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.
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).
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.
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.
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».
Работа над созданием сверхпроводниковых квантовых процессоров и разработка квантовых алгоритмов проводится командой ФГУП «ВНИИА» совместно с МГТУ им. Н.Э. Баумана в рамках программы «Приоритет 2030» и совместного проекта с Фондом перспективных исследований.
НОЦ Функциональные Микро/Наносистемы (НОЦ ФМН)external link, opens in a new tab — совместный исследовательский центр МГТУ им. Н.Э. Баумана и ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» Госкорпорации «Росатом», обеспечивающий реализацию передовых практических исследований в области квантовых вычислений на сверхпроводниковой и фотонной платформах, высокоточных микросистем для беспилотного транспорта, бионанотехнологий, одномолекулярных секвенаторов и органов-на-чипе, а также новых материалов, электронной аппаратуры, технологического и экспериментального оборудования. Исследования выполняются с использованием комплексов оборудования ведущих мировых производителей, объединённых в единый технологический кластер.
ФГУП «ВНИИА им. Н.Л. Духова» — созданная в 1954 году, одна из ведущих научно-исследовательских организаций Государственной корпорации по атомной энергии «Росатом».
Источник: МГТУ