Kuantum bilişim teknolojisi, kuantum kimyası ve kriptografi gibi alanlarda devrim niteliğinde hızlanmalar vaat etse de, kuantum bilgisini taşıyan fiziksel birimlerin çevresel gürültüye ve operasyonel hatalara karşı aşırı hassas olması en büyük engeli teşkil etmektedir. Mevcut süperiletken kübit platformlarında elde edilen %99,9 seviyesindeki sadakat oranları, karmaşık algoritmaların yürütülmesi için gereken on milyarda birlik hata paylarından oldukça uzaktır. Literatürde kuantum hata düzeltme (QEC) kuramı, bu sorunu aşmak için fiziksel kübitlerin bir araya getirilerek mantıksal kübitler oluşturulmasını önermektedir. Ancak bu yaklaşımın işe yaraması için fiziksel hata oranının belirli bir kritik eşiğin altında olması gerekmektedir. İncelenen bu çalışma, yüzey kodları aracılığıyla bu kritik eşiğin altına inilip inilemeyeceği ve hata oranlarının üstel olarak bastırılıp bastırılamayacağı sorununa odaklanmaktadır.
Araştırma kapsamında Google Quantum AI ekibi, 105 kübitlik ve 72 kübitlik iki farklı süperiletken transmon işlemcisi üzerinde deneysel düzenekler kurmuştur. Temel amaç, kod mesafesi (distance) 3, 5 ve 7 olan yüzey kodlarının performansını karşılaştırarak hata bastırma faktörünü (Lambda) belirlemek ve hata düzeltme döngüsü sırasında gerçek zamanlı bir kod çözücü (decoder) kullanmanın uygulanabilirliğini test etmektir. Yöntem olarak, veri kübitlerinden parite bilgilerini çıkaran ölçüm kübitleri kullanılmış ve veriler hem çevrimdışı sınır ağları hem de gerçek zamanlı Sparse Blossom algoritmaları ile analiz edilmiştir. Çalışmada ayrıca, mantıksal hata tabanını belirlemek amacıyla mesafe-29'a kadar çıkan tekrarlama kodları (repetition codes) uygulanarak nadir görülen korelasyonlu hata olaylarının etkileri gözlemlenmiştir.
Deneyler sonuçunda, mesafe-7 kodunun mantıksal hata oranının, kod mesafesi her iki birim arttığında 2,14 kat bastırıldığı doğrulanmıştır. Özellikle 101 kübitlik mesafe-7 düzeneğinde, hata düzeltme döngüsü başına %0,143 gibi düşük bir hata oranına ulaşılmıştır. Elde edilen en çarpıcı bulgulardan biri, mantıksal hafızanın, bileşeni olan en iyi fiziksel kübitin ömrünü 2,4 kat aşarak 'başabaş' (break-even) noktasının ötesine geçmesidir. Gerçek zamanlı kod çözme testlerinde ise, 1,1 mikrosaniyelik hızlı döngü süresine rağmen ortalama 63 mikrosaniyelik bir gecikme süresiyle eşik altı performansın korunduğu görülmüştür. Mesafe-29 tekrarlama kodları ise hata oranını 10^-10 seviyelerine kadar çekmiş, ancak saatte bir meydana gelen ve kaynağı henüz tam anlaşılamayan korelasyonlu hata patlamalarının mantıksal performans için yeni bir sınır oluşturduğunu ortaya koymuştur.
Bu çalışmanın literatürdeki yeri, yüzey kodlarının fiziksel hata eşiğinin altında çalıştığının ve ölçeklendirildiğinde üstel hata bastırma sağladığının ilk kesin kanıtlarından biri olmasıdır. Daha önceki araştırmalar belirli hata düzeltme özelliklerini gösterse de, bu çalışma hem kod mesafesinin artmasıyla hata oranının azaldığını göstermekte hem de gerçek zamanlı kod çözme altyapısının süperiletken sistemlerle uyumunu kanıtlamaktadır. Kuantum hata düzeltme stratejilerinin teorik varsayımlarından pratik uygulama aşamasına geçişte kritik bir kilometre taşı olan bu bulgular, gelecekteki hata toleranslı (fault-tolerant) kuantum algoritmaları için gereken operasyonel gereksinimlerin karşılanabileceğine işaret etmektedir. Araştırmacıların sunduğu veriler, hem donanım iyileştirmelerinin hem de algoritma bazlı düzeltmelerin mantıksal kübit performansını artırmadaki sinerjisini vurgulaması bakımından literatür taramalarında merkezi bir referans teşkil etmektedir.
Araştırma Tasarımı
- Evren veya inceleme alanı
- Süperiletken transmon kuantum işlemci mimarileri ve yüzey kodu mantıksal kübit yapılandırmaları.
- Örneklem veya araştırma materyali
- 72 kübitlik ve 105 kübitlik süperiletken transmon işlemciler, tümleşik veri kübitleri, ölçüm kübitleri ve sızıntı giderme kübitleri.
- Veri toplama süreci
- 1,1 mikro saniyelik döngü süreleriyle 10^6 döngüye kadar sürekli sendrom ölçümleri, çevrim dışı yapay sınır ağı ve gerçek zamanlı Sparse Blossom kod çözücü akış verileri.
- Veri analiz yöntemi
- Mantıksal hata oranının döngü başına üstel olarak modellenmesi, doğrusal regresyon ile hata bastırma faktörünün (Lambda) hesabı, ağırlıklı eşleme ve sınır ağı analizleri.
Hata bastırma faktörü (Lambda)Mantıksal hata oranı (epsilon_d)Fiziksel kübit yaşam süresiMantıksal kübit yaşam süresiSızıntı giderme (DQLR)Gerçek zamanlı kod çözme gecikmesi
01101 kübitlik mesafe-7 yüzey kodunda, kod mesafesi iki birim artırıldığında döngü başına mantıksal hata oranı Lambda = 2,14 ± 0,02 faktörüyle üstel olarak bastırılmış ve döngü başına hata oranı %0,143 ± %0,003 olarak gerçekleşmiştir(Collaborators et al., 2024).
02Mesafe-7 mantıksal kübitin yaşam süresi 291 ± 6 mikro saniyeye ulaşarak, bünyesindeki en iyi fiziksel kübitin 119 ± 13 mikro saniyelik ömrünü 2,4 ± 0,3 kat aşmış ve başabaş noktasının ötesine geçilmiştir(Collaborators et al., 2024).
03Veri kübitlerinde sızıntı giderme (DQLR) operasyonunun etkinleştirilmesi, mesafe-5 yüzey kodunda hata bastırma faktörü Lambda değerini %35 oranında artırmıştır(Collaborators et al., 2024).
04Mesafe-29 tekrarlama kodlarında mantıksal hatayı sınırlayan ana etkenin, yaklaşık saatte bir meydana gelen ve uzamsal olarak yerelleşmiş korelasyonlu hata patlamaları olduğu tespit edilmiştir(Collaborators et al., 2024).
05Süperiletken işlemcinin 1,1 mikro saniyelik hızlı döngü süresine uyumlu tümleşik gerçek zamanlı kod çözücü, ortalama 63 ± 17 mikro saniyelik sabit gecikmeyle eşik altı performansı (Lambda = 2,0 ± 0,1) korumuştur(Collaborators et al., 2024).