Ocelot arbeitet mit Cat-Qubits Amazon Web Services stellt den Prototypen seines ersten Quantenchips vor

In einem Blog-Post der AWS-Mitarbeiter Fernando Brandão und Oskar Painter wird erstmalig der Quantenchip „Ocelot“ vorgestellt. Der Prozessor mit der Bezeichnung einer Großkatze arbeitet mit so genannten Katzen-Qubits. Der Prototyp soll die erste Realisierung einer skalierbaren, Hardware-effizienten Quantencomputer-Architektur sein, die auf bosonischer Quantenfehlerkorrektur basiert.

Ocelot repräsentiere die Bemühungen von Amazon Web Services, von Grund auf eine Hardware-Implementierung der Quantenfehlerkorrektur zu entwickeln, die sowohl ressourceneffizient als auch skalierbar ist, so die beiden Autoren. Basierend auf supraleitenden Quantenschaltkreisen erziele Ocelot die folgenden wichtigen technischen Fortschritte. Es sei

• die erste Realisierung einer skalierbaren Architektur für bosonische Fehlerkorrektur, die traditionelle Qubit-Ansätze zur Reduzierung des Fehlerkorrektur-Overheads übertrifft;

• die erste Implementierung eines rauschbasierten Gatters - ein Schlüssel zur Erschließung der Art von Hardware-effizienter Fehlerkorrektur, die für den Aufbau skalierbarer, kommerziell nutzbarer Quantencomputer erforderlich ist und

• die modernste Leistung für supraleitende Qubits mit Bit-Flip-Zeiten von annähernd einer Sekunde in Verbindung mit Phasen-Flip-Zeiten von 20 Mikrosekunden.

Hohlraum-Resonator als Fehlerkorrekturschleife

Was sind Katzen-Qubits?

Quantenchip mit 7 Minuten Bit- Flip-Zeit

Google bietet Katzen-Qubits von Alice & Bob

Die beiden Autoren des AWS-Blog-Post schreiben, dass sie annehmen, die Skalierung von Ocelot zu einem vollwertigen Quantencomputer, der eine transformative Wirkung auf die Gesellschaft hat, erfordere nur ein Zehntel der Ressourcen im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen. Und damit rücke das Zeitalter des praktischen Quantencomputers ein ganzes Stück näher.

Die Leistungslücke bei Quantencomputern

Auch sie betonen, dass Quantencomputer aller Wahrscheinlichkeit nach künftig einige Berechnungen viel schneller - sogar exponentiell schneller - ausführen können als klassische Computer. Somit könnten Quantencomputer einige Probleme lösen, die für immer außerhalb der Reichweite klassischer Computer liegen.

Praktische Anwendungen der Quanteninformatik erfordern hochentwickelte Quantenalgorithmen mit Milliarden von Quantengattern - den Grundoperationen eines Quantencomputers. Die extreme Empfindlichkeit aktueller Quantencomputer gegenüber Umgebungsrauschen bedeutet jedoch, dass die beste Quantenhardware heute nur etwa tausend Gatter fehlerfrei ausführen kann. Es stelle sich die Frage: Wie können wir diese Lücke schließen?

Dazu braucht es die Quantenfehlerkorrektur, die erstmals in den 1990er Jahren theoretisch vorgeschlagen wurde. Sie bietet eine Lösung. Indem die Informationen in jedem logischen Qubit auf mehrere physikalische Qubits verteilt werden. Das verspricht, dass sich die Informationen in einem Quantencomputer vor externen Störungen schützen lassen. Darüber hinaus könnten Fehler analog zu den klassischen Fehlerkorrekturverfahren, die bei der digitalen Speicherung und Kommunikation eingesetzt werden, erkannt und korrigiert werden.

Die Quantenfehlerkorrektur ist der Schlüssel

Jüngste Experimente hätten vielversprechende Fortschritte gezeigt, aber die derzeit besten logischen Qubits, die auf supraleitenden oder atomaren Qubits basieren, wiesen noch immer Fehlerraten auf, die eine Milliarde Mal größer sind als die Fehlerraten, die für bekannte Quantenalgorithmen von praktischem Nutzen und Quantenvorteil erforderlich seien.

Zugleich biete die Quantenfehlerkorrektur zwar einen Weg, die enorme Kluft zwischen den heutigen Fehlerraten und den für die praktische Quantenberechnung erforderlichen Raten zu überbrücken, doch sei sie auch mit einem erheblichen Ressourcenaufwand verbunden. Denn bis jetzt erfordert die Verringerung der Fehlerraten bei logischen Qubits eine Erhöhung der Redundanz bei der Anzahl der physikalischen Qubits pro logischem Qubit.

