主要成果
Google Quantum AIは、量子コンピューティングの実用化における最大の障壁の一つであるリソース消費の問題を解決する「魔法状態培養（magic state cultivation）」を、自社のWillowプロセッサ上で実証した。この手法を導入することで、魔法状態の生成に伴うエラーを、導入前と比較して約40倍削減することに成功した。また、T状態において論理フィデリティ99.99%という記録的な数値を達成しており、これらの成果は学術誌『Science』に掲載された。
技術・詳細
「魔法状態」とは、古典的な計算を超えた汎用的な量子計算を実行し、エラー訂正を行うために不可欠な特殊な量子状態である。しかし、高品質な魔法状態の生成には膨大なリソースが必要であり、量子コンピュータ全体の容量の最大95%がこの生成だけに費やされるという試算もあった。また、一度使用すると再利用できないため、極めて希少なリソースとなる点が課題であった。
今回実証された「魔法状態培養」は、一種のフィルターのように機能する。具体的には、量子チップ上の狭い領域にノイズを含む状態を注入し、高度に調整された一連の測定を行うことで、エラーを検出し、不完全な試行を排除する。これにより、極めて純度が高く低エラーな量子状態を「培養」し、同時にそれをより大きな有用なエンコーディングへと適応させることが可能になる。
実装過程では、電気設備によるドリフトや温度変化に起因するノイズがベンチマークの妥当性を妨げるという技術的困難があったが、制御システムの強化と、培養手法自体を測定ツールとして利用する新しいベンチマーク手法の開発によって解決に至った。
背景・業界の文脈
汎用量子コンピューティングの実現には、特定の量子操作をエラー訂正しながら実行できる必要がある。2004年頃から研究者は、この魔法状態の生成コストが実用化へのボトルネックになると予見していた。理論上は、この培養手法が機能すれば、実用的なタスクを実行するために必要な量子コンピュータの物理的なサイズを大幅に縮小できるため、業界にとって極めて重要な課題であった。
今後の展望
Google Quantum AIは、今回の成果に加え、異なる量子エラー訂正手法である「カラーコード（color codes）」と「表面コード（surface codes）」の間で状態を移行させる「グラフト（grafting）」プロトコルの実証も行った。具体的には、距離3のカラーコードから距離5の表面コードへの移行に成功し、精製された状態がハードウェア内でスムーズに転送・生存することを確認した。今後は、実用的な量子計算に適用できるよう、より大規模なスケールでの魔法状態培養の実証に取り組むとしている。
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