Mengapa setiap komputer kuantum akan membutuhkan komputer klasik yang kuat
Gambar sekumpulan bola dengan anak panah di dalamnya, dengan semua anak panah menunjuk ke arah yang sama.
Memperbesar / Sebuah qubit logis tunggal dibangun dari kumpulan besar qubit perangkat keras.

Salah satu hal yang paling mencolok tentang komputasi kuantum adalah bahwa bidang ini, meskipun belum terbukti sangat berguna, telah melahirkan sekumpulan perusahaan rintisan yang berfokus pada pembangunan sesuatu selain qubit. Mungkin mudah untuk mengabaikan ini sebagai oportunisme—mencoba untuk mendapatkan keuntungan dari kehebohan seputar komputasi kuantum. Namun, akan berguna untuk melihat hal-hal yang menjadi target perusahaan rintisan ini, karena hal tersebut dapat menjadi indikasi masalah sulit dalam komputasi kuantum yang belum dipecahkan oleh salah satu perusahaan besar yang terlibat dalam bidang tersebut—perusahaan seperti Amazon, Google, IBM, atau Intel.

Dalam kasus perusahaan yang berbasis di Inggris bernama Riverlane, bagian yang belum terpecahkan yang sedang ditangani adalah sejumlah besar perhitungan klasik yang akan diperlukan untuk membuat perangkat keras kuantum berfungsi. Secara khusus, hal itu menargetkan sejumlah besar pemrosesan data yang akan diperlukan untuk bagian penting dari koreksi kesalahan kuantum: mengenali saat kesalahan telah terjadi.

Deteksi kesalahan vs. data

Semua qubit bersifat rapuh, cenderung kehilangan statusnya selama operasi, atau seiring berjalannya waktu. Apa pun teknologinya—atom dingin, transmon superkonduktor, apa pun—tingkat kesalahan ini membatasi jumlah komputasi yang dapat dilakukan sebelum kesalahan tidak dapat dihindari. Hal itu menghalangi dilakukannya hampir setiap komputasi berguna yang beroperasi langsung pada qubit perangkat keras yang ada.

Solusi yang diterima secara umum untuk hal ini adalah bekerja dengan apa yang disebut qubit logis. Qubit ini melibatkan penautan beberapa qubit perangkat keras bersama-sama dan penyebaran informasi kuantum di antara qubit-qubit tersebut. Qubit perangkat keras tambahan ditautkan sehingga dapat diukur untuk memantau kesalahan yang memengaruhi data, sehingga kesalahan tersebut dapat diperbaiki. Diperlukan puluhan qubit perangkat keras untuk membuat satu qubit logis, yang berarti bahkan sistem terbesar yang ada hanya dapat mendukung sekitar 50 qubit logis yang tangguh.

Pendiri dan CEO Riverlane, Steve Brierley, mengatakan kepada Ars bahwa koreksi kesalahan tidak hanya membebani perangkat keras qubit; tetapi juga membebani bagian klasik sistem. Setiap pengukuran qubit yang digunakan untuk memantau sistem perlu diproses untuk mendeteksi dan menginterpretasikan kesalahan apa pun. Kita akan membutuhkan sekitar 100 qubit logis untuk melakukan beberapa perhitungan menarik yang paling sederhana, yang berarti memantau ribuan qubit perangkat keras. Melakukan perhitungan yang lebih canggih mungkin memerlukan ribuan qubit logis.

Data koreksi kesalahan (disebut data sindrom di lapangan) perlu dibaca di antara setiap operasi, yang menghasilkan banyak data. “Dalam skala besar, kita berbicara tentang seratus terabyte per detik,” kata Brierley. “Pada satu juta qubit fisik, kita akan memproses sekitar seratus terabyte per detik, yang merupakan streaming global Netflix.”

Data tersebut juga harus diproses secara real time, jika tidak, komputasi akan tertahan menunggu terjadinya koreksi kesalahan. Untuk menghindarinya, kesalahan harus dideteksi secara real time. Untuk qubit berbasis transmon, data sindrom dihasilkan kira-kira setiap mikrodetik, jadi real time berarti menyelesaikan pemrosesan data—mungkin Terabita—dengan frekuensi sekitar satu Megahertz. Dan Riverlane didirikan untuk menyediakan perangkat keras yang mampu menanganinya.

Penanganan data

Sistem yang dikembangkan oleh perusahaan ini dijelaskan dalam sebuah makalah yang telah diposting di arXiv. Perangkat ini dirancang untuk menangani data sindrom setelah perangkat keras lain telah mengubah sinyal analog menjadi bentuk digital. Hal ini memungkinkan perangkat keras Riverlane berada di luar perangkat keras bersuhu rendah yang diperlukan untuk beberapa bentuk qubit fisik.

Data tersebut dijalankan melalui algoritma yang disebut oleh makalah ini sebagai “dekoder Collision Clustering,” yang menangani deteksi kesalahan. Untuk menunjukkan keefektifannya, mereka menerapkannya berdasarkan Field Programmable Gate Array dari Xilinx, yang hanya menempati sekitar 5 persen dari chip tetapi dapat menangani qubit logis yang dibangun dari hampir 900 qubit perangkat keras (disimulasikan, dalam kasus ini).

Perusahaan itu juga mendemonstrasikan chip khusus yang menangani qubit logis yang lebih besar lagi, meski hanya menempati sebagian kecil milimeter persegi dan mengonsumsi daya hanya 8 miliwatt.

Kedua versi ini sangat terspesialisasi; keduanya hanya memberikan informasi kesalahan agar bagian lain dari sistem dapat bertindak. Jadi, ini adalah solusi yang sangat terfokus. Namun, solusi ini juga cukup fleksibel karena bekerja dengan berbagai kode koreksi kesalahan. Yang terpenting, solusi ini juga terintegrasi dengan sistem yang dirancang untuk mengendalikan qubit berdasarkan fisika yang sangat berbeda, termasuk atom dingin, ion terperangkap, dan transmon.

“Saya pikir awalnya ini sedikit membingungkan,” kata Brierley. “Anda memiliki semua jenis fisika yang berbeda; bagaimana kita akan melakukannya?” Ternyata itu bukan tantangan besar. “Salah satu teknisi kami berada di Oxford bekerja dengan qubit superkonduktor, dan pada sore hari ia bekerja dengan qubit perangkap besi. Ia kembali ke Cambridge dan ia sangat bersemangat. Ia berkata, 'Mereka menggunakan elektronik kontrol yang sama.'” Ternyata, terlepas dari fisika yang terlibat dalam mengendalikan qubit, semua orang telah meminjam perangkat keras yang sama dari bidang yang berbeda (Brierley mengatakan itu adalah sistem-pada-chip frekuensi radio Xilinx yang dibuat untuk pembuatan prototipe yang ditempatkan di pangkalan 5G.) Itu membuatnya relatif mudah untuk mengintegrasikan perangkat keras khusus Riverlane dengan berbagai sistem.

Sumber