Herkömmliche Methoden der Quantenfehlerkorrektur, zum Beispiel der Oberflächenfehlerkorrekturcode, erfordern derzeit Tausende („und wenn wir uns wirklich anstrengen, in Zukunft vielleicht Hunderte“) von physikalischen Qubits pro logischem Qubit, um die gewünschten Fehlerraten zu erreichen. Das bedeutet, dass ein kommerziell relevanter Quantencomputer Millionen von physischen Qubits benötigen würde - viele Größenordnungen über die Qubit-Anzahl der derzeitigen Hardware hinaus, heißt es im Post.

Der Qubit-Ovehead

Ein wesentlicher Grund für diesen hohen Overhead ist, dass Quantensysteme zwei Arten von Fehlern aufweisen: Bitflip-Fehler, die auch bei klassischen Bits auftreten, und Phasenflip-Fehler, diees nur bei Qubits gibt. Während klassische Bits nur die Korrektur von Bitflips erfordern, benötigen Qubits eine zusätzliche Redundanzschicht, um beide Fehlertypen zu bewältigen.

Diese zusätzliche Komplexität sei zwar subtil, so die Autoren, führe aber dazu, dass Quantensysteme einen großen Overhead an Ressourcen benötigten. Sie zitieren einen Vergleich: Ein guter klassischer Fehlerkorrekturcode könnte die Fehlerrate, die wir uns für das Quantencomputing wünschen, mit einem Overhead von weniger als 30 Prozent erreichen, was etwa einem Zehntausendstel des Overheads des herkömmlichen Oberflächencode-Ansatzes entspricht - unter der Annahme von Bitfehlerraten von 0,5 Prozent, ähnlich den Qubit-Fehlerraten in aktueller Hardware.

Katzen-Qubits bieten ein Ansatz für die effizientere Fehlerkorrektur

Quantensysteme in der Natur können komplexer sein als Qubits, die nur aus zwei Quantenzuständen bestehen - in der Regel mit 0 und 1 bezeichnet, analog zu klassischen digitalen Bits. Energiequanten werden als bosonische Teilchen bezeichnet, von denen das bekannteste das Photon ist, das mit dem elektromagnetischen Feld assoziiert wird. Je mehr Energie in das System gepumpt werde, desto mehr Bosonen (Photonen) werden erzeugt und desto mehr Amplituden, analog zu Oszillatorzuständen lassen sich erreichen.

Die bosonische Quantenfehlerkorrektur, die sich auf Bosonen statt auf einfache Qubit-Systeme mit zwei Zuständen stützt, nutzt diese zusätzlichen Oszillatorzustände, um Quanteninformationen wirksamer vor Umgebungsrauschen zu schützen und eine effizientere Fehlerkorrektur durchzuführen. Eine Art der bosonischen Quantenfehlerkorrektur verwendet Katzen-Qubits, benannt nach der toten/lebenden Schrödinger-Katze aus Erwin Schrödingers berühmtem Gedankenexperiment. Katzen-Qubits nutzen die Quantenüberlagerung von klassikähnlichen Zuständen mit wohldefinierter Amplitude und Phase, um Informationen im Wert eines Qubits zu kodieren.

Nur wenige Jahre nach Peter Shors bahnbrechender Arbeit von 1995 über Quantenfehlerkorrektur begannen Forscher bereits mit der Entwicklung eines alternativen Ansatzes zur Fehlerkorrektur auf der Grundlage von Katzen-Qubits. Ein großer Vorteil von Cat-Qubits ist, so die Blog-Autoren, ihr inhärenter Schutz gegen Bitflip-Fehler.

Wenn die Anzahl der Photonen im Oszillator erhöht wird, könne man die Rate der Bitflip-Fehler exponentiell verkleinern. „Das bedeutet, dass wir, anstatt die Anzahl der Qubits zu erhöhen, einfach die Energie eines Oszillators erhöhen können, was die Fehlerkorrektur wesentlich effizienter macht.“

In den vergangenen zehn Jahren wurden bahnbrechende Experimente durchgeführt, die das Potenzial von Katzen-Qubits demonstrieren. Allerdings hätten sich diese Experimente sich jedoch meist auf die Demonstration von Einzel-Qubits konzentriert und die Frage offen gelassen, ob Cat-Qubits in eine skalierbare Architektur integriert werden könnten.

Ocelot in der Nature

Am vergangenen Freitag haben die Autoren ihre Ergebnisse ihrer Ocelot-Messungen in der Zeitschrift „Nature“ veröffentlicht. Ocelot stelle einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu praktischen Quantencomputern dar, indem es die Integration von Katzen-Qubits in Chipgröße nutzt, um eine skalierbare, Hardware-effiziente Architektur für die Quantenfehlerkorrektur zu bilden. Bei diesem Ansatz

• werden Bit-Flip-Fehler auf der Ebene der physikalischen Qubits exponentiell unterdrückt;

• Phasenübergangsfehler werden mit einem Wiederholungscode, dem einfachsten klassischen Fehlerkorrekturcode, korrigiert; und

• hochgradig rauschunterdrückte 'controlled-NOT' (C-NOT)-Gatter zwischen jedem Cat-Qubit und zusätzlichen Transmon-Qubits (dem konventionellen Qubit, das in supraleitenden Quantenschaltungen verwendet wird) ermöglichen die Erkennung von Phasenumkehrfehlern, während der Bitumkehrschutz des Cat-Qubits erhalten bleibt.

Der in der Abbildung schematisch dargestellte Ocelot-Speicherchip mit logischen Qubits besteht aus fünf Cat-Qubits, von denen jedes einen Oszillator enthält, der zur Speicherung der Quantendaten dient. Der Speicheroszillator jedes Cat-Qubits ist mit zwei zusätzlichen Transmon-Qubits zur Erkennung von Phasenumkehrfehlern verbunden und mit einer speziellen nicht-linearen Pufferschaltung gepaart, die zur Stabilisierung der Cat-Qubit-Zustände und zur exponentiellen Unterdrückung von Bit-Umkehrfehlern dient.

Die Abstimmung des Ocelot-Geräts umfasst die Kalibrierung der Bit- und Phasenwechsel-Fehlerraten der Cat-Qubits gegen die Cat-Amplitude (durchschnittliche Photonenzahl) und die Optimierung der Rauschverzerrung des C-NOT-Gatters, das für die Phasenwechsel-Fehlererkennung verwendet wird. „Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass wir Bit-Flip-Zeiten von annähernd einer Sekunde erreichen können, mehr als tausendmal länger als die Lebensdauer herkömmlicher supraleitender Qubits“, so Brandão und Painter.

Nur vier Photonen und unterschiedliche Code-Abstände

Entscheidend sei, dass dies mit einer Katzenamplitude von nur vier Photonen erreicht werden könne, was es ermöglicht, Phasenwechselzeiten von einigen zehn Mikrosekunden beizubehalten, die für die Quantenfehlerkorrektur ausreichten. Die Forscher haben eine Reihe Fehlerkorrekturzyklen ausgeführt, etwa mit verschiedenen Wiederholungscodelängen, um die Leistung des Wiederholungscodes und die Skalierbarkeit der Architektur charakterisieren zu können. DAbei habe sich gezeigt, dass die logische Phasenumkehr-Fehlerrate signifikant sank, wenn der Code-Abstand von 3 auf 5 erhöht wurde, das heißt: von einem Code mit drei Katzen-Qubits auf einen mit fünf.

Unter Einbeziehung der Bit-Flip-Fehler wurde die gesamte logische Fehlerrate mit 1,72 Prozent pro Zyklus für den Distanz-3-Code und 1,65 Prozent pro Zyklus für den Distanz-5-Code gemessen. Die Vergleichbarkeit der Gesamtfehlerrate des Distanz-5-Codes mit der des kürzeren Distanz-3-Codes, mit weniger Kat-Qubits und Möglichkeiten für Bitflip-Fehler, kann auf die große Rauschvorspannung des C-NOT-Gatters und seine Wirksamkeit bei der Unterdrückung von Bitflip-Fehlern zurückgeführt werden.

„Diese Rauschverzerrung ermöglicht es Ocelot, einen Distanz-5-Code mit weniger als einem Fünftel der Qubits zu erreichen - fünf Daten-Qubits und vier Ancilla-Qubits, im Vergleich zu 49 Qubits bei einem Oberflächencodegerät“, so die Autoren. „Die Skalierung der Anzahl der Qubits“, fügen sie hinzu, „um den für die Quantenfehlerkorrektur erforderlichen Overhead zu bewältigen, wird der Schlüssel zur Realisierung kommerziell wertvoller Quantencomputer sein.“

Das das nicht auf einmal geschieht, wissen auch die beiden: „Ocelot ist unser erster Chip mit der Cat-Qubit-Architektur und ein erster Test ihrer Eignung als grundlegender Baustein für die Implementierung der Quantenfehlerkorrektur.“ Und sie kündigen weitere Versionen an.

*Über die Autoren:

Fernando Brandãoist Direktor für angewandte Wissenschaft bei Amazon Web Services und Lehrkraft an der Bren School sowie Professor für Theoretische Physik am California Institute of Technology (Caltech).

Oskar Painterist Direktor für Quantenhardware bei Amazon Web Services und John G. Braun sowie Professor für angewandte Physik und Physik am Caltech.

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