Esiste una sfida fondamentale che fino a oggi ha limitato lo sviluppo di sistemi di computing quantistico su larga scala. Come si può verificare con precisione che un computer quantistico stia effettivamente funzionando come previsto, soprattutto quando il numero di qubit aumenta considerevolmente? Un team di ricercatori guidato da Dapeng Yu presso la Shenzhen International Quantum Academy e la Tongji University ha appena fornito una risposta innovativa a questo interrogativo cruciale.
Il limite delle tecniche tradizionali
Le metodologie convenzionali per caratterizzare gli stati quantistici, come la tomografia degli stati quantistici (QST), si sono dimostrate inadeguate quando applicate a sistemi complessi con numerosi qubit. Queste tecniche richiedono un numero esorbitante di misurazioni fisiche e consumano risorse computazionali enormi per completare le analisi necessarie. Chang-Kang Hu, primo autore dello studio pubblicato su Physical Review Letters, spiega che "le limitazioni della QST e di metodi simili hanno reso incredibilmente difficile caratterizzare accuratamente i sistemi quantistici su larga scala che stiamo costruendo".
Il problema diventa particolarmente critico considerando che i computer quantistici del futuro dovranno operare in contesti reali, dove ingegneri e fisici necessitano di un controllo preciso e di una comprensione approfondita degli stati quantistici che governano il funzionamento dei processori. Senza strumenti affidabili per verificare l'operatività di questi sistemi, diventa impossibile garantirne il corretto funzionamento.
Una soluzione "fotografica" per stati quantistici
L'approccio sviluppato dal team cinese può essere paragonato a un sofisticato algoritmo di elaborazione delle immagini. Shuming Cheng, co-autore senior della ricerca, utilizza un'analogia efficace: "In termini relativamente semplici, il nostro approccio può essere considerato come l'uso di un 'algoritmo intelligente' sofisticato per trasformare una fotografia sfocata e incompleta dei sistemi quantistici in un'immagine nitida".
Il cuore innovativo di questo metodo risiede in quello che i ricercatori definiscono regolarizzazione della purezza. Dian Tan, co-autore senior, chiarisce che "il nostro metodo introduce un principio guida aggiuntivo aggiungendo la conoscenza della purezza dello stato nel processo". Questa tecnica distingue tra stati quantistici "puri", perfettamente definiti e privi di rumore, e stati "misti", degradati dal rumore e quindi più difficili da caratterizzare.
17 qubit in perfetto entanglement
La validazione sperimentale del nuovo strumento ha prodotto risultati straordinari. Il team ha implementato la metodologia su un processore quantistico superconduttore reale, configurato per generare stati multi-qubit altamente entangled, specificamente il cosiddetto stato Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) che coinvolge fino a 17 qubit. Hu riferisce che "il nostro metodo è stato utilizzato per ricostruire questi stati dai dati sperimentali e i risultati confermano che riesce a raggiungere un'alta fedeltà di 0,6817(1) per lo stato GHZ a 17 qubit".
Questo risultato rappresenta una delle più ampie ricostruzioni di stati quantistici mai realizzate su un sistema hardware reale. La fedeltà dello stato misurata indica quanto la ricostruzione si avvicini allo stato target ideale, un parametro cruciale per valutare l'efficacia del metodo.
Verso il futuro del computing quantistico
Le implicazioni di questa ricerca si estendono ben oltre la semplice misurazione degli stati quantistici. Il nuovo approccio potrebbe essere utilizzato da altri ricercatori per calibrare processori quantistici e identificare problemi che necessitano correzioni, contribuendo potenzialmente alla futura diffusione capillare delle tecnologie quantistiche. Cheng anticipa che "il nostro obiettivo nel prossimo futuro sarà spingere i confini della scala applicando il nostro metodo a sistemi quantistici ancora più grandi e complessi".
Il team prevede inoltre di utilizzare questo strumento ad alta precisione per analizzare gli stati prodotti durante l'esecuzione di diversi algoritmi quantistici, permettendo una migliore comprensione di come il rumore influisca sulle prestazioni e sviluppando strategie di mitigazione degli errori più efficaci. Come conclude Cheng, "il nostro approccio fornisce un percorso efficace verso la caratterizzazione completa di sistemi quantistici rumorosi di scala intermedia, un passo cruciale nel cammino verso il computing quantistico fault-tolerant".