitar queimar, certo? Da mesma forma, os cientistas quânticos ajustam seus qubits para suprimir erros.

Mas tem um porém! Para manter essas baixas taxas de erro, pode ser que tenhamos que usar mais qubits do que gostaríamos, levando ao que chamamos de sobrecarga de qubits. Encontrar aquele ponto ideal, onde você tem erros mínimos sem precisar de muitos qubits, é o verdadeiro desafio.

Condições de Ruído Realistas

Você pode pensar que, uma vez que você tem seus qubits, está tudo certo. Mas não é bem assim! Processadores quânticos vêm com condições de ruído realistas – pense nisso como aquelas conversas de fundo durante um show. Para descobrir quantos qubits físicos você precisa para que um qubit lógico funcione corretamente, os cientistas fazem simulações.

Eles se jogam nessas simulações, buscando taxas de erro sob as condições de ruído dos dispositivos atuais, que são cerca de duas vezes menores do que o normal. Essas simulações ajudam os pesquisadores a entender como seus códigos funcionam na prática.

Assim como um ensaio antes do grande show, as simulações oferecem uma chance de resolver os problemas antes da performance real.

Decodificação de Erros

Decodificar é fundamental para descobrir se a informação lógica foi bagunçada. Em termos simples, é como tentar ler uma carta que ficou borrada. Os cientistas usam métodos como a decodificação de máxima verossimilhança para entender os erros e corrigir.

Se a decodificação é como um detetive resolvendo um caso, então precisa garantir que a mensagem original permaneça intacta. Os resultados mostram que o código de cor superdenso pode precisar de menos qubits do que o código de superfície quando atingem uma certa distância, o que é uma notícia empolgante!

Configuração do Dispositivo

Então, como eles fazem tudo isso? Imagine uma cozinha agitada cheia de gadgets de alta tecnologia, onde todas as operações são coreografadas como uma dança bem ensaiada.

Eles têm um dispositivo de 72 qubits montado dentro de um refrigerador de diluição. É aqui que a mágica acontece, com fios conectando tudo à eletrônica em temperatura ambiente. Cada qubit tem sua própria linha de controle, permitindo que eles realizem tanto portas de um qubit quanto de dois qubits.

Durante as operações, eles se certificam de que as linhas de controle não interfiram umas nas outras, como um chefe evitando contaminação cruzada enquanto prepara uma refeição gourmet.

Configuração Experimental: Uma Receita para o Sucesso

Para medir o quão bem seus qubits estavam funcionando, os pesquisadores precisam seguir uma receita rigorosa. Isso envolve um processo em várias etapas, que inclui inicializar os qubits, realizar ciclos de correção de erros e medir os resultados.

Eles realizaram milhares de experimentos, garantindo que pudessem avaliar com precisão o que estava acontecendo sob várias condições. É como garantir que cada biscoito em um lote fique do mesmo tamanho e forma – você quer consistência!

Quando eles compilaram todos esses dados, conseguiram avaliar quão eficazes eram seus métodos de correção de erros.

Taxas de Erro e Avaliação de Desempenho

Os pesquisadores também mantêm um olho atento nas taxas de erro durante seus testes. Eles categorizam erros com base no tipo e observam com que frequência ocorrem. Esse é um passo essencial para melhorar suas máquinas quânticas. Como um estudante analisando notas de testes, eles querem ver onde estão indo bem e onde precisam melhorar.

Eles criam uma distribuição acumulativa de taxas de erro para ilustrar com que frequência as coisas dão errado. Esse tipo de visualização ajuda a entender como lidar com erros de forma eficaz.

Comparando Métodos: O Melhor Decodificador Ganha

Existem diferentes maneiras de decodificar os erros que ocorrem na computação quântica, muito parecido com decidir como consertar um carro quebrado – você pode chamar um mecânico ou tentar fazer você mesmo. Os cientistas utilizaram vários métodos de decodificação, incluindo um decodificador de Möbius e um decodificador de rede neural.

O decodificador de Möbius é conhecido por sua velocidade, enquanto o decodificador de rede neural, apesar de ser mais lento, pode fornecer uma avaliação mais precisa do que está dando errado. É como escolher entre um carro de corrida rápido e um sedan confiável. Cada método tem seus prós e contras, e o importante é encontrar o equilíbrio certo.

O Circuito de Extração de Síndrome Superdensa

E agora chegamos a uma das principais atrações: o circuito de extração de síndrome superdensa. Esse circuito é projetado para detectar erros nos qubits, muito parecido com os pontos de segurança em um aeroporto.

O que é inteligente sobre esse circuito é que ele pode identificar tanto erros de inversão de bit quanto de fase. Essa detecção dupla permite que os pesquisadores resolvam problemas potenciais em uma única rodada, evitando a necessidade de várias verificações. Menos complicação significa computação quântica mais eficiente!

