Квантовые компьютеры обещают огромный скачок в производительности, но пока их потенциал ограничен высоким уровнем ошибок. Ученые из компании Google сделали важный шаг к решению этой проблемы, исследуя поведение своего квантового процессора Sycamore и обнаружив явление, которое они называют «фазовым переходом» с низким уровнем шума. Это важное открытие, опубликованное в журнале Nature, проливает свет на то, как можно добиться стабильной работы квантовых компьютеров.

В основе исследования лежит метод тестирования с использованием квантовых случайных схем. Эти схемы представляют собой последовательность операций над кубитами, квантовыми аналогами битов. Из-за квантовой природы измерений результат каждой операции имеет вероятностный характер, что делает моделирование таких схем на классических компьютерах чрезвычайно сложной задачей, особенно при большом количестве кубитов. Именно эта особенность позволила Google ранее заявить о достижении «квантового превосходства».

Однако реальная работа квантовых компьютеров осложняется шумом, то есть ошибками в вычислениях. Команда Google использовала тест с перекрестной энтропией, чтобы связать производительность случайных схем с уровнем шума в процессоре Sycamore. Они обнаружили, что существует критическая точка, «фазовый переход», отделяющий режим с высоким уровнем шума, где ошибки доминируют, от режима с низким уровнем шума, где квантовая запутанность преобладает над деструктивным влиянием ошибок.

Серхио Бойхо, ведущий научный сотрудник Google, описывает это как соревнование между скоростью, с которой квантовая запутанность распространяется по системе кубитов, и скоростью, с которой шум разрушает эту запутанность. В режиме с низким уровнем шума запутанность «побеждает», позволяя системе выполнять когерентные квантовые вычисления.

Достижение этой критической точки зависит как от количества используемых кубитов, так и от уровня ошибок процессора. Увеличивая количество кубитов, исследователи подталкивали систему к режиму с высоким уровнем шума. Искусственно увеличивая и затем снижая уровень ошибок в Sycamore, они смогли точно определить местоположение фазового перехода.

Интересно, что даже в режиме с низким уровнем шума ошибки всё ещё присутствуют. Однако их частота значительно ниже, и они не разрушают квантовую запутанность так катастрофически, как в режиме с высоким уровнем шума. В последнем случае система эффективно распадается на несколько меньших, независимо запутанных кластеров, что упрощает ее моделирование на классических компьютерах. Google продемонстрировал это, создавая такие кластеры искусственно.

Основываясь на своем понимании фазового перехода, исследователи определили максимальное количество кубитов, которые могут работать в режиме с низким уровнем шума на Sycamore. Затем они запустили миллион случайных схем на этом числе кубитов. Моделирование такого эксперимента на даже самом мощном суперкомпьютере Frontier заняло бы, по оценкам, более десяти лет, даже с учетом оптимизаций.

Важность этой работы выходит за рамки простого достижения «квантового превосходства». Понимание фазового перехода и условий для работы с низким уровнем шума – ключевой шаг к созданию практичных квантовых алгоритмов. Как отмечает Бойксо, тест с случайными схемами — самый простой для квантового компьютера и самый сложный для классического. Если квантовый компьютер не может «победить» в этом тесте, он не сможет превзойти классические компьютеры и в более сложных задачах. Это исследование также объясняет сосредоточенность Google на улучшении качества кубитов и снижении уровня ошибок, а не на простом увеличении их количества. В конечном итоге, это важный шаг на пути к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров с коррекцией ошибок, способных решать действительно сложные задачи.