I ricercatori della Silicon Quantum Computing (SQC) hanno svelato un nuovo chip per il calcolo quantistico che vanta una precisione senza precedenti, segnando un passo significativo verso il calcolo quantistico pratico. Il risultato deriva da una nuova architettura basata sul silicio, denominata “14/15”, che sfrutta le proprietà uniche degli atomi di fosforo incorporati nei wafer di silicio. Questo approccio aggira le sfide affrontate da altre piattaforme quantistiche, come i sistemi superconduttori o a ioni intrappolati, riducendo al minimo i tassi di errore a livello di qubit fondamentale.
L’architettura 14/15: un nuovo approccio alla stabilità dei Qubit
L’innovazione principale risiede nella precisione con cui vengono fabbricati questi qubit. A differenza della tradizionale produzione di chip di silicio, il processo di SQC crea qubit su scala atomica, con una dimensione di soli 0,13 nanometri. Questo livello di precisione riduce drasticamente l’instabilità e gli errori che affliggono altri sistemi, dove i qubit sono più suscettibili ai disturbi esterni.
Il vantaggio principale è l’efficienza: poiché si verificano meno errori, è necessario un minor sovraccarico per la correzione degli errori. Ciò si traduce in un sistema più snello e scalabile.
Tassi di fedeltà da record
Il chip di SQC ha dimostrato tassi di fedeltà compresi tra il 99,5% e il 99,99% in un computer a nove qubit nucleari e a due atomici. Questi risultati, pubblicati su Nature il 17 dicembre, rappresentano la prima dimostrazione riuscita del calcolo quantistico atomico basato sul silicio su cluster separati. I tassi di fedeltà misurano l’efficacia delle tecniche di correzione degli errori e i numeri di SQC sono all’avanguardia per la sua architettura.
Mentre altri progetti vantano un numero di qubit più elevato, l’approccio di SQC si concentra sulla qualità piuttosto che sulla quantità. Questo perché la scalabilità è integrata nel design: l’architettura 14/15 teoricamente consente milioni di qubit funzionali senza la crescita esponenziale degli errori osservata nelle piattaforme concorrenti.
Perché è importante: la corsa alla tolleranza agli errori
L’informatica quantistica si basa sul mantenimento di stati quantistici fragili (sovrapposizione) sufficientemente a lungo per eseguire calcoli. Gli errori si verificano inevitabilmente a causa del rumore ambientale, causando il collasso dei qubit e la perdita di informazioni. Questo è il motivo per cui la correzione degli errori è cruciale, ma ha un costo: dedicare qubit aggiuntivi per controllare e mitigare gli errori.
L’architettura di SQC riduce al minimo questi errori alla fonte, riducendo la necessità di estese correzioni degli errori. Si tratta di un punto di svolta perché con l’aumento del numero di qubit, aumenta anche il sovraccarico richiesto per la correzione degli errori. Riducendo il tasso di errore di base, SQC riduce tale onere, rendendo più fattibili i computer quantistici su larga scala.
Battere il benchmark: l’algoritmo di Grover
Lo standard industriale per testare le prestazioni del calcolo quantistico è l’algoritmo di Grover, una funzione di ricerca progettata per dimostrare il vantaggio quantistico rispetto ai computer classici. SQC ha raggiunto un tasso di fedeltà del 98,9% sull’algoritmo di Grover senza correzione degli errori, superando i risultati di IBM e Google, che fanno ancora affidamento sulla mitigazione degli errori anche con un numero maggiore di qubit.
Ciò indica che i qubit di SQC sono intrinsecamente più stabili e richiedono meno potenza di calcolo per mantenere la coerenza. Sebbene permangano sfide infrastrutturali, il team ritiene che la loro piattaforma sia pronta a raggiungere milioni di qubit, riducendo al minimo il consumo energetico e le dimensioni fisiche del sistema.
Lo sviluppo di questo chip è un passo fondamentale per rendere l’informatica quantistica una realtà, non solo una possibilità teorica. Dando priorità alla precisione rispetto al ridimensionamento dei qubit a forza bruta, SQC sta aprendo la strada a QPU tolleranti ai guasti che potrebbero rivoluzionare campi come la medicina, la scienza dei materiali e l’intelligenza artificiale.
