Google научилась «выращивать» квантовые состояния. Ошибок стало в 40 раз меньше!

Исследователи компании продемонстрировали на процессоре Willow технологию выращивания магических состояний, которая снижает вероятность ошибок при их подготовке примерно в 40 раз. Полученные состояния достигли логической точности 99,99%.

Результаты опубликованы 15 октября 2026 года в журнале Science. Эксперимент стал первой практической проверкой технологии, которую специалисты Google предложили ещё в 2024 году.

Главное достижение заключается не в увеличении количества кубитов, а в более эффективном использовании существующего квантового оборудования.

Квантовые компьютеры используют кубиты, которые, в отличие от обычных битов, могут находиться в суперпозиции состояний. Это позволяет выполнять определённые виды вычислений принципиально иначе, чем на классических процессорах.

Однако квантовая информация чрезвычайно чувствительна к внешним воздействиям. Даже небольшие колебания температуры, электромагнитные помехи или несовершенство управляющих сигналов способны привести к ошибкам.

Для решения проблемы исследователи разрабатывают методы квантовой коррекции ошибок. Они объединяют множество физических кубитов в логические, которые могут сохранять информацию значительно надёжнее.

Но здесь возникает новая сложность.

Некоторые операции, необходимые для универсальных квантовых вычислений, трудно реализовать непосредственно внутри защищённых логических кубитов. Для них требуются особые ресурсные состояния, которые называют магическими.

Их подготовка традиционными методами чрезвычайно затратна. По оценкам, на которые ссылается Google, производство таких состояний потенциально может занимать до 95% вычислительных ресурсов будущего квантового компьютера.

Исследователи применили метод magic state cultivation, который можно перевести как выращивание магических состояний.

Вместо подготовки большого количества несовершенных состояний и последующей очистки система начинает с одного состояния, закодированного в небольшой группе физических кубитов.

Затем выполняется последовательность проверок, позволяющих обнаруживать ошибки. Если проверка выявляет проблему, соответствующая попытка отбрасывается. Если состояние проходит контроль, его продолжают обрабатывать, повышая надёжность.

В эксперименте использовался квантовый код коррекции ошибок, известный как цветовой код.

Без выращивания вероятность ошибки подготовленного состояния составляла примерно 0,44%. После применения метода она снизилась приблизительно до 0,01%.

Таким образом, исследователи получили примерно сорокакратное улучшение.

Но за высокую точность пришлось заплатить количеством успешных попыток. В итоговом протоколе измерений сохранялось около 8% запусков. Остальные отбрасывались в процессе проверки.

Это важное ограничение, поскольку практическому квантовому компьютеру необходимо не только создавать точные состояния, но и делать это достаточно быстро и в больших количествах.

В процессе экспериментов исследователи столкнулись с результатами, которые первоначально выглядели физически неправдоподобными.

После нескольких месяцев проверок выяснилось, что на измерения влияли нестабильность электроники и температурные изменения. Эти факторы создавали шум, который искажал оценку качества подготовленных состояний.

Команда усовершенствовала управление оборудованием и разработала новый метод измерения, использующий сам процесс выращивания для проверки результата.

Это позволило надёжнее оценить чрезвычайно малую вероятность ошибок.

Кроме того, специалисты показали возможность переноса подготовленного состояния из цветового кода с расстоянием 3 в поверхностный код с расстоянием 5.

Такой переход важен потому, что поверхностные коды рассматриваются как один из основных способов защиты информации в будущих масштабных квантовых компьютерах.

Современные квантовые процессоры пока не способны надёжно выполнять большинство продолжительных вычислений, имеющих практическую ценность.

Для работы сложных алгоритмов нужны не просто сотни или тысячи кубитов, а большое количество устойчивых логических операций.

Один из главных вопросов заключается в том, сколько физических кубитов потребуется для создания одного действительно полезного логического вычислительного элемента.

Если подготовку магических состояний удастся сделать значительно эффективнее, будущим системам потенциально понадобится меньше оборудования для выполнения определённых алгоритмов.

Это может снизить требования к размерам процессоров, системам охлаждения и управляющей электронике.

Однако нынешний эксперимент не доказывает, что стоимость квантовых вычислений уже уменьшилась в 40 раз. Он показывает улучшение качества конкретного ресурса, необходимого для работы будущих отказоустойчивых систем.

Willow был представлен Google в декабре 2024 года. Процессор содержит 105 физических кубитов и используется компанией для исследования масштабируемой квантовой коррекции ошибок.

Новый эксперимент подтверждает, что технология выращивания магических состояний может работать на реальном сверхпроводящем оборудовании.

Следующая задача заключается в масштабировании метода и повышении доли успешных попыток.

Исследователям также необходимо продемонстрировать, что подготовленные состояния можно регулярно передавать в более крупные защищённые вычислительные схемы без существенной потери точности.

Пока Google не объявила конкретных сроков коммерческого применения технологии.

Тем не менее результат важен для всей индустрии. Он показывает, что развитие квантовых компьютеров зависит не только от увеличения числа кубитов. Не менее значимыми становятся методы коррекции ошибок и способы эффективного выполнения логических операций.

Именно такие инженерные решения постепенно превращают квантовые вычисления из лабораторных экспериментов в технологию, способную решать реальные задачи.

Если вам близка тема AI, технологий и будущего - добро пожаловать в мой канал обсудить и поделиться апдейтами.