В МГТУ заработал самый точный российский квантовый процессор

• НОЦ ФМН представляет 4-кубитный сверхпроводниковый процессор Snowdrop 4Q с рекордными параметрами
• Точность квантовых логических операций выше 99,1%
• Реализована серия квантовых алгоритмов для решения задач материаловедения

В НОЦ Функциональные Микро/Наносистемы (НОЦ ФМН) — совместном центре МГТУ им. Н.Э. Баумана и ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» — заработал первый российский высокоточный сверхпроводниковый квантовый процессор. Средняя точность однокубитных операций составила 99,76%, двухкубитных операций — 99,11%, точность считывания — 96,18%. Достигнутые параметры процессора позволили реализовать серию сложных алгоритмов. На квантовом сопроцессоре была смоделирована намагниченность цепочки спинов (модель Изинга в поперечном поле), решено уравнение теплопроводности и реализован алгоритм решения систем линейных уравнений, что прокладывает путь к дальнейшему практическому применению квантовых вычислителей.

Четырёхкубитный сверхпроводниковый квантовый процессор Snowdrop 4Q, созданный совместно ФГУП «ВНИИА» и Бауманкой, впервые продемонстрировал точность логических операций свыше 99,11% . Этот показатель стал рекордным для российских многокубитных систем при реализации ряда сложных квантовых алгоритмов. Созданный квантовый вычислитель включает десятки компонентов, среди которых чип квантового процессора, система считывания с параметрическими криоусилителями, блоки управляющей электроники и СВЧ-модули собственной разработки. Архитектура процессора основана на перестраиваемых по частоте кубитах-трансмонах с управляемой связью между кубитами. Чипы квантовой элементной компонентной базы изготовлены по серийной технологии НОЦ ФМН.

Установка для криогенных измерений

Точность — определяющий фактор

Сложные квантовые алгоритмы, нацеленные на решение полезных задач, чрезвычайно требовательны к точностям квантовых логических операций, а также к количеству кубитов, вступающих в состояние квантовой запутанности в ходе реализации квантовых операций.

Лучшее испытание квантового процессора — это запустить на нём сложный алгоритм с использованием всех имеющихся кубитов, что мы и сделали, — отмечает Никита Смирнов, ведущий разработчик квантовых процессоров НОЦ ФМН. — Калибровка и полная характеризация квантовой системы — сложный процесс, и над ним мы работали последние три месяца. Точности логических операций, которых достиг наш чип архитектуры Snowdrop 4Q с высококогерентными кубитами (Scientific Reports volume 14, 7326 (2024)), позволили провести целую серию экспериментов, каждый из которых в перспективе направлен на решение практических задач ФГУП «ВНИИА».

Первичная инициализация квантового процессора до штатной работы в составе суперкомпьютера — нетривиальная задача, довольно сложная процедура настройки и калибровки, которая может занимать длительное время и использовать алгоритмы машинного обучения для определения оптимальных параметров управляющих сигналов. На первом этапе команде необходимо охарактеризовать процессор, то есть измерить параметры качества кубитов. Сначала работают с каждым кубитом индивидуально: приводят в возбуждённое состояние и «снимают мерки»: время релаксации T1 (время, за которое кубит переходит из возбуждённого в основное состояние) и время когерентности T2 (время, в течение которого кубит сохраняет квантовую информацию). Время T2 включает два типа: Рамзи (чувствительное ко всем видам шумов) и эхо (не чувствительное к низкочастотным шумам).

