Quantencomputer werden als Computer der Zukunft gehandelt. Sie machen sich quantenphysikalische Phänomen wie Verschränkung und Überlagerung für ihre Berechnungen und sind damit wesentlich schneller als herkömmliche Computer. Mit dem Google-Rechner „Sycamore“ sowie dem chinesischen Quantensimulator „Jiuzhang“ wurde diese sogenannte Quantenüberlegenheit bereits bewiesen. Allerdings machen Quantencomputer noch wesentlich zu viele Fehler. In praktischen Tests mit „Sycamore“ konnte nun allerdings demonstriert werden, dass Korrekturprotokolle funktionieren und die Fehlerquote des Systems spürbar reduzieren.


Bild: Google AI

Praktische Tests in Googles Quantencomputer

Das Problem bei Quantencomputer ist, dass die Verschränkung und Überlagerungszustände der Quantenbits sehr anfällig für Störeinflüsse sind. Diese provozieren daher schnell Fehler. In größerem Maßstab können Quantencomputer daher nur dann wirklich eingesetzt werden, wenn die Fehler mittels Korrekturmechanismen erkannt und beseitigt werden können. Derartige Korrekturprotokolle gibt es bereits, sie wurden aber bisher nicht in der Praxis getestet.

Ein Team von Google AI hat das nun geändert und existierende Korrekturprotokolle mit „Sycamore“ auf die Probe gestellt. Googles Quantencomputer verfügt über 54 supraleitenden Qubits, die in einem zweidimensionalen Gitter miteinander verkoppelt sind. Bei der Fehlerkorrektur werden mehrere physikalische Qubits zu einem logischen Qubit zusammengefasst, welches dann die Berechnungen übernimmt. Daher führen Störungen der einzelnen physikalischen Einheiten nicht immer direkt zu Fehlern. Einige der Qubits können gleichzeitig zur Fehlerüberwachung eingesetzt werden.


Zwei Methoden zur Fehlerkorrektur

In normalen Computersystemen können Fehler gefunden werden, indem Daten kopiert und verglichen werden. Dies geht in Quantensystemen nicht, da die Qubits nicht kopiert werden können. Daher müssen Fehler mit einer anderen Methode gefunden werden, die bei der Arbeit den Quantenzustand nicht zerstört. Dies kann beispielsweise so funktionieren, dass einzelne Qubits den Quantenzustand ihrer Nachbarn überwachen.

Zwei entsprechende Methoden hat das Google-Team getestet. Die erste Methode war ein Wiederholungscode. „Beim Repetition Code wechseln einzelne Qubits zwischen Messen und Datenverarbeitung in einer eindimensionalen Kette hin und her. Jedes Mess-Qubit kontrolliert dabei den Zustand seiner beiden Nachbarn.“ Pro Schritt wird dabei aber immer nur jeweils eine von zwei Fehlerarten erkennt – ein Bit- oder ein Phasenfehler„, erklärt das Team die Methode.

Die zweite Methode auf dem Prüfstand war der sogenannte Oberflächencode, bei dem die Mess- und Daten-Qubits abwechselnd auf einem zweidimensionalen Gitter angeordnet werden. Die Mess-Qubits können dabei sowohl Bit- als auch Phasenfehler erkennen. Die Methode eignet sich gut für größere Quantensysteme, ist in der Praxis aber auch schwieriger umzusetzen.

Meilenstein auf dem Weg zum Quantencomputer

Das Ergebnis war vielversprechend. Beim Wiederholungscode werden die logischen Fehler bei einer Erhöhung der Mess-Qubits von fünf auf 21 um mehr als das Hundertfache verringert. Die Forscher gehen daher davon aus, dass die Fehlerkorrektur daher exponentiell skalierbar ist. Dies ist deshalb wichtig, weil der Aufwand zur Fehlerkorrektur bei größeren Systemen sonst quasi nicht mehr leistbar wäre.

Auch die Tests mit dem Oberflächencode verliefen positiv, das System verhielt sich wie in den Modellrechnungen vorhergesagt. Die Korrektursysteme blieben außerdem über mehr als 50 Zyklen stabil.

Die Forscher sehen dies als wichtigen Durchbruch, der auch von unabhängigen Kollegen bestätigt wird. „Eine der unbestritten weltführenden Gruppen im Wettlauf, den ersten universellen Quantencomputer zu konstruieren, hat einen der besonders kritischen Meilensteine auf dem Weg dorthin genommen. Obwohl es sich im Vergleich zur Vision eines echten, nützlichen Quantencomputers noch um ein sehr kleines Gerät handelt, zeigt es doch überzeugend, dass effektive und vor allem effiziente Fehlerkorrektur in einem Quantenprozessor auch in der Praxis möglich ist„, so die beiden Physiker Sven Ramelow und Helen Chrzanowski von der Humboldt-Universität Berlin, die nicht an dem Experi∆ment beteiligt waren, gegenüber dem Science Media Center.

Allerdings verbleiben auch weiter Herausforderungen, bis Quantencomputer auch in größerem Maßstab fehlerfrei rechnen können. Das räumt auch das Team von Google AI ein: „ Es bleiben noch viele Herausforderungen auf dem Weg zur skalierbaren Fehlerkorrektur.“ Insbesondere der Einsatz des Oberflächencodes erfordert eine deutlich bessere Qubit-Kohärenz und -kontrolle.

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