Знакомство с современным квантовым чипом Willow

Первое достижение заключается в уникальной способности Willow экспоненциально уменьшать количество ошибок при масштабировании числа используемых кубитов. Данное решение представляет собой революционный прорыв в области квантовой коррекции ошибок, над которой исследовательское сообщество работало на протяжении почти трех десятилетий. Второе достижение демонстрирует беспрецедентную вычислительную мощность: Willow выполнил стандартные эталонные вычисления менее чем за пять минут, тогда как современному суперкомпьютеру для выполнения аналогичной задачи потребовалось бы 10 септиллионов (1025) лет – период, значительно превышающий возраст Вселенной.

История развития и стратегические цели

Разработка Willow является результатом более чем десятилетних исследований, инициированных в 2012 году в рамках проекта Google Quantum AI. Основная цель проекта заключалась в создании масштабируемого квантового компьютера, способного эффективно использовать принципы квантовой механики для решения сложнейших научных и социальных задач современности. В контексте исследовательской деятельности Google Research была разработана долгосрочная стратегия развития, и Willow представляет существенный прогресс на пути к коммерчески применимым квантовым вычислениям.

Экспоненциальная квантовая коррекция ошибок: преодоление фундаментального барьера

Одной из критических проблем в области квантовых вычислений традиционно являлась высокая подверженность кубитов ошибкам вследствие их интенсивного взаимодействия с окружающей средой, что существенно затрудняло сохранение информации в процессе вычислений. Исторически увеличение числа кубитов приводило к пропорциональному росту ошибок, что снижало квантовые свойства системы и ограничивало практическую применимость квантовых компьютеров.

Результаты исследования, опубликованные в престижном научном журнале Nature, демонстрируют принципиально новую зависимость: увеличение числа используемых кубитов в системе Willow приводит к снижению количества ошибок и усилению квантовых свойств системы. Экспериментальное тестирование проводилось на массивах физических кубитов последовательно возрастающего размера: от базовой сетки 3x3 до более сложных конфигураций 5x5 и 7x7. При каждом увеличении масштаба, благодаря применению инновационных методов квантовой коррекции ошибок, количество ошибок сокращалось вдвое, демонстрируя экспоненциальное снижение частоты ошибок.

Это достижение, известное в научном сообществе как состояние "ниже порога", представляет собой историческую веху в развитии квантовых вычислений, к которой исследователи стремились с момента представления концепции квантовой коррекции ошибок Питером Шором в 1995 году. Данный результат также является одним из первых убедительных примеров коррекции ошибок в реальном времени на сверхпроводящей квантовой системе, что критически важно для практического применения квантовых вычислений. Более того, продемонстрирован эффект "за пределами безубыточности", где время жизни массивов кубитов превышает время жизни отдельных физических кубитов, что служит неопровержимым доказательством эффективности системы коррекции ошибок.

Производительность в сравнении с классическими суперкомпьютерами

Для объективной оценки производительности Willow использовался эталонный тест случайной выборки цепей (RCS). Данный тест, разработанный исследовательской группой и впоследствии принятый в качестве отраслевого стандарта, представляет собой наиболее сложную вычислительную задачу для классических компьютеров, которую возможно выполнить на современных квантовых системах. RCS служит фундаментальным критерием достижения квантового превосходства - способности квантового компьютера выполнять вычисления, принципиально недоступные классическим вычислительным системам.

Схема 1 демонстрирует зависимость вычислительных затрат от доступной памяти, рассматривая спектр различных сценариев: от идеальной ситуации с неограниченной памятью (▲) до практической реализации на графических процессорах (⬤). Оценка превосходства Willow над современным суперкомпьютером Frontier основывалась на консервативных предположениях, включая неограниченный доступ к вторичному хранилищу без учета накладных расходов на пропускную способность.

Технические характеристики и производственные особенности

Производство Willow осуществляется на специализированном современном производственном комплексе в Санта-Барбаре, который является одним из немногих в мире объектов, спроектированных и построенных специально для создания квантовых чипов. Системная инженерия играет ключевую роль в разработке и производстве квантовых чипов, требуя оптимальной интеграции всех компонентов, включая одно- и двухквантовые затворы, сброс квантов и считывание. Максимизация производительности системы достигается через комплексный подход к архитектуре, производству чипов, разработке и калибровке затворов.

При разработке Willow особое внимание уделялось не только количественным, но и качественным характеристикам: система, содержащая 105 кубитов, демонстрирует лучшие в своем классе показатели в обоих системных бенчмарках – квантовой коррекции ошибок и выборке случайных цепей. В приведенных ниже таблицах представлены детальные показатели производительности Willow по различным параметрам. Особого внимания заслуживает время T1, измеряющее длительность сохранения возбуждения кубитов, которое достигло практически 100 мкс, что в пять раз превышает показатели предыдущего поколения квантовых чипов.

Таблица 1. Метрики системы Willow.

Таблица 2. Квантовая коррекция ошибок (Чип 1).

Таблица 3. Случайная выборка схем (Чип 2).

¹ Операционные ошибки измерены с использованием рандомизированных методов тестирования и представлены как "средняя ошибка".

² Чипы 1 и 2 демонстрируют различное время T₁ из-за компромисса между оптимизацией геометрии кубитов для электромагнитного экранирования и максимизацией когерентности.

Перспективы развития и практическое применение

Следующим этапом развития квантовых вычислений является демонстрация первых практически применимых вычислений, превосходящих возможности классических компьютеров. В настоящее время проводятся два типа экспериментов: тестирование производительности через бенчмарк RCS, не имеющий прямого практического применения, и научно значимые симуляции квантовых систем, которые пока остаются в пределах возможностей классических компьютеров. Рисунок 1 иллюстрирует текущее положение RCS в контексте практического применения.

Рисунок 1. Случайная выборка цепей (RCS), хотя и является чрезвычайно сложной задачей для классических компьютеров, пока не нашла практического коммерческого применения.

Квантовые вычисления обладают значительным потенциалом влияния на развитие искусственного интеллекта, открывая новые возможности для сбора обучающих данных, оптимизации архитектур обучения и моделирования квантовых систем. Квантовые алгоритмы демонстрируют фундаментальные преимущества масштабирования, что особенно важно для решения вычислительных задач в области ИИ. Практическое применение этих технологий может способствовать значительным прорывам в разработке новых лекарственных препаратов, создании высокоэффективных батарей для электромобилей, ускорении прогресса в области термоядерного синтеза и развитии альтернативных источников энергии.