Квантовый чип Snowdrop 4Q, созданный в НОЦ ФМН

Далее следует итеративная и многоэтапная процедура калибровки однокубитных и двухкубитных квантовых логических операций — составляющих квантового алгоритма. При калибровке точности однокубитных операций сначала работают с каждым кубитом отдельно, приводя все соседние кубиты в состояние покоя. Но уже сразу после калибровки всех кубитов поодиночке, оптимизируют точность однокубитных операций при одновременной работе соседних кубитов. Именно так — одновременно — кубиты должны работать в практически полезных алгоритмах, и именно эту точность необходимо учитывать при сравнении квантовых процессоров. На следующем этапе оперируют парами кубитов для калибровки двухкубитных операций. В ходе калибровки оценивается точность однокубитных и двухкубитных операций, а также точность считывания. Только проведя полную характеризацию системы можно сказать, насколько процессор готов к настоящей работе. На процессоре НОЦ ФМН среднее время релаксации кубитов (T1) составило 47,7 микросекунд, время когерентности (T2) — 32,5 микросекунды, при длительности однокубитных операций 40 наносекунд, двухкубитных операций (CZ) 110 наносекунд.

Квантовый чип Snowdrop 4Q, созданный в НОЦ ФМН

Команде алгоритмистов ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» удалось провести на квантовом процессоре симуляцию динамики системы из четырёх спинов (модель Изинга в поперечном поле) для решения задач в области квантового магнетизма. В рамках эксперимента учёные опробовали собственный метод смягчения ошибок (error mitigation), основанный на нейросетевом обучении (Quantum Inf Process 21, 93 (2022). В качестве бенчмаркинга реализованные алгоритмы были опробованы на 127-кубитных процессорах IBM в облачном доступе. По итогам сравнения, процессор Snowdrop 4Q показал сопоставимые по достоверности результаты алгоритмов (fidelity).

Помимо этого, на процессоре Snowdrop 4Q реализована оригинальная модификация сложного квантового алгоритма Харроу-Хассидима-Ллойда (HHL) из более 100 квантовых логических операций для численного решения системы линейных уравнений (Phys. Rev. A 107, 042408 (2023)). Этот алгоритм особенно требователен к точности операций и считывания квантовых процессоров.

Результаты выполнения алгоритма HHL

Результаты расчетов динамики цепочки Изинга на процессорах Snowdrop 4Q и IBM

Квантовый сопроцессор для задач классической физики

В МГТУ им. Н.Э. Баумана и ВНИИА реализуется и разрабатывается ряд практически значимых квантовых алгоритмов, позволяющих значительно ускорить решение важных задач физического моделирования. Для этого, используется подход, в котором квантовый чип выступает в роли сопроцессора для классического компьютера. Именно квантовый сопроцессор выполняет наиболее трудную для традиционной микроэлектроники (архитектура x86) подзадачу при моделировании физического процесса. Так, в НОЦ ФМН был реализован вариационный квантовый алгоритм для решения уравнения теплопроводности, разработанный теоретиками ФГУП «ВНИИА» (Phys. Rev. A 107, 052422 (2023)). В таком алгоритме решение ищется в виде взвешенной суммы известного большого набора пробных функций. Алгоритм подбирает оптимальный набор весов, минимизируя функцию потерь на классическом компьютере, а сама функция потерь вычисляется на квантовом сопроцессоре. Данный подход позволяет достичь экспоненциального выигрыша в скорости вычислений и обладает низкой чувствительностью к ошибкам квантовых операций. Проведённый в НОЦ ФМН эксперимент продемонстрировал помехоустойчивость алгоритма: экспериментально полученная достоверность результатов (fidelity) всего алгоритма составила 98,8%, что близко к его теоретическому пределу при решении задачи на 8 пространственных узлах (3 кубита).

Мы достигли знакового результата, к которому шли почти три года — от разработки эффективного квантового алгоритма до его запуска на квантовом «железе», — говорит Александр Андрияш, научный руководитель ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова». — Убедились в том, что наш подход работает и, более того, прокладывает путь к созданию практически полезного вычислителя. В планах — дальнейшее улучшение уже серийных технологий изготовления квантовых устройств и увеличение количества кубитов с повышением точности квантовых операций.

Источник: https://bmstu.ru/news/v-mgtu-zarabotal-samyi-tochnyi-rossiiskii-kvantovyi-processor