Корекцията на грешките в квантовия компютър може да означава обработка на 100 TB данни всяка секунда.

Едно от най-забележителните неща, свързани с квантовите изчисления, е, че въпреки че не се е доказала като особено полезна, тази област вече е създала колекция от стартиращи компании, които се фокусират върху създаването на нещо различно от кубитите. Може би е лесно да се отхвърли това като стремеж към опортюнизъм – опит за печелене на пари от шумотевицата около квантовите изчисления. Но може да се окаже изключително полезно да се разгледат нещата, към които се насочват тези стартъпи, тъй като те могат да бъдат индикация за трудните проблеми в областта на квантовите изчисления, които все още не са решени от някоя от големите компании, участващи в тази област – компании като Amazon, Google, IBM и Intel.

В случая на базираната в Обединеното кралство компания Riverlane нерешената част, която се разглежда, е огромното количество класически изчисления, които ще бъдат необходими за функционирането на квантовия хардуер. По-конкретно, тя е насочена към огромното количество обработка на данни, което ще бъде необходимо за ключовата част от квантовата корекция на грешките: разпознаване на възникнала грешка.

Откриването на грешките

Всички кубити са нестабилни и са склонни да губят състоянието си по време на работата или просто с течение на времето. Независимо от технологията – студени атоми, свръхпроводящи трансмони, каквото и да е – тези проценти на грешките поставят твърд лимит на обема на изчисленията, които могат да бъдат извършени, преди грешката да е станала прекалено голяма. Това изключва извършването на почти всякакви полезни изчисления директно върху сега съществуващите хардуерни кубити.

Общоприетото решение на този проблем е да се работи с така наречените логически кубити. Те включват свързване на множество хардуерни кубити заедно и разпределяне на квантовата информация между тях. Допълнителните хардуерни кубити се свързват по такъв начин, че да могат да се измерят, за да се наблюдават грешките, засягащи данните, което позволява те да бъдат коригирани. За създаването на един логически кубит са необходими десетки хардуерни кубити, което означава, че дори най-големите съществуващи системи могат да поддържат само около 50 надеждни логически кубита.

Основателят и главен изпълнителен директор на Riverlane, Стив Бриърли, заяви пред изданието Ars, че коригирането на грешките не натоварва единствено хардуерния кубит, а и класическата част на системата. Всяко от измерванията на кубитите, използвани за наблюдение на системата, трябва да бъде обработено, за да се открият и интерпретират евентуалните грешки. Необходими са приблизително 100 логически кубита, за да се направят някои от най-простите и интересни изчисления, което означава наблюдение на хиляди хардуерни кубити. Извършването на по-сложни изчисления може да означава хиляди логически кубити.

Тези данни за корекция на грешките (наричани в тази област синдромни данни) трябва да се прочитат между всяка операция, което създава много данни.

„При мащаб от около стотина терабайта в секунда“, казва Бриърли. „При един милион физически кубита ще обработваме около сто терабайта в секунда, колкото е глобалният стрийминг на Netflix“.

Освен това всичко трябва да се обработва в реално време, защото в противен случай изчисленията ще се забавят в очакване на корекцията на грешките. За да се избегне това, грешките трябва да се откриват в реално време. При кубитите, базирани на трансмони, данните за тях се генерират приблизително на всяка микросекунда, така че реално време означава да се приключи обработката на данните – вероятно терабайти от тях – с честота около един мегахерц. Riverlane е създадена, за да осигури хардуера, който е в състояние да се справи с това.

Обработката на данните

Разработената от компанията система е описана в статия, публикувана в arXiv. Тя е предназначена за обработка на синдромните данни, след като друг хардуер вече е преобразувал аналоговите сигнали в цифрова форма. Това позволява на хардуера на Riverlane да стои извън нискотемпературния хардуер, който е необходим за някои форми на физически кубити.

Тези данни се обработват чрез алгоритъм, наречен в документа „декодер за клъстериране на сблъсъците„, който се справя с откриването на грешките. За да демонстрират ефективността му, те го прилагат на базата на типичен полеви програмируем матричен масив на Xilinx, където той заема само около 5% от чипа, но може да обработва логически кубит, изграден от близо 900 хардуерни кубита (в случая симулирани).

Компанията демонстрира и персонализиран чип, който се справя с още по-голям логически кубит, като в същото време той заема само малка част от квадратния милиметър и консумира само 8 миливата енергия.

И двете версии са тясно специализирани; те просто подават информация за грешките, по която да действат другите елементи на системата. Така че това е изключително целево решение. Но то е и доста гъвкаво, тъй като работи с различни кодове за корекция на грешките. От решаващо значение е, че то се интегрира и със системите, предназначени за контрол на кубита, основани на съвсем различна физика, включително студени атоми, уловени йони и трансмони.

„Мисля, че в началото това беше една малка главоблъсканица“, казва Бриърли. „Имате всички тези различни видове физика и как тогава ще направим всичко това?“

Оказа се, че това не е голямо предизвикателство.

„Един от нашите инженери беше в Оксфорд и работеше със свръхпроводящи кубити, а следобед се занимаваше с кубитите в железен капан. Той се върна в Кеймбридж и беше много развълнуван. Той каза: „Те използват същата управляваща електроника“.

Оказва се, че независимо от физиката, свързана с управлението на кубитите, всички са взели назаем един и същ хардуер от друга област (Бриърли каза, че това е радиочестотната система върху чип на Xilinx, създадена за прототипиране на 5G базови станции). Това прави сравнително лесно интегрирането на персонализирания хардуер на Riverlane с различните системи.

Какво следва

Но във вторник компанията обяви своята пътна карта, която ще позволи бързото мащабиране на този чип.

„В момента разполагаме с един [квантов] чип за корекция на грешките, който поддържа един логически кубит с до хиляда физически кубита“, каза Бриърли пред Ars. „Следващото поколение ще поддържа 10 000 физически кубита. А това е голямо предизвикателство – има много инженерна работа. Това ни отвежда до първото поколение квантови компютри с корекция на грешките.“ Оттук нататък компанията очаква да продължи да увеличава капацитета с 10 пъти на всеки 12 до 18 месеца“,

каза още той.

В статията в ArXiv също така се отбелязва, че понастоящем алгоритъмът помни целия поток от данни, но в крайна сметка ще трябва да бъде модифициран, за да „забрави“ по-старите данни и да работи само върху по-тесен прозорец от време. Но системата е проектирана така, че отделните функционални единици да могат да се комбинират на една единствена матрица (Бриърли ги нарича просто „чиплети„), а когато сложността стане достатъчно висока, могат да се комбинират няколко матрици, които всъщност са полупроводникови кристали.. Бриърли казва, че алгоритъмът може да се работи паралелно върху един и същ поток от данни, стига да има известно времево припокриване между сигналите, които различните чиплети обработват.

И отново, интересът на Riverlane към тази област идва от факта, че това са проблеми, които всички в областта на квантовите изчисления ще трябва да решат, за да продължат напред с кубитите с корекция на грешките. И, както признава Бриърли, нищо не ги спира да създадат свое собствено решение. Но той описва силната си лична мотивация да иска да види този проблем решен:

„Бях водил лекция на една конференция за нов [квантов] алгоритъм, който бях разработил, и бях много горд с това ново постижение. В аудиторията се проведе анкета кой смята, че ще има наистина полезен квантов компютър след пет, десет, петнадесет години. И около една трета от аудиторията гласува за „никога“ – никога няма да има полезен квантов компютър. И аз бях малко шокиран. Помислих си: „Е, аз току-що изобретих алгоритъм за компютър, който никога няма да съществува“.