Google ประกาศว่า ทีมงานปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมของบริษัทประสบความสำเร็จในการแก้ไขปัญหาข้อจำกัดสำคัญในคอมพิวเตอร์ควอนตัม โดยได้พิสูจน์ว่าแผนการ "เพาะเลี้ยงสถานะ" สามารถทำได้บนโปรเซสเซอร์ Willow ซึ่งเมื่อเปรียบเทียบกับการไม่ใช้เทคโนโลยีนี้ ความผิดพลาดลดลงประมาณ 40 เท่า ผลงานที่สำคัญนี้ถูกเผยแพร่ในวารสาร "Science" ในวันนี้ ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการผลักดันให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเข้าสู่การใช้งานในระดับที่กว้างขึ้น
ทีมงานปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมของ Google ประสบความสำเร็จในการพิสูจน์ความเป็นไปได้ของเทคโนโลยีการเพาะเลี้ยงสถานะ
ตั้งแต่ปี 2004 นักวิจัยได้คาดการณ์ถึงข้อจำกัดที่ยากลำบาก โดยเพื่อให้สามารถทำการคำนวณควอนตัมทั่วไปและรันโปรแกรมที่มีมูลค่าจริงได้ จำเป็นต้องสามารถดำเนินการชุดการดำเนินการควอนตัมเฉพาะได้ วิธีการคือการเตรียมสถานะที่เรียกว่า "สถานะควอนตัม" ซึ่งชื่อดังกล่าวมาจากสถานะควอนตัมนี้สามารถสร้างการคำนวณควอนตัมที่เกินกว่าการคำนวณแบบคลาสสิกได้ แต่มีปัญหาหนึ่งคือ การเตรียมสถานะควอนตัมที่มีคุณภาพสูงและผ่านการแก้ไขข้อผิดพลาดนั้นต้องใช้ทรัพยากรมาก โดยประมาณการบางส่วนแสดงให้เห็นว่า คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจต้องใช้พลังการคำนวณถึง 95% เพื่อสร้างสถานะควอนตัม ทำให้ทรัพยากรที่เหลือสำหรับการคำนวณจริงมีน้อยมาก
นอกจากนี้ สถานะควอนตัมเมื่อใช้แล้วไม่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ ถือเป็นทรัพยากรที่มีจำกัด ดังนั้นนักวิจัยจึงพยายามลดค่าใช้จ่ายในการเตรียมสถานะควอนตัมอย่างต่อเนื่อง
ในปี 2024 นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมของ Google ได้แก่ Craig Gidney, Noah Shor และ Cody Jones ได้อิงแนวคิดจากเอกสารวิจัยและทำการปรับปรุง จนพัฒนาเทคโนโลยีการเพาะเลี้ยงสถานะที่เรียกกันในปัจจุบัน แผนการนี้มีแนวโน้มที่จะลดการใช้ทรัพยากรอย่างมาก โดยมีแนวคิดหลักเหมือนกับการกรอง โดยการฉีดสถานะควอนตัมที่มีเสียงรบกวนเข้าไปในพื้นที่เล็ก ๆ ของชิปควอนตัม จากนั้นดำเนินการชุดการวัดที่มีความร่วมมือสูง เพื่อตรวจสอบข้อผิดพลาดและคัดกรองตัวอย่างที่ไม่ผ่านมาตรฐาน ทีมของ Craig ได้พิสูจน์ว่า ด้วยวิธีนี้สามารถ "เพาะเลี้ยง" สถานะควอนตัมที่มีความบริสุทธิ์สูงและมีความผิดพลาดต่ำได้ และสามารถแปลงเป็นรูปแบบการเข้ารหัสที่มีขนาดใหญ่และมีมูลค่าการใช้งานได้ในเวลาเดียวกัน
หากสามารถนำไปใช้ในฮาร์ดแวร์ควอนตัมได้ จะสามารถลดขนาดของคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่จำเป็นสำหรับภารกิจที่ใช้งานได้อย่างมาก
ในการทดสอบครั้งแรกของโปรโตคอลการเพาะเลี้ยง นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ควอนตัมของ Google อย่าง Emma Rosenfeld พบว่าข้อมูลที่สังเกตดูเหมือนจะขัดแย้งกับกฎทางฟิสิกส์ หลังจากการตรวจสอบ ซิมูเลชัน การอภิปรายร่วม และการตรวจสอบความสอดคล้องเป็นเวลาหลายเดือน เธอพบว่าปัญหาเกิดจากสมมติฐานที่ผิดพลาดในวิธีการวัดที่ทีมใช้กันบ่อย ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เสียงรบกวนที่เกิดจากการลอยตัวของอุปกรณ์ไฟฟ้าในห้องปฏิบัติการและการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิได้รบกวนความถูกต้องของผลการทดสอบมาตรฐาน ทีมต้องปรับแต่งกรอบทฤษฎีและแผนการทางวิศวกรรมให้สอดคล้องกัน เพิ่มวิธีการควบคุมเพิ่มเติมในระบบเพื่อลดผลกระทบจากเสียงรบกวนดังกล่าว และยังได้พัฒนาวิธีการทดสอบมาตรฐานใหม่ โดยใช้เทคโนโลยีการเพาะเลี้ยงเป็นเครื่องมือในการวัด เพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นจากต้นเหตุ
ด้วยผลงานนี้และนวัตกรรมทางอัลกอริธึมและแผนการทางวิศวกรรมเพิ่มเติม Google ได้ยกระดับเทคโนโลยีการวัดควอนตัมไปสู่ระดับสูงสุดใหม่ บนโปรเซสเซอร์ Willow ของ Google Quantum AI โปรโตคอลนี้สามารถลดความผิดพลาดได้ถึง 40 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับสถานะควอนตัมที่ไม่ได้ผ่านการเพาะเลี้ยง โดยความถูกต้องของ T-state logic สูงถึง 99.99% ซึ่งผลงานนี้ได้ถูกตีพิมพ์ในวารสาร "Science" เป็นครั้งแรกที่พิสูจน์ถึงความเป็นไปได้ในการแก้ไขปัญหาข้อจำกัดด้านทรัพยากรที่รุนแรงที่สุดในคอมพิวเตอร์ควอนตัม และพิสูจน์ว่า Google สามารถเตรียมสถานะควอนตัมที่สำคัญนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์จริง
Google ยังได้ตรวจสอบเบื้องต้นว่า ทฤษฎีที่เสนอโดย Craig และทีมสามารถปรับใช้กับสถาปัตยกรรมการคำนวณควอนตัมของตนได้ ทีมสามารถสลับระหว่าง "color code" (รหัสการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมรูปแบบใหม่ที่เหมาะสำหรับการเพาะเลี้ยงสถานะ) และ "surface code" (แผนการแก้ไขข้อผิดพลาดที่มีความเป็นที่ยอมรับมากกว่า) โดยเชื่อมโยงสถานะควอนตัมที่มีระยะห่าง 3 ของ color code เข้ากับสถานะควอนตัมที่มีระยะห่าง 5 ของ surface code โปรโตคอลการเชื่อมโยงนี้มีต้นกำเนิดจากเอกสารทฤษฎีในปี 2024 และการทดลองนี้ได้ยืนยันว่าสถานะควอนตัมที่ผ่านการทำให้บริสุทธิ์สามารถคงอยู่และส่งต่อได้อย่างเสถียรในฮาร์ดแวร์