Quantum error correction peut constamment recalibrer un processeur
Les ordinateurs quantiques sont notoirement fragiles. Les bruits environnementaux et d’autres perturbations peuvent provoquer des erreurs dans les calculs qu’ils effectuent. Pour lutter contre cela, les chercheurs ont développé des codes de correction d’erreurs quantiques, qui utilisent des qubits supplémentaires pour détecter et corriger les erreurs sans détruire l’information quantique.
Maintenant, des chercheurs de Google Quantum AI ont démontré que ces codes de correction d’erreurs peuvent également être utilisés pour recalibrer continuellement le processeur quantique pendant son fonctionnement, améliorant ainsi sa performance sans nécessiter d’arrêt pour maintenance.
L’équipe a publié ses résultats dans Nature le 22 janvier.
Les ordinateurs quantiques nécessitent un étalonnage fréquent pour maintenir leur précision. Typiquement, cela implique d’arrêter le processeur, d’exécuter des routines de diagnostic, d’ajuster les paramètres, puis de redémarrer. Ce processus peut prendre des heures et doit être répété régulièrement, réduisant le temps disponible pour les calculs réels.
L’approche de Google utilise les mêmes mesures déjà effectuées pour la correction d’erreurs afin de surveiller également la performance du processeur. En analysant les motifs d’erreurs, le système peut identifier quand des composants spécifiques dérivent de leurs paramètres optimaux et les ajuster automatiquement.
Les chercheurs ont testé cette technique sur leur processeur quantique Willow, qui utilise un code de correction d’erreurs de surface. Ils ont démontré qu’ils pouvaient maintenir des taux d’erreur bas pendant de longues périodes sans étalonnage manuel traditionnel.
Cette capacité d’auto-étalonnage pourrait être cruciale pour les futurs ordinateurs quantiques pratiques, qui devront fonctionner de manière fiable pendant de longues durées pour résoudre des problèmes complexes. Elle pourrait également réduire les exigences en personnel spécialisé nécessaire pour maintenir ces machines.
L’étude représente une étape vers des ordinateurs quantiques plus autonomes et robustes, capables de fonctionner avec une intervention humaine minimale tout en maintenant la qualité nécessaire pour des applications utiles.
