I ricercatori dell'Università di Waterloo hanno sviluppato un metodo che potrebbe aprire la strada alla definizione di standard universali per misurare le prestazioni dei computer quantistici.

Il nuovo metodo, chiamato benchmarking del ciclo, consente ai ricercatori di valutare il potenziale della scalabilità e di confrontare una piattaforma quantistica con un'altra.

"Questa scoperta potrebbe fare molto per stabilire standard per le prestazioni e rafforzare lo sforzo di costruire un computer quantistico pratico, " ha detto Joel Wallman, un assistente professore presso la Facoltà di Matematica e l'Istituto per l'informatica quantistica di Waterloo. "Un metodo coerente per caratterizzare e correggere gli errori nei sistemi quantistici fornisce la standardizzazione per il modo in cui viene valutato un processore quantistico, consentendo di confrontare equamente i progressi in diverse architetture."

Il benchmarking del ciclo fornisce una soluzione che aiuta gli utenti dell'informatica quantistica a determinare il valore comparativo delle piattaforme hardware concorrenti e ad aumentare la capacità di ciascuna piattaforma di fornire soluzioni robuste per le loro applicazioni di interesse.

La svolta arriva mentre la corsa all'informatica quantistica si sta rapidamente riscaldando, e il numero di piattaforme e offerte di cloud quantum computing è in rapida espansione. Solo nell'ultimo mese, ci sono stati annunci significativi da Microsoft, IBM e Google.

Questo metodo determina la probabilità totale di errore in qualsiasi data applicazione di calcolo quantistico quando l'applicazione viene implementata tramite la compilazione randomizzata. Ciò significa che il benchmarking del ciclo fornisce il primo mezzo multipiattaforma per misurare e confrontare le capacità dei processori quantistici personalizzati per le applicazioni di interesse degli utenti.

"Grazie al recente raggiungimento da parte di Google della supremazia quantistica, siamo ora agli albori di quella che io chiamo "l'era della scoperta quantistica", disse Joseph Emerson, un membro della facoltà all'IQC. "Ciò significa che i computer quantistici soggetti a errori forniranno soluzioni a problemi computazionali interessanti, ma la qualità delle loro soluzioni non può più essere verificata da computer ad alte prestazioni.

"Siamo entusiasti perché il benchmarking del ciclo fornisce una soluzione tanto necessaria per migliorare e convalidare le soluzioni di calcolo quantistico in questa nuova era di scoperte quantistiche".

Emerson e Wallman hanno fondato lo spin-off IQC Quantum Benchmark Inc., che ha già concesso in licenza questa tecnologia a diversi fornitori di informatica quantistica leader a livello mondiale, compreso l'impegno di Google Quantum AI.

I computer quantistici offrono un modo di calcolo fondamentalmente più potente, grazie alla meccanica quantistica. Rispetto ad un computer tradizionale o digitale, I computer quantistici possono risolvere alcuni tipi di problemi in modo più efficiente. Però, i qubit, l'unità di elaborazione di base in un computer quantistico, sono fragili; qualsiasi imperfezione o fonte di rumore nel sistema può causare errori che portano a soluzioni errate in un calcolo quantistico.

Ottenere il controllo su un computer quantistico su piccola scala con solo uno o due qubit è il primo passo in un più grande, sforzo più ambizioso. Un computer quantistico più grande potrebbe essere in grado di svolgere compiti sempre più complessi, come l'apprendimento automatico o la simulazione di sistemi complessi per scoprire nuovi farmaci. Progettare un computer quantistico più grande è impegnativo; lo spettro dei percorsi di errore diventa più complicato man mano che vengono aggiunti i qubit e il sistema quantistico si ridimensiona.

La caratterizzazione di un sistema quantistico produce un profilo del rumore e degli errori, indicando se il processore sta eseguendo le attività o i calcoli, viene chiesto di fare. Per comprendere le prestazioni di qualsiasi computer quantistico esistente per un problema complesso o per ampliare un computer quantistico riducendo gli errori, è prima necessario caratterizzare tutti gli errori significativi che interessano il sistema.

Wallman, Emerson e un gruppo di ricercatori dell'Università di Innsbruck hanno identificato un metodo per valutare tutti i tassi di errore che interessano un computer quantistico. Hanno implementato questa nuova tecnica per il computer quantistico a trappola ionica presso l'Università di Innsbruck e hanno scoperto che i tassi di errore non aumentano man mano che le dimensioni di quel computer quantistico aumentano, un risultato molto promettente.

"Il benchmarking del ciclo è il primo metodo per verificare in modo affidabile se sei sulla strada giusta per aumentare il design generale del tuo computer quantistico, " ha affermato Wallman. "Questi risultati sono significativi perché forniscono un modo completo di caratterizzare gli errori su tutte le piattaforme di calcolo quantistico".

Il documento "Caratterizzazione dei computer quantistici su larga scala tramite il benchmarking del ciclo" appare in Comunicazioni sulla natura .