Google trình diễn kỹ thuật nuôi cấy trạng thái ma thuật trên Willow, giảm lỗi khoảng 40 lần

Google Quantum AI cho biết họ đã chứng minh rằng kỹ thuật nuôi cấy trạng thái ma thuật (magic state cultivation), một kỹ thuật để chuẩn bị một loại tài nguyên lượng tử đặc biệt, hoạt động được trên bộ xử lý siêu dẫn Willow của mình. Theo công ty, phương pháp này giảm lỗi khoảng 40 lần so với các trạng thái được chuẩn bị mà không dùng nó. Google cho biết công trình đã được công bố trên Science, và thông báo điều này trong tuần này qua một bài blog của nhà khoa học nghiên cứu Emma Rosenfeld và kỹ sư phần mềm lượng tử Craig Gidney.

Máy tính lượng tử chịu lỗi cần một tập hợp phép toán phổ quát, và trong số đó, các cổng được gọi là non-Clifford là một chi phí tài nguyên đáng kể đối với hầu hết các thiết kế sửa lỗi. Một cách phổ biến để cung cấp chúng là trước tiên chuẩn bị các trạng thái đầu vào đặc biệt, gọi là trạng thái ma thuật, rồi tiêu thụ chúng để thực hiện các phép toán đó. Mỗi trạng thái ma thuật chỉ có thể dùng một lần, và việc tạo ra chúng với mức lỗi thấp rất tốn kém: Google dẫn các ước tính cho rằng có tới 95% năng lực của một cỗ máy có thể được dành cho việc sản xuất chúng. Theo công ty, các nhà nghiên cứu đã lường trước điểm nghẽn này từ năm 2004.

Kỹ thuật nuôi cấy được Gidney cùng các đồng nghiệp tại Google là Noah Shutty và Cody Jones đề xuất vào năm 2024; họ đã hoàn thiện một ý tưởng từ các tài liệu trước đó. Kỹ thuật này hoạt động như một bộ lọc: một trạng thái nhiễu được đưa vào một vùng nhỏ của chip, sau đó được kiểm tra qua một chuỗi phép đo phối hợp, và bất kỳ lần thử nào để lộ lỗi đều bị loại bỏ. Theo phần tóm tắt của bản preprint trên arXiv của nhóm, thí nghiệm đạt độ trung thực trạng thái 0,9999(1) trong khi giữ lại 8% số lần thử, và nhóm đã phát triển một giao thức đo chịu lỗi để xác lập giới hạn cho độ trung thực đó. Google mô tả độ trung thực logic 99,99% cho các T-state của mình là một kỷ lục.

Các nhà nghiên cứu cũng chuyển các trạng thái đã nuôi cấy giữa hai sơ đồ sửa lỗi. Mã màu (color code), một cách tiếp cận mới hơn, phù hợp với kỹ thuật nuôi cấy, trong khi mã bề mặt (surface code) là phương pháp đã được thiết lập vững chắc hơn. Nhóm đã ghép các trạng thái từ một mã màu khoảng cách 3 (distance-3 color code) sang một mã bề mặt khoảng cách 5 (distance-5 surface code), điều mà Google cho biết cho thấy các trạng thái đã được tinh lọc có thể tồn tại qua quá trình chuyển giao trên phần cứng của họ. Công ty cũng mô tả nhiều tháng khắc phục sự cố sau khi dữ liệu ban đầu trông không hợp lý về mặt vật lý: Rosenfeld truy ra nguyên nhân là nhiễu trong phòng thí nghiệm từ thiết bị điện bị trôi thông số và các thay đổi nhiệt độ, vốn làm suy yếu phép đo chuẩn thông thường của nhóm, dẫn đến việc bổ sung khả năng kiểm soát và một cách đo chuẩn mới, trong đó kỹ thuật nuôi cấy được dùng để tự đo chính nó.

Google thừa nhận rằng kỹ thuật nuôi cấy vẫn cần được chứng minh ở quy mô lớn hơn trước khi trở nên khả thi cho các cỗ máy thực tế, và cho biết vẫn còn nhiều thách thức kỹ thuật. Con số giữ lại cũng có nghĩa là phần lớn các lần thử trong thí nghiệm đã bị loại bỏ. Một bản preprint của bài báo đã được đăng trước đó trên arXiv. Google coi kết quả này là một bước tiến tới mục tiêu xây dựng một máy tính lượng tử hữu ích, có sửa lỗi.