Google đạt đột phá trong điện toán lượng tử: Tỷ lệ lỗi giảm 40 lần, giải quyết được nút thắt về tài nguyên quan trọng

Đội ngũ AI lượng tử của Google đã đạt được bước tiến quan trọng trong lĩnh vực máy tính lượng tử, hứa hẹn giảm đáng kể chi phí phần cứng để xây dựng hệ thống lượng tử thực tế.

Nghiên cứu liên quan được đăng trên tạp chí Khoa học vào thứ Năm. Google đã xác thực một kỹ thuật gọi là "nuôi trạng thái ma thuật" (magic state cultivation) trên bộ xử lý Willow, giúp giảm tỷ lệ lỗi lượng tử khoảng 40 lần, độ trung thực logic trạng thái T đạt 99,99%. Đây là kỷ lục cao nhất trong lĩnh vực này cho đến nay.

Sản xuất trạng thái ma thuật lâu nay được xem là nút thắt quan trọng nhất để mở rộng quy mô máy tính lượng tử — ước tính có tới 95% năng lực tính toán của máy tính lượng tử có thể phải dành riêng cho việc tạo trạng thái ma thuật, tài nguyên thực sự cho tính toán rất hạn chế.

Nếu bước đột phá này có thể mở rộng thành công, nó sẽ nén đáng kể quy mô phần cứng cần thiết để xây dựng hệ thống lượng tử chịu lỗi, có ý nghĩa quan trọng đối với con đường thương mại hóa máy tính lượng tử.

Google đồng thời cho biết, vẫn cần kiểm chứng tính khả thi của công nghệ này trên quy mô lớn hơn, còn khá xa mới đạt tới máy tính lượng tử thực tế.

Tính đến thời điểm đăng bài, giá cổ phiếu Google tăng 0,24% vào thứ Năm.

Trạng thái ma thuật là yếu tố then chốt để thực hiện "máy tính lượng tử phổ thông". Bộ xử lý lượng tử muốn thực hiện các phép toán phức tạp vượt xa máy tính cổ điển, phải dựa vào trạng thái ma thuật để tạo ra tập hợp thao tác lượng tử cần thiết. Tuy nhiên, trạng thái ma thuật sau khi sử dụng không thể tái sử dụng, khiến nó trở thành tài nguyên rất hiếm.

Thách thức lớn hơn nằm ở chi phí sản xuất. Một số nghiên cứu ước tính, máy tính lượng tử có thể phải dành tới 95% tổng năng lực cho sản xuất trạng thái ma thuật, tài nguyên còn lại cho nhiệm vụ tính toán thực tế là vô cùng hạn chế.

Nút thắt này đã được các nhà nghiên cứu dự đoán từ năm 2004, suốt hai mươi năm qua, giới học thuật liên tục tìm cách giảm chi phí sản xuất trạng thái ma thuật, nhưng tiến triển chậm chạp.

Năm 2024, các nhà nghiên cứu AI lượng tử của Google là Craig Gidney, Noah Shutty và Cody Jones đã đề xuất phương án nuôi trạng thái ma thuật dựa trên tài liệu sẵn có.

Ý tưởng cốt lõi là thiết kế quá trình sản xuất trạng thái ma thuật thành một cơ chế lọc: bơm các trạng thái lượng tử có nhiễu vào một khu vực nhỏ trên chip, sau đó qua loạt thao tác đo lường phối hợp cao để phát hiện và loại bỏ các thử nghiệm có khuyết điểm, từ đó "nuôi" ra trạng thái lượng tử thuần khiết, tỷ lệ lỗi thấp và đồng thời mã hóa sang dạng lớn hơn có thể sử dụng.

Tuy nhiên, việc chuyển từ lý thuyết sang phần cứng không hề dễ dàng. Nhà khoa học Emma Rosenfeld đã liên tục thu được dữ liệu "dường như trái với quy luật vật lý" trong các thử nghiệm ban đầu.

Sau nhiều tháng rà soát, nhóm phát hiện nguyên nhân nằm ở giả định sai trong công nghệ đo lường cơ sở — thiết bị điện trong phòng thí nghiệm bị trôi và biến đổi nhiệt độ tạo ra nhiễu, ảnh hưởng tới tính hiệu quả của kiểm tra cơ sở.

Vì vậy, nhóm nghiên cứu không chỉ bổ sung kiểm soát bổ sung để giảm ảnh hưởng nhiễu, mà còn phát minh ra công nghệ kiểm tra cơ sở mới, dùng chính quá trình nuôi làm công cụ tự hiệu chuẩn.

Trên bộ xử lý Willow, phương án trên cuối cùng giảm được tỷ lệ lỗi trạng thái lượng tử khoảng 40 lần so với trạng thái chưa nuôi, độ trung thực logic trạng thái T đạt 99,99%, lập kỷ lục mới cho lĩnh vực này.

Nhóm Google còn hoàn thành một buổi trình diễn quan trọng: xác thực trạng thái ma thuật nuôi được có thể chuyển đổi giữa hai phương án sửa lỗi lượng tử khác nhau — cụ thể là chuyển trạng thái lượng tử từ mã màu khoảng cách-3 (color code, phương pháp sửa lỗi mới phù hợp cho thao tác nuôi) sang mã bề mặt khoảng cách-5 (surface code, phương pháp sửa lỗi phổ biến và trưởng thành hơn).

Thao tác "ghép nối" này chứng minh trạng thái lượng tử đã tinh chế có thể tồn tại ổn định và chuyển đổi thuận lợi bên trong phần cứng, mở đường cho công nghệ nuôi trạng thái ma thuật hội nhập vào kiến trúc máy tính lượng tử hiện tại của Google.