IBMs jüngste Fortschritte im Bereich Quantencomputing: Kommt bald der chatGPT-Moment des Quantencomputings?

Im Juni 2023 veröffentlichten die IBM Quantum Division und ihre Partner, darunter die University of California, Berkeley, RIKEN und das Lawrence Berkeley National Laboratory, ein Titelpapier in Nature. Durch die Methode der „Fehlerminderung“ erhielten sie präzise Betriebsergebnisse komplexer Quantenschaltkreise auf einem 127-Qubit-Prozessor. Im Bereich starker Verschränkung lässt sich dieser Schaltkreis mit einem klassischen Computer nicht mehr mit roher Gewalt simulieren. Viele glauben, dass dies ein weiterer Meilenstein auf dem Gebiet der Quantencomputer ist. Was also ist Fehlerminderung? Was hat IBM getan und was nicht? Dieser Artikel versucht, eine Interpretation zu liefern.

Geschrieben von Jin Yirong (Beijing Institute of Quantum Information Science)

Ende 2022 wurde ich von der Zeitschrift Physics eingeladen, ein Exklusivinterview mit Jay M. Gambetta, Vizepräsident der Quantenabteilung von IBM, zu übersetzen. Der englische Titel lautete „Turning a Quantum Advantage“. Die Frage, wie man diesen Titel präzise und elegant übersetzen könnte, hat mir wirklich zu denken gegeben. Schließlich entschieden sich mein Redakteur Herr Yang und ich einstimmig für „Lighting up Quantum Advantage“ (siehe „Lighting up Quantum Advantage | Exklusives Interview mit dem Vizepräsidenten der IBM Quantum-Abteilung“). Wie das Sprichwort sagt, sind aus dem Kommentarbereich schon immer talentierte Menschen hervorgegangen. Wenn Leser bessere Übersetzungen haben, hinterlassen Sie diese bitte im Kommentarbereich.

Beim Übersetzen war ich über einige Bemerkungen Gambettas entsetzt. Einerseits nennt er einige Zahlen, darunter die Dekohärenzzeit, die seiner Aussage nach 100 Millisekunden erreicht habe und bald 300 Millisekunden erreichen werde. Ich dachte einmal, der Reporter habe einen Fehler gemacht; und die Zwei-Bit-Gate-Fidelity, die 99,9 % erreicht hat und in 23 Jahren 99,99 % erreichen wird. Ich arbeite an Quantenhardware und diese beiden Zahlen schockieren mich, und der folgende Inhalt ist sogar noch erstaunlicher.

Erstens, sagte er, „wird es wichtiger sein, intelligentere Herangehensweisen zu verfolgen, als Kennzahlen anzuhäufen.“ Mit anderen Worten: Um künftig Vorteile im Quantencomputing zu erzielen, reicht es nicht aus, sich ausschließlich auf die kontinuierliche Verbesserung technischer Indikatoren zu verlassen – etwa der Anzahl der Bits, der Dekohärenzzeit, der Gate-Fidelity usw. Wir müssen darüber nachdenken, wie wir auf architektonischer Ebene expandieren und konstruieren, neue Methoden einführen, um mit den unvermeidlichen Fehlern von Quantencomputern umzugehen usw.

Zweitens sagte er im Zusammenhang mit der Quantenfehlerkorrektur, dass an Methoden zur Fehlerminderung geforscht werde. Sie bauen eine große Zahl von Schaltungsbeispielen für repräsentative Fehlermodelle, erfassen die Evolutionsergebnisse dieser Schaltungen und untersuchen das fehlerhafte Verhalten des gesamten Quantensystems mit statistischen Methoden, um eine fehlerfreie Schätzung der Quantenschaltung zu erhalten. Wenn sich die Genauigkeit dieser fehlerfreien Schätzung weiterhin dem Wert 1 nähert, wäre das dann nicht gleichbedeutend mit der Erreichung einer Quantenfehlerkorrektur? Mit dieser Idee im Hinterkopf wird die Quantenfehlerkorrektur kein riesiger Fortschritt mehr sein (siehe „Die nächste Super-Herausforderung im Quantencomputing“), sondern ein schrittweiser Prozess werden, ähnlich wie das Erklimmen eines Berges. Obwohl der Schritt klein ist, stehen Sie bei Sonnenuntergang möglicherweise schon auf dem Gipfel des Berges, wenn Sie zurückblicken.

