Kuantum bilgisayarların güvenilirliği için kritik öneme sahip olan hata düzeltme sistemlerinde önemli bir atılım sağlandı. Çin ve Singapur’dan bir grup bilim insanı, bir süredir çözülemez olarak değerlendirilen bir kuantum hata düzeltme problemine kesin çözüm sunan bir algoritma geliştirdi. "PLANAR" adını taşıyan bu yeni algoritma, hem teorik hem de deneysel açıdan etkileyici sonuçlar verdi.
DONANIMDAN DEĞİL ALGORİTMADAN
Google Quantum AI’nın deneysel verileriyle test edilen algoritma, mantıksal hata oranlarında yüzde 25’e kadar azalma sağladı. Bu bulgu, hata tabanlarının bir kısmının aslında donanım kaynaklı değil, kullanılan kod çözücülerin yetersizliğinden kaynaklandığını ortaya koydu.
Geleneksel olarak kullanılan Minimum Ağırlıklı Mükemmel Eşleştirme (MWPM) algoritmaları, hata yolunu en kısa sürede bulmakta etkili olsa da, gerçek hatanın nerede olduğunu belirlemede yetersiz kalabiliyor. PLANAR ise maksimum olasılıklı hata çözümünü esas alarak daha isabetli ve düşük hatalı sonuçlar sağlıyor.
SPİN-CAM MODELİYLE KESİN ÇÖZÜM
Araştırma ekibi, istatistiksel fizikte yaygın olarak kullanılan spin-cam modelleri ile kuantum hata düzeltme süreçleri arasında