Шум ничего не забывает: физики раскрыли механизм скрытой памяти в квантовых процессорах

Главное препятствие на пути к масштабируемым квантовым вычислениям — это не столько сам факт наличия шума, сколько наше неполное понимание его природы. Группа исследователей из Австралии и Швеции провела первую полную томографию квантового процесса во времени. Им удалось экспериментально доказать и измерить то, что теоретики предсказывали давно: шум в квантовых процессорах обладает памятью, создавая сложные временные корреляции, которые невозможно устранить стандартными методами.

Современные квантовые технологии находятся в парадоксальной ситуации. Мы научились создавать кубиты и управлять ими, но масштабирование систем упирается в проблему декогеренции — потери квантовой информации из-за взаимодействия с окружающей средой. Инженеры называют это шумом и разрабатывают протоколы коррекции ошибок, чтобы его компенсировать.

Однако большинство существующих методов коррекции опираются на допущение: шум считается марковским. Это означает, что каждое событие ошибки рассматривается как случайное и независимое от предыдущих. В такой модели окружающая среда не помнит историю взаимодействия с кубитом.

Новая работа демонстрирует, что в реальности все сложнее. Шум в сверхпроводниковых процессорах часто является немарковским. Окружающая среда запоминает состояние системы и влияет на нее в последующие моменты времени. Это создает коррелированные ошибки, которые растянуты во времени и способны обойти стандартные барьеры защиты.

Проблема скрытых связей

Немарковский шум возникает, когда информация утекает из системы в окружающую среду, сохраняется там некоторое время, а затем возвращается обратно, вызывая искажения. В контексте квантовых вычислений это критично: если ошибка на шаге N зависит от того, что произошло на шаге N-10, обычные алгоритмы, рассчитанные на случайные сбои, перестают работать эффективно.

Ранее ученые пытались характеризовать такой шум, но получали лишь частичные данные. Классическая томография процесса (Quantum Process Tomography) работает по принципу черного ящика: фиксирует состояние на входе и на выходе, игнорируя динамику внутри временного интервала. Этого недостаточно для выявления сложных временных корреляций.

Авторы нового исследования использовали формализм матрицы процесса. Это математический инструмент, который описывает вероятности всех возможных корреляций между операциями в разные моменты времени, позволяя увидеть полную структуру взаимодействий системы и среды.

Техническое решение: обход аппаратных ограничений

Для полной реконструкции матрицы процесса необходимо проводить измерения состояния системы в промежуточные моменты времени, а затем переподготавливать кубит для продолжения эволюции.

В идеале это требует наличия быстрой обратной связи: система должна измерить состояние, обработать результат и скорректировать следующие операции за наносекунды. На текущем поколении сверхпроводниковых процессоров это технически сложно или невозможно из-за задержек в управляющей электронике.

Исследователи разработали метод, позволяющий обойти это ограничение через пост-обработку данных.

1. Они реализовали протокол, включающий последовательность операций: подготовка → эволюция → промежуточное измерение → переподготовка → финальное измерение.
2. Вместо активной коррекции в реальном времени, они собрали массив данных для всех возможных комбинаций базисных состояний и измерений (всего 324 уникальных протокола).
3. На этапе анализа данных они реконструировали полную 16x16 матрицу процесса, отфильтровав результаты так, как если бы использовалась идеальная система с обратной связью.

Это позволило впервые получить полную картину динамики шума, используя стандартное, несовершенное оборудование.

Результаты эксперимента: IBM против лаборатории

Методика была протестирована на двух типах устройств: облачном процессоре IBM и лабораторном процессоре Университета Квинсленда.

Результаты выявили принципиальные различия в архитектуре шума:

• На процессоре IBM динамика выглядела близкой к марковской (беспамятной). Однако симуляции показали, что это результат специфических настроек времени эволюции, при которых эффекты памяти нивелировались.
• На процессоре университета была зафиксирована сильная немарковскость. Анализ показал, что источником коррелированного шума являются не классические флуктуации (например, дрейф параметров электроники), а квантовые эффекты. Соседний кубит на чипе выступал в роли памяти: он запутывался с основным кубитом, сохранял информацию и возвращал ее позже.

Ученые использовали меры «относительной энтропии» и «негативности», чтобы количественно оценить вклад квантовых корреляций. Им удалось доказать, что наблюдаемый шум — это следствие паразитной запутанности, распределенной во времени.

Значение для индустрии

Переход от частичной характеризации шума к полной томографии процесса меняет подход к проектированию квантовых компьютеров:

1. Диагностика: теперь инженеры могут точно определить природу ошибок. Является ли сбой случайным или это результат взаимодействия с конкретным дефектом или соседним кубитом?
2. Адаптация: понимая структуру памяти среды, можно разрабатывать специализированные коды коррекции ошибок, устойчивые к немарковским процессам.
3. Доступность метода: предложенный алгоритм не требует создания нового железа. Он может быть развернут на существующих платформах для калибровки и оптимизации их работы.

Исследование подтверждает, что для создания отказоустойчивого квантового компьютера недостаточно просто изолировать кубиты. Необходимо детально картировать и контролировать сложные информационные потоки, возникающие между процессором и его окружением.

Источник: arXiv