IBM und University of Chicago demonstrieren verifizierten Quantenvorteil mit fehlerkorrigierten logischen Qubits

IBM und Forscher der University of Chicago gaben am 30. Juli bekannt, was sie als Demonstration eines echten Quantenvorteils bezeichnen: eine Berechnung, die über die praktische Reichweite der besten klassischen Simulationsmethoden hinausging und gleichzeitig überprüfbare Gewissheit lieferte, dass das Ergebnis korrekt war. Die in einem Paper mit dem Titel 'Sampling hard circuits with verifiably high fidelity' beschriebene Errungenschaft adressiert ein Problem, das frühere Quantenvorteil-Behauptungen plagte, nämlich zu beweisen, dass ein Ergebnis korrekt ist, wenn kein klassischer Computer es durch bloßes Wiederholen der Berechnung überprüfen kann.

Das Team nutzte eine neue Fehlerkorrekturmethode, um 70 logische Qubits zu kodieren und sie vor dem Rauschen zu schützen, das normalerweise Quantenberechnungen verfälscht, und führte damit 2.415 logische Zwei-Qubit-Operationen und 468 logische 'T-Gatter' aus - beides Maßstäbe für die Komplexität einer Quantenschaltung. Die vollständige Berechnung war in etwa 15 Minuten abgeschlossen, eine Laufzeit, die laut den Forschern mit führenden klassischen Rechenmethoden eine nicht durchführbare Zeitspanne erfordern würde. Bemerkenswert ist, dass die erreichte logische Fehlerrate etwa zehnmal niedriger war als die zugrunde liegende physische Fehlerrate, was zeigt, dass das Fehlerkorrekturschema selbst auch in großem Maßstab wie beabsichtigt funktionierte.

Das Ergebnis wird als eine der größten bisher durchgeführten Fehlerkorrektur-Demonstrationen beschrieben und als Schritt hin zu Quantencomputern, denen man bei Problemen jenseits der Reichweite gewöhnlicher Supercomputer vertrauen kann, statt lediglich bei schwer zu verifizierenden Nischenaufgaben schneller zu sein. Forscher sagen, dass die zusammen mit der Berechnung selbst entwickelte Verifizierungsmethode - nicht nur die rohe Anzahl der verwendeten Qubits - dieses Ergebnis von früheren Quantenvorteil-Behauptungen unterscheidet, die auf Skepsis stießen, ob ihre Ergebnisse unabhängig bestätigt werden konnten.