Quantinuum｜Heliosプロセッサの論理メモリ忠実度99.9995%達成と性能

2026年10月25日

Quantum Computing Report アメリカ

概要

Quantinuumは、商用トラップイオン量子コンピュータ「Helios」において、99.9995%という極めて高い論理メモリ忠実度を実証しました。距離7のコードを用いたシンドローム抽出ラウンドあたりの論理エラー率は5 × 10⁻⁶を記録しています。この成果は、コード距離の増加に伴いエラーが指数関数的に抑制されることを示しており、将来的なフォールトトレラント量子計算の実現に向けた重要なマイルストーンとなります。

詳細

主要成果

Quantinuumは、商用トラップイオン量子プロセッサ「Helios」を用いて、論理メモリ忠実度99.9995%を達成したことを報告しました。これは、距離7（d=7）のコードにおいて、シンドローム抽出ラウンドあたりの論理エラー率が5 × 10⁻⁶に相当することを意味します。137-バリウム（137 Ba+）を用いたQCCD（Quantum Charge-Coupled Device）プロセッサ上で、距離d=3、d=5、d=7の三角カラーコードを評価した結果、コード距離の増加に伴い論理エラーが指数関数的に抑制されることが確認されました。実験的な抑制係数はΛ = 12を記録しています。

技術的詳細

今回の成果を支えるフルスタック・アーキテクチャの主要な実装要因として、以下の3点が挙げられます。

指数関数的な距離スケーリング：コード距離を1段階上げるごとに、論理メモリエラーが12分の1に抑制されます。このスケーリングパラメータに基づくと、約30,000個の物理量子ビットを使用することで、100個の論理量子ビットにわたって10⁻¹²という目標論理エラー率を達成できると予測されています。
二層構造のリーク低減：計算状態から非計算状態への状態リークを抑制するため、ハードウェアレベルで1762 nmの光学リパンピングを3サイクル実施し（これによりリークを6.5倍低減）、さらにソフトウェア駆動のSWAP-superdenseリーク低減回路を用いてデータおよびアンシラ量子ビットをQCCDイオン輸送でサイクルさせています。
サブミリ秒のニューラルネットワークデコーダ：A*-search Tesseractデコーダに加え、3D畳み込みニューラルネットワーク（3D CNN）とRound-Token Transformers（RTT）を導入しました。NVIDIA H100ハードウェア上での評価では、ラウンドあたりのレイテンシが0.2 msから0.5 msの間となり、リアルタイム・ストリーミングデコードへの適合性が示されました。

業界の文脈と他社比較

Quantinuumは、Google Quantum AIのWillowプロセッサによるマジック状態培養（magic-state cultivation）の結果との違いについても言及しています。Googleが達成した99.99%のマジック状態忠実度は、ポストセレクション（保持率約8%）を用いた非クリフォード資源状態の準備忠実度を測定したものです。対して、QuantinuumのHeliosによる99.9995%の数値は、それらの操作を消費するエンドツーエンドの論理メモリ精度を測定したものであり、評価対象が異なることを明確にしています。なお、マジック状態の準備に関しては、Quantinuumは2025年にトラップイオンQCCDアーキテクチャを用いて、保持率85%で99.993%の忠実度を実証しており、より少ない時空間オーバーヘッドで実現可能であるとしています。