Google Quantum AI Team Mencapai Terobosan dalam Teknologi Pembiakan Magic State, Mengurangi Kesalahan Sekitar 40 Kali

·oleh Henderson·AI
Google Quantum AI Team Mencapai Terobosan dalam Teknologi Pembiakan Magic State, Mengurangi Kesalahan Sekitar 40 Kali

Google mengumumkan bahwa tim Quantum AI-nya telah berhasil mengatasi salah satu hambatan kunci dalam komputasi kuantum: telah membuktikan kelayakan skema "pembiakan magic state" pada prosesor Willow, yang mengurangi kesalahan sekitar 40 kali dibandingkan dengan tidak menggunakan teknologi tersebut. Terobosan ini dipublikasikan hari ini di jurnal Science, merupakan langkah kunci untuk mendorong komputasi kuantum menuju skala praktis.

Tim Quantum AI Google Berhasil Membuktikan Kelayakan Teknologi Pembiakan Magic State

Sejak tahun 2004, para peneliti telah memprediksi adanya hambatan yang sulit. Untuk mencapai komputasi kuantum universal dan menjalankan program yang memiliki nilai praktis, diperlukan kemampuan untuk melaksanakan serangkaian operasi kuantum tertentu. Cara untuk mencapainya adalah dengan menyiapkan apa yang disebut "magic state", yang namanya berasal dari kemampuan keadaan kuantum ini untuk menghasilkan operasi kuantum yang melampaui komputasi klasik. Namun, ada tantangan di sini: menyiapkan magic state berkualitas tinggi yang telah dikoreksi sangat menguras sumber daya. Beberapa estimasi menunjukkan bahwa komputer kuantum mungkin harus menggunakan hingga 95% dari seluruh daya komputasinya untuk menghasilkan magic state, menyisakan sedikit sumber daya untuk perhitungan yang sebenarnya.

Selain itu, magic state yang telah digunakan tidak dapat digunakan kembali, sehingga menjadi sumber daya yang langka. Oleh karena itu, para peneliti terus berupaya untuk mengurangi pengeluaran sumber daya dalam pembiakan magic state.

Pada tahun 2024, peneliti Quantum AI Google, Craig Gidney, Noah Shor, dan Cody Jones, mengadaptasi dan mengoptimalkan ide-ide dari literatur untuk mengembangkan apa yang sekarang disebut teknologi pembiakan magic state. Skema ini diharapkan dapat secara signifikan mengurangi konsumsi sumber daya, dengan inti ide yang mirip dengan filter. Mereka menyuntikkan keadaan kuantum yang bising ke dalam area kecil pada chip kuantum, kemudian melakukan serangkaian pengukuran yang sangat terkoordinasi untuk memeriksa kesalahan dan mengeluarkan sampel yang tidak memenuhi syarat. Tim Craig membuktikan bahwa dengan metode ini, mereka dapat "membiakkan" keadaan kuantum dengan kemurnian sangat tinggi dan kesalahan rendah, serta dapat secara bersamaan mengubahnya menjadi bentuk pengkodean yang lebih besar dan memiliki nilai praktis.

Jika dapat diterapkan pada perangkat keras kuantum, ini dapat secara signifikan mengurangi skala komputer kuantum yang diperlukan untuk tugas praktis.

Pada pengujian pertama skema pembiakan, peneliti Quantum AI Google, Emma Rosenfeld, mengamati data yang tampaknya melanggar hukum fisika. Setelah berbulan-bulan penyelidikan, simulasi, diskusi sejawat, dan verifikasi konsistensi, dia menemukan bahwa masalah tersebut berasal dari asumsi yang salah dalam metode pengukuran yang biasa digunakan oleh tim. Secara spesifik, drift peralatan listrik di laboratorium dan fluktuasi suhu menghasilkan jenis kebisingan yang mengganggu validitas hasil pengujian dasar. Tim perlu menyelaraskan kembali kerangka teori dan skema rekayasa, menambahkan kontrol tambahan pada sistem untuk mengurangi dampak kebisingan tersebut, dan juga mengembangkan metode pengujian dasar baru dengan menggunakan teknologi pembiakan itu sendiri sebagai alat pengukuran, untuk menyelesaikan masalah dari akarnya.

Berdasarkan hasil ini dan lebih banyak inovasi algoritma serta skema rekayasa, Google telah membawa teknologi pengukuran kuantum ke tingkat yang baru. Di prosesor Willow milik Google Quantum AI, skema ini mencapai pengurangan kesalahan hingga 40 kali dibandingkan dengan keadaan kuantum yang tidak melalui proses pembiakan; tingkat fidelitas logika T yang diperoleh mencapai rekor 99.99%. Hasil ini kini telah dipublikasikan di Science, membuktikan untuk pertama kalinya solusi yang layak untuk mengatasi salah satu hambatan sumber daya terberat dalam komputasi kuantum, menunjukkan bahwa Google mampu membiakkan magic state yang krusial ini secara efisien pada perangkat keras nyata.

Google juga telah melakukan verifikasi awal bahwa teori yang diajukan oleh Craig dan rekan-rekannya dapat disesuaikan dengan arsitektur komputasi kuantum mereka. Tim berhasil melakukan perpindahan antara "color code" (sebuah jenis kode koreksi kuantum baru yang sangat cocok untuk pembiakan magic state) dan "surface code" (skema koreksi yang lebih matang), menghubungkan keadaan kuantum color code dengan jarak 3 ke surface code dengan jarak 5. Protokol penghubungan ini pertama kali muncul dalam makalah teori tahun 2024, dan eksperimen ini mengonfirmasi bahwa keadaan kuantum yang telah dimurnikan dapat bertahan stabil dan ditransmisikan dengan lancar dalam perangkat keras.

H
Tentang penulis
Henderson