Tolerância a Falhas: Por Que Isso Importa

Para qualquer tecnologia ter sucesso, precisa ser tolerante a falhas. O circuito de extração de síndrome superdensa é elaborado para garantir que, mesmo que um erro ocorra, o sistema ainda possa funcionar efetivamente.

Isso é crucial porque, no reino quântico, um pequeno erro pode levar a grandes problemas, assim como uma pequena rachadura no casco de um navio pode fazê-lo afundar. Os pesquisadores trabalharam duro para demonstrar que esse circuito pode manter a distância do código de cor durante o processo de correção de erros.

Transformações de Circuito: Mantendo a Eficiência

Uma das partes empolgantes dessa pesquisa é como os cientistas transformam seus circuitos para mantê-los eficientes. Eles ajustam configurações existentes para que todos os qubits compartilhem a carga de trabalho sem sobrecarregar.

Ao garantir que os qubits adjacentes cooperem de forma harmoniosa, os pesquisadores minimizam o número de operações necessárias enquanto ainda alcançam os resultados desejados.

É como fazer um pássaro de origami perfeito - cada dobra precisa estar certa para atingir o design final com o mínimo de cortes de papel!

Escalando para o Sucesso

O que os pesquisadores também focam é na escala de distância com seus qubits. Isso significa que estão constantemente trabalhando para ver como aumentar a distância impacta o desempenho do qubit.

Eles querem descobrir até onde podem esticar suas técnicas antes de chegar a um limite. Através de testes extensivos, estão descobrindo o limite da supressão de erros enquanto brincam com várias distâncias em seus códigos.

Preservação de Estado: Mantendo Tudo Junto

Uma vez que tudo está em seu lugar, os pesquisadores realizam experimentos de preservação de estado. Isso é análogo a verificar se um bolo permanece úmido e fofinho antes de servir aos convidados!

Eles se certificam de que os qubits podem manter seus estados durante os ciclos de correção e medem quão bem fazem isso. O objetivo é criar um sistema que não só funcione, mas também o faça de forma confiável.

Esses estudos fornecem insights essenciais sobre como seus métodos de codificação estão se saindo sob condições do mundo real.

A Mágica da Injeção de Estado

A injeção de estado envolve integrar novos estados quânticos na configuração existente sem causar alvoroço. Esse procedimento é crucial para expandir os códigos de cor e melhorar o desempenho geral.

Durante o processo de injeção de estado, os pesquisadores utilizam uma mistura de qubits para criar estados de Bell. Esses atuam como uma ponte, permitindo que o novo estado se misture suavemente com o sistema.

Pense nisso como adicionar uma cobertura deliciosa a um bolo já assado, garantindo que os sabores se combinem perfeitamente!

Teleportação nos Reinos Quânticos

Você sabia que os cientistas também estão trabalhando em teleportação quântica? Não, não se trata de te teletransportar como em um filme de ficção científica, mas sim de transferir informações quânticas de um qubit para outro de forma fluída.

Usando métodos empolgantes como cirurgia em rede, os pesquisadores podem conseguir isso unindo vários qubits lógicos e permitindo que compartilhem informações. É como se dois amigos estivessem passando bilhetes na aula sem que o professor perceba!

Medindo Fidelidade: Estamos Lá Já?

Fidelidade é um termo chique usado para medir quão bem um estado quântico corresponde ao estado pretendido. Quanto maior a fidelidade, melhor o desempenho. Os cientistas colocam seus sistemas à prova para garantir que seus qubits estejam funcionando como deveriam.

É como verificar o GPS em uma viagem de carro pelo país para ter certeza de que você não está dando voltas. Você quer apontar na direção certa para chegar ao seu destino sem desvios!

Rumo à Computação Quântica Confiável

Com todas essas ferramentas e técnicas, os pesquisadores estão avançando lentamente em direção à computação quântica confiável. Ao ajustar seus métodos, eles estão abrindo caminho para que os computadores quânticos se tornem mais robustos, eficientes e, espero, um pouco mais amigáveis.

Com o tempo, podemos testemunhar o surgimento de um novo capítulo na computação – um onde os computadores quânticos nos permitem resolver problemas complexos além de nossas habilidades atuais. Pense nas possibilidades!

Conclusão: O Futuro é Agora

Em conclusão, a computação quântica é como um quebra-cabeça que os pesquisadores estão tentando resolver com muito empenho. Os códigos de cor superdensos e os códigos de superfície são ferramentas essenciais nessa jornada.

Embora ainda haja muitos obstáculos a superar, os esforços feitos hoje estão preparando o terreno para as descobertas de amanhã na tecnologia. E quem sabe? Talvez um dia veremos computadores quânticos transformando indústrias e moldando nosso mundo.

Então, se prepare – a jornada pelo reino quântico apenas começou!

Fonte original

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

Resumo: 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.

Autores: 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

Última atualização: 2024-12-18 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.14256

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

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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