Google meldet Durchbruch bei Quanten-Fehlerkorrektur

Quantencomputer-Konzept. Die Aufschrift auf dem Chip des elektronischen Schaltkreises

(Bild: Funtap / Shutterstock.com)

Ein neuer Quantenchip von Google könnte die größte Hürde der Quantencomputer aus dem Weg räumen. Die Fehlerrate wurde drastisch reduziert – von Sekunden auf Stunden.

Quantencomputer versprechen bahnbrechende Fortschritte, doch noch sind Qubit-basierte Systeme instabil und sehr fehleranfällig. Google hat nun nach eigenen Angaben einen wichtigen Schritt zur Lösung dieses Problems gemacht.

Mit dem neu vorgestellten Quantenchip namens Willow ist den Google-Ingenieuren ein Meilenstein in der Fehlerbehandlung gelungen. Konkret ist es ihnen gelungen, ein einzelnes logisches Qubit so stabil zu halten, dass Fehler vielleicht nur einmal pro Stunde auftreten. Das ist eine enorme Verbesserung gegenüber früheren Systemen, bei denen Fehler alle paar Sekunden auftraten.

Qubits – die empfindlichen Bausteine der Quanteninformation

Qubits sind die Bausteine der Quanteninformation. Im Gegensatz zu klassischen Bits, die eine 1 oder eine 0 speichern, können Qubits eine 1, eine 0 oder beides gleichzeitig speichern. Diese Überlagerung ist ein mächtiges Werkzeug für Algorithmen, die Probleme lösen, an denen klassische Computer scheitern.

Qubits sind jedoch sehr empfindlich. Ihre Superpositionen neigen dazu, sich mit der Umgebung zu verschränken und ihre mathematischen Eigenschaften zu verlieren. Heutige Systeme sind zwar zu 99,9 Prozent zuverlässig, für praktische Anwendungen müsste die Fehlerrate aber bei eins zu einer Billion liegen.

Um Fehler in den fragilen Qubits zu korrigieren, verteilen die Forscher ein logisches Qubit auf eine Reihe verschränkter Teilchen. Das funktioniert aber nur, wenn die zusätzlichen physikalischen Qubits Fehler deutlich schneller korrigieren als sie verursachen.

Genau das ist Google mit Willow gelungen. „Jedes Mal, wenn wir unsere verschlüsselten Qubits von einem 3×3- über ein 5×5- zu einem 7×7-Gitter physischer Qubits vergrößern, wird die codierte Fehlerrate um den Faktor zwei unterdrückt“, schreiben die Google-Forscher Michael Newman und Kevin Satzinger.

Chinesische Forscher setzen auf Zeitkristalle

Auch in China wird intensiv an stabileren Quantencomputern geforscht. Einem Team von Physikern ist es kürzlich gelungen, einen Quantenprozessor experimentell dazu zu bringen, sich wie ein spezieller „Zeitkristall“ zu verhalten.

Zeitkristalle sind Ansammlungen von Teilchen mit sich wiederholenden Mustern – allerdings nicht im Raum, sondern in der Zeit. Wie ein schaukelndes Kind bewegen sie sich periodisch in einem eigenen Rhythmus, benötigen dafür aber keinen äußeren Antrieb.

Die chinesischen Forscher haben einen supraleitenden Quantencomputer so programmiert, dass er sich wie ein „topologischer Zeitkristall“ verhält. Dabei tritt die charakteristische Pendelbewegung aufgrund der Quantenverschränkung als Masseneigenschaft des Gesamtsystems auf. Dadurch ist es weniger anfällig für lokale Störungen.

Tests zeigten, dass das System auch bei simuliertem Umgebungsrauschen relativ stabil bleibt. Der Nachweis, dass Quantensysteme zu diesem ungewöhnlichen Verhalten kontrolliert werden können, könnte ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu robusteren und weniger fehleranfälligen Quantencomputern sein.

Weiter Weg bis zu praktischen Quantencomputern

Sowohl Google als auch die Chinesen haben also große Fortschritte gemacht. Beide Ansätze zielen darauf ab, die Stabilität und Zuverlässigkeit von Quantencomputern zu verbessern. Denn trotz jahrzehntelanger Fortschritte bei der Herstellung, Kalibrierung und dem Design von Qubits sind die Systeme immer noch sehr fehleranfällig.

„Die Quantenfehlerkorrektur scheint jetzt zu funktionieren, aber es gibt eine große Lücke zwischen den heutigen Fehlerraten von eins zu tausend und den Fehlerraten von eins zu einer Billion, die morgen erforderlich sein werden“, schreiben die Google-Forscher Newman und Satzinger.

Bis zu praktischen Quantencomputern ist es also noch ein weiter Weg. Bessere Hardware, mehr Qubits und bessere Algorithmen sind nötig.