Google démontre la culture d’états magiques sur Willow et réduit les erreurs d’environ 40 fois

Google Quantum AI affirme avoir montré que la culture d’états magiques, une technique de préparation d’un type particulier de ressource quantique, fonctionne sur son processeur supraconducteur Willow. Selon l’entreprise, la méthode a réduit les erreurs d’un facteur d’environ 40 par rapport aux états préparés sans elle. Google a indiqué que ces travaux ont été publiés dans Science, en les annonçant cette semaine dans un billet de blog de la chercheuse Emma Rosenfeld et de l’ingénieur en logiciel quantique Craig Gidney.

Les ordinateurs quantiques tolérants aux fautes ont besoin d’un ensemble universel d’opérations, et parmi elles, les portes dites non-Clifford représentent un coût important en ressources pour la plupart des architectures de correction d’erreurs. Une façon courante de les fournir consiste à préparer d’abord des états d’entrée particuliers, appelés états magiques, puis à les consommer pour réaliser ces opérations. Chaque état magique ne peut être consommé qu’une seule fois, et les produire avec peu d’erreurs est coûteux : Google cite des estimations selon lesquelles jusqu’à 95% de la capacité d’une machine pourrait être consacrée à leur production. Les chercheurs anticipent ce goulet d’étranglement depuis 2004, selon l’entreprise.

La culture a été proposée en 2024 par Gidney avec ses collègues de Google Noah Shutty et Cody Jones, qui ont affiné une idée issue de travaux antérieurs. Elle agit comme un filtre : un état bruité est injecté dans une petite zone de la puce, puis vérifié par une série de mesures coordonnées, et toute tentative révélant une erreur est écartée. Selon le résumé de la prépublication de l’équipe sur arXiv, l’expérience a atteint une fidélité d’état de 0,9999(1) tout en conservant 8% des tentatives, et l’équipe a mis au point un protocole de mesure tolérant aux fautes pour borner cette fidélité. Google présente la fidélité logique de 99,99% de ses états T comme un record.

Les chercheurs ont également transféré des états cultivés entre deux schémas de correction d’erreurs. Les codes de couleur, une approche plus récente, se prêtent bien à la culture, tandis que les codes de surface constituent la méthode la plus établie. L’équipe a greffé des états d’un code de couleur de distance 3 dans un code de surface de distance 5, ce qui, selon Google, a montré que des états purifiés peuvent survivre à ce transfert sur son matériel. L’entreprise a aussi décrit des mois de dépannage après que les premières données eurent semblé physiquement invraisemblables : Rosenfeld a attribué le problème au bruit du laboratoire, dû à la dérive d’équipements électriques et à des variations de température qui compromettaient le banc d’essai habituel de l’équipe, ce qui a conduit à renforcer le contrôle et à adopter une nouvelle méthode d’évaluation dans laquelle la culture sert à se mesurer elle-même.

Google a reconnu que la culture doit encore être démontrée à plus grande échelle avant de devenir réaliste pour des machines pratiques, et a indiqué que de nombreux défis techniques subsistent. Le taux de conservation signifie aussi que la plupart des tentatives de l’expérience ont été écartées. Une prépublication de l’article avait été mise en ligne auparavant sur arXiv. Google présente ce résultat comme une étape vers son objectif de construire un ordinateur quantique utile et corrigé des erreurs.