РКЦ: Метод коррекции ошибок на сверхпроводниковыми квантовых процессорах

Продукт
Разработчики: Российский квантовый центр (РКЦ, Russian Quantum Center, RQC)
Дата премьеры системы: 2023/03/30
Отрасли: Электротехника и микроэлектроника
Технологии: Суперкомпьютер

Основные статьи:

2023: Разработка подхода

Ученые из Российского квантового центра разработали подход, который позволяет реализовывать коды коррекции ошибок на квантовых процессорах, не обладающих высокими вычислительными мощностями. Полученные результаты помогут физикам снизить воздействие шумов и приблизиться к решению практических задач на системах с относительно небольшим количеством кубит. Об этом центр сообщил 30 марта 2023 года.

Решение задачи на квантовом компьютере можно представить в виде трех этапов: приготовления регистра квантового устройства, проведения манипуляций над системой и заключительного считывания полученных измерений. Главное препятствие на каждом этапе — высокий уровень шумов, не позволяющий поддерживать нужное состояние квантовых объектов достаточно долго для работы практических алгоритмов. Именно поэтому уменьшение уровня ошибок является приоритетным направлением исследований ученых.

Идея кодов коррекции ошибок состоит в кодировании логического кубита, устойчивого к внешним шумам, в большом количестве физических кубит. Однако для работы логического кубита системе также необходимо использовать вспомогательные кубиты — анциллы. Промежуточные измерения анцилл позволяют отслеживать влияние шумов на состояние логического кубита. Ученые из Российского квантового центра предложили подход к реализации обширного класса кодов коррекции ошибок, который позволяет снизить число вспомогательных кубит до одного, а также использовать специфику сверхпроводниковых квантовых процессоров для уменьшения влияния шумов.

Исследователи доказали, что данный класс квантовых кодов коррекции ошибок может быть реализован при достаточно простой структуре — круговой связности соседних кубит. Так, новый подход позволяет отказаться от операций между «далеко» расположенными друг от друга кубитами в пользу двух соседних. Эффективность схемы продемонстрирована в ходе выполнения трехкубитного кода повторения, пятикубитного кода коррекции ошибок Лафламма и девятикубитного кода Шора. Также в работе предложен метод реализации поверхностного кода коррекции ошибок с использованием одного анцилла-кубита и связности кубит с ближайшими соседями.

«
Предложенный подход оказался применим к довольно большому классу квантовых кодов коррекции, что делает его перспективным для использования в экспериментах со сверхпроводниковыми квантовыми процессорами, — отметил Анатолий Антипов, соавтор исследования, научный сотрудник группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра.
»



СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Т-Платформы (T-Platforms) (22)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (9)
  IBM (8)
  Fujitsu (6)
  Cray (5)
  Другие (88)

  BSSG - Business Solutions & Service Group (1)
  Fujitsu (1)
  Hewlett Packard Enterprise (HPE) (1)
  Intel (1)
  Lenovo (1)
  Другие (2)

  Национальный центр информатизации (НЦИ) (1)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1)
  Трансинформ (1)
  Другие (0)

  БПС Инновационные программные решения (ранее БПЦ Банковские технологии) (1)
  К2 Тех (1)
  Другие (0)

  Advance Engineering (Адванс Инжиниринг) (1)
  РСК (группа компаний, ранее - РСК Скиф) (1)
  РСК Технологии (1)
  Другие (0)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  РСК Технологии (9, 15)
  IBM (16, 14)
  Nvidia (Нвидиа) (9, 8)
  МЦСТ (1, 8)
  Т-Платформы (T-Platforms) (8, 7)
  Другие (98, 32)

  IBM (1, 1)
  Hewlett Packard Enterprise (HPE) (1, 1)
  Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
  Другие (0, 0)

  РСК Технологии (1, 1)
  МЦСТ (1, 1)
  Другие (0, 0)

  МЦСТ (1, 1)
  Другие (0, 0)

  РСК Технологии (2, 2)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 15 (9, 6)
  IBM Watson - 12 (10, 2)
  Эльбрус - 8 (8, 0)
  Nvidia DGX Суперкомпьютеры - 8 (8, 0)
  Atos Bull Sequana X Суперкомпьютер - 5 (5, 0)
  Другие 22

  HPE Cray EX series - 1 (1, 0)
  Nvidia DGX Суперкомпьютеры - 1 (1, 0)
  Другие 0

  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 1 (1, 0)
  Другие 0

  Эльбрус - 1 (1, 0)
  Другие 0

  РСК Торнадо (RSC Tornado) - 2 (2, 0)
  Другие 0