Ein halbes Jahr später veröffentlichte IBM in Nature einen Artikel mit dem Titel „Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance“, der in Wissenschaft und Industrie sofort große Resonanz hervorrief. Über 100 Quantenbits, keine Notwendigkeit für Quantenfehlerkorrektur, Übertreffen der klassischen Computertechnik, neuer Meilenstein – all diese Worte erregen die Aufmerksamkeit der Leser. Möglicherweise handelt es sich hierbei um einen weiteren Höhepunkt in der Entwicklung des Quantencomputings seit Googles „Quantenhegemonie“. Nachdem ich die Zeitung aufmerksam gelesen hatte, erinnerte ich mich an einige Ansichten aus Gambettas Interview und war etwas konzentriert: Gambetta hatte die Ideen in der Zeitung bereits klar zum Ausdruck gebracht und ich hatte sie vor einem halben Jahr ins Chinesische übersetzt, um sie den einheimischen Lesern vorzustellen. Das Papier schockierte das gesamte Publikum. Alle setzten sich geschockt auf. Es stellte sich heraus, dass Quantencomputing folgendermaßen funktioniert …

Die Erfolge von IBM erscheinen auf dem Cover der Nature-Ausgabe vom 15. Juni | Quelle: Nature

Ich hoffe jedenfalls, dass ich dieses Werk mit meinem Fachwissen möglichst gelassen interpretieren kann. Dieses Mal demonstrierten IBM-Forscher und -Mitarbeiter die zeitliche Entwicklung der Trotter-Erweiterung eines zweidimensionalen transversalen Feld-Ising-Modells (mit derselben topologischen Verbindung wie der Quantenchip) auf einem 127-Bit-Quantenprozessor [Anmerkung 1] . Mithilfe der Fehlerminderungsmethode Zero-Noise-Extrapolation (ZNE) gelang ihnen eine „genaue“ [Anmerkung 2] Zero-Noise-Extrapolationsschätzung des Evolutionsergebnisses . Die gesamte Schaltung umfasst 127 Quantenbits, bis zu 60 Schichten von Zwei-Bit-Gattern und insgesamt 2.880 CNOT-Gatter. Bei starker Verschränkung kann die klassische Tensornetz-Approximationsmethode keine korrekten Ergebnisse mehr liefern. Mit anderen Worten: Es geht über die Möglichkeiten der klassischen Brute-Force-Simulation hinaus.

Die Trotter-Zeitentwicklung des zweidimensionalen transversalen Feld-Ising-Modells, implementiert auf einem 127-Bit-Quantenprozessor (a, b), und wie die Fehler im gesamten System kalibriert werden (c, d) | Bildquelle: Referenz [1]

Der Artikel erklärt den Quantenvorteil: Der Quantenvorteil kann in zwei Schritten erreicht werden. Erstens müssen wir genaue Berechnungen erreichen, die die Fähigkeiten klassischer Brute-Force-Simulationen auf vorhandenen Quantenhardwareanlagen übertreffen. Darauf aufbauend müssen wir dann (wertvolle) Probleme finden und genaue Schätzungen der Quantenschaltkreise erzielen, die mit den Problemen in Zusammenhang stehen (ich verwende hier das Wort „Schätzung“ anstelle von Berechnung, weil wir bei verrauschten Quantenschaltkreisen nur statistische Ergebnisse erhalten können). Mit der Arbeit an diesem Dokument wurde der erste Schritt abgeschlossen, strenggenommen wurde also kein Quantenvorteil erreicht.

Allerdings ist diese Arbeit im Vergleich zur „Quantenüberlegenheit“ von Google immer noch ein Fortschritt. Dies liegt nicht an der größeren Anzahl von Bits, der größeren Schaltungstiefe oder mehr Zwei-Bit-Gattern, sondern daran, dass die von Google in diesem Jahr durchgeführte Zufallsschaltungsabtastung eine äußerst geringe Wiedergabetreue ergab, während die Arbeit von IBM dieses Mal durch Fehlerminderungsmethoden eine verzerrte Schätzung einer komplexen Quantenschaltung liefern kann [Anmerkung 3]. Dies lässt hohe Erwartungen an die Leistungsfähigkeit verrauschter Quantencomputer zu. Solange wir noch einen Schritt weiter gehen und den Evolutionsschaltkreis des diesmal verwendeten zweidimensionalen Ising-Modells mit transversalem Feld durch einen Quantenschaltkreis ersetzen, der sich auf ein wertvolles Problem bezieht, wird der Quantenvorteil tatsächlich etabliert sein, auch wenn dieser Schritt immer noch schwierig ist.

Was also ist diese magische Methode zur Fehlerminderung, die Verfall in Magie verwandeln kann? Sie müssen wissen, dass bei einer Größenordnung von über 100 Bit und 60 Schaltkreisschichten die Wahrscheinlichkeit, korrekte Ergebnisse zu erhalten, selbst wenn die durchschnittliche Genauigkeit bei der Manipulation und beim Lesen über 99 % liegt, nahezu Null ist. IBM verwendete eine Methode namens „Zero Noise Extrapolation“. Konkret nutzten die Forscher das sogenannte Sparse-Pauli-Lindblad-Modell, um mehr über Systemfehler zu erfahren. Durch Anpassen der Parameter im Modell können sie unterschiedliche Rauschverstärkungen G erzielen, eine große Anzahl von Rauschlinieninstanzen unter unterschiedlichen Verstärkungen abtasten und ihre erwarteten Werte berechnen. Darüber hinaus können sie die erwarteten Werte bei unterschiedlichen Rauschverstärkungen verwenden, um die Erwartungen bei G = 0 (d. h. der rauschfreien Situation) zu extrapolieren. Dies entspricht der Ableitung des Ergebnisses unter fehlerfreien Bedingungen. Leser, die sich mit numerischen Berechnungen beschäftigt haben, wissen wahrscheinlich, dass die Extrapolation im Vergleich zur Interpolation oft unzuverlässig ist, insbesondere wenn sie weit vom wahren Wertpunkt entfernt ist. Zu diesem Zweck testete IBM sowohl die exponentielle als auch die lineare Extrapolation und führte einen quantenklassischen Vergleich mit einem speziellen Fall durch, der klassisch simuliert werden kann (wenn alle Gatter in der Schaltung in Clifford-Gatter umgewandelt werden). Die Ergebnisse waren sehr konsistent, weshalb IBM behauptet, dass diese Methode genaue Berechnungsergebnisse liefern kann.

Die blauen Punkte sind Datenpunkte nach der Fehlerbeseitigung und die grünen Punkte sind Datenpunkte ohne Fehlerbeseitigung. Die rosa und orangefarbenen Linien stellen die Berechnungsergebnisse unter Verwendung der Tensornetzwerk-Approximationsmethoden MPS bzw. isoTNS dar.丨Bildquelle: Referenz [1]

Darüber hinaus verglichen die Forscher die Laufzeit von Quantencomputern mit dem Tensornetzwerk-Ansatz. Tatsächlich können Tensornetzwerke beim Umgang mit tiefen Schaltkreisen keine genauen Erwartungswerte mehr liefern. Andererseits beträgt bei Ausführung derselben Schaltung die Laufzeit der Tensornetzwerkmethode zum Erhalten eines Datenpunkts 8 Stunden bzw. 30 Stunden (entsprechend den beiden Evolutionsmodellen), während die Laufzeit der Quantenmethode 4 Stunden bzw. 9,5 Stunden beträgt. Von dieser Zeit läuft der eigentliche Quantenprozessor nur 5 Minuten und 7 Sekunden, und die Laufzeit kann durch Verkürzung der Quantenbit-Resetzeit weiter reduziert werden. Mit anderen Worten: Bei der Betriebseffizienz von Quantencomputern besteht noch großes Verbesserungspotenzial.

Natürlich sind Methoden zur Fehlerminderung mit Kosten verbunden. Im Vergleich zur zuvor vorgeschlagenen probabilistischen Fehlerbeseitigung hat die Zero-Noise-Extrapolation den Sampling-Overhead erheblich reduziert und kann komplexe Quantenschaltkreise mit einer Größenordnung von über 100 Quantenbits verarbeiten. Auf Grundlage der bislang vorliegenden Informationen wird dieser Aufwand jedoch mit zunehmender Größe des Quantensystems noch exponentiell ansteigen, und es wird auch in Zukunft noch Herausforderungen geben, Fehler in Quantenprozessoren größeren Maßstabs effizient zu mindern.

Die erfolgreiche Verifizierung dieser Methode ist wie ein Lichtstrahl im Zeitalter des lauten Quantencomputings. Es bleibt noch viel zu tun, um das Quantencomputing produktiv zu machen. Einerseits müssen wir die Leistungsfähigkeit der Quantenhardware weiter verbessern. Der Artikel erwähnt, dass die Wiedergabetreue von Zwei-Bit-Gattern um „Größenordnungen“ verbessert werden muss und auch die Laufgeschwindigkeit erheblich verbessert werden muss. Andererseits muss auch dringend untersucht werden, wie die Wirksamkeit von Algorithmen zur Rauschminderung/-beseitigung, wie etwa heuristischen Quantenalgorithmen, die derzeit große Aufmerksamkeit erhalten, einschließlich quantenchemischer Berechnungen, Näherungsoptimierung usw., weiter überprüft werden kann.

Kehren wir zu Gambettas Interview zurück. Auf die Frage, wann das Quantencomputing das klassische Computing ablösen wird, sagte er etwas, das mich wirklich beeindruckt hat. Er sagte, anstatt zwischen klassischer und Quantentheorie zu unterscheiden, beide einander gegenüberzustellen und auf einen Moment zu warten, in dem die Quantentheorie die klassische besiegt, sei es besser, eine allgemeinere Perspektive einzunehmen und beide zu vereinen. Berechnung ist Berechnung. Die Realität ist, dass Quantencomputing viel Unterstützung durch klassische Computer erfordert. Die oben erwähnte Methode zur Fehlerminderung ist ein typisches Beispiel. Was wir wirklich anstreben, ist die Laufzeiteffizienz bei der Lösung komplexer Probleme. Die klassische Wissenschaft unterstützt die Quantenwissenschaft, und die Quantenwissenschaft wiederum unterstützt die klassische Wissenschaft. Die beiden sind eine ununterscheidbare Einheit. Wir müssen das Quantencomputing aus einer höheren Perspektive betrachten.

Abschließend sei noch erwähnt, dass hochwertige Quantenressourcen äußerst wertvoll sind. Die Arbeit von IBM wurde auf einer Quanten-Cloud-Plattform mit dem Codenamen „ibm_kyiv“ durchgeführt und der verwendete Chip war der 127-Qubit-Prozessor „Eagle_r3“. Die mittleren Dekohärenzzeiten T1 und T2 dieses Prozessors betragen 288 Mikrosekunden bzw. 127 Mikrosekunden und erreichen damit beispiellose Werte. Die CNOT-Gatter zwischen benachbarten Bits werden durch Kreuzresonanz (CR) kalibriert. Dank der hohen Dekohärenzzeit und anderer Leistungsmerkmalen liegt die mittlere Wiedergabetreue der Zwei-Bit-Gate-Steuerung bei über 99 %, und auch die mittlere Wiedergabetreue liegt bei über 99 %. Dies ist eine wichtige Hardwarevoraussetzung für die Konvergenz von Fehlerminderungsmethoden. Die Weiterentwicklung der Quantenhardware wird sicherlich von den Kernteams der Hardware abhängen, die sie vorantreiben. Um jedoch die Effektivität dieser lauten Quantenhardware voll auszuschöpfen, bedarf es umfassender intellektueller Beteiligung und der Beteiligung von Talenten aus mehreren Disziplinen wie Mathematik, Statistik, Informatik und Software. Der beste Weg, diese Art umfassender, hochintelligenter kollaborativer Innovation zu fördern, besteht darin, die besten Quantenressourcen gemeinsam zu nutzen – und genau das tut IBM mit seiner Quanten-Cloud-Computing-Plattform.

Leider stehen diese Top-Quantencomputerressourcen China nicht mehr zur Verfügung, aber die gute Nachricht ist, dass unsere eigene Quantencomputer-Cloud-Plattform im Maßstab 100+ gestartet wurde und der Welt offen steht! Da sich in China immer mehr Menschen daran beteiligen und die erwartete Nachfrage nach Quantenanwendungen weiter steigt, bin ich davon überzeugt, dass sich Chinas „kritischer Moment“ des Quantenvorsprungs noch beschleunigen wird.

Hinweise

[1] Trotter bedeutet kleine Schritte, was sich hier darauf bezieht, die zeitliche Entwicklung eines Quantensystems näherungsweise in viele kleine Schritte aufzuteilen, um die Entwicklung komplexer Quantensysteme zu bewältigen.

[2] Das Wort „genau“ steht in Anführungszeichen, weil die Ergebnisse des Schaltungsbetriebs nur unter bestimmten Umständen simuliert werden können. Sie können im Bereich starker Verschränkung nicht mit roher Gewalt simuliert werden. Auch die mit der Tensor-Netzwerk-Methode erzielten Ergebnisse sind Näherungswerte und können nicht als klassische Verifizierung der Berechnungsergebnisse verwendet werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Genauigkeit der experimentellen Ergebnisse im stark verschränkten Intervall auf der Grundlage der klassischen Verifizierung im simulierbaren Bereich abgeleitet wird.

[3] Eine verzerrte Schätzung liegt vor, wenn zwischen dem aus dem Stichprobenwert ermittelten Schätzwert und dem wahren Wert des zu schätzenden Parameters ein systematischer Fehler besteht und der erwartete Wert nicht dem wahren Wert des zu schätzenden Parameters entspricht.

Verweise

1. Kim, Y., Eddins, A., Anand, S. et al. Beweise für den Nutzen des Quantencomputings vor der Fehlertoleranz. Nature 618, 500–505 (2023).

2. Quafu-Quanten-Cloud-Plattform: quafu.baqis.ac.cn;

3. QuantumCTek Cloud-Plattform: quantumctek-cloud.com

Dieser Artikel wird vom Science Popularization China Starry Sky Project unterstützt

Produziert von: Chinesische Vereinigung für Wissenschaft und Technologie, Abteilung für Wissenschaftspopularisierung

Hersteller: China Science and Technology Press Co., Ltd., Beijing Zhongke Xinghe Culture Media Co., Ltd.

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