Google demuestra el cultivo de estados mágicos en Willow y reduce los errores unas 40 veces

Google Quantum AI afirma haber demostrado que el cultivo de estados mágicos, una técnica para preparar un tipo especial de recurso cuántico, funciona en su procesador superconductor Willow. Según la empresa, el método redujo los errores aproximadamente en un factor de 40 en comparación con los estados preparados sin él. Google dijo que el trabajo se publicó en Science y lo anunció esta semana en una entrada de blog de la investigadora Emma Rosenfeld y el ingeniero de software cuántico Craig Gidney.

Los ordenadores cuánticos tolerantes a fallos necesitan un conjunto universal de operaciones, y entre ellas las llamadas puertas no-Clifford suponen un coste de recursos considerable para la mayoría de los diseños de corrección de errores. Una forma habitual de proporcionarlas es preparar primero estados de entrada especiales, llamados estados mágicos, y consumirlos para realizar esas operaciones. Cada estado mágico solo puede consumirse una vez, y producirlos con pocos errores es costoso: Google cita estimaciones según las cuales hasta el 95% de la capacidad de una máquina podría destinarse a generarlos. Los investigadores han previsto este cuello de botella desde 2004, según la empresa.

El cultivo fue propuesto en 2024 por Gidney junto con sus colegas de Google Noah Shutty y Cody Jones, que perfeccionaron una idea de la literatura anterior. Funciona como un filtro: se inyecta un estado ruidoso en una pequeña zona del chip, se comprueba mediante una secuencia de mediciones coordinadas y se descarta cualquier intento que revele un error. Según el resumen del preprint del equipo en arXiv, el experimento alcanzó una fidelidad de estado de 0,9999(1) conservando el 8% de los intentos, y el equipo desarrolló un protocolo de medición tolerante a fallos para acotar esa fidelidad. Google describe la fidelidad lógica del 99,99% de sus estados T como un récord.

Los investigadores también trasladaron estados cultivados entre dos esquemas de corrección de errores. Los códigos de color, un enfoque más reciente, son adecuados para el cultivo, mientras que los códigos de superficie son el método más consolidado. El equipo injertó estados de un código de color de distancia 3 en un código de superficie de distancia 5, lo que, según Google, demostró que los estados purificados pueden sobrevivir al traspaso en su hardware. La empresa también describió meses de resolución de problemas después de que los primeros datos parecieran físicamente inverosímiles: Rosenfeld atribuyó el problema al ruido del laboratorio, causado por la deriva de equipos eléctricos y por cambios de temperatura que socavaban la prueba de referencia habitual del equipo, lo que llevó a reforzar el control y a adoptar un nuevo método de evaluación en el que el cultivo se utiliza para medirse a sí mismo.

Google reconoció que el cultivo aún debe demostrarse a mayor escala antes de resultar realista para máquinas prácticas, y afirmó que quedan muchos retos técnicos. La cifra de retención también implica que la mayoría de los intentos del experimento se descartaron. Un preprint del artículo se publicó antes en arXiv. Google presenta el resultado como un paso hacia su objetivo de construir un ordenador cuántico útil y con corrección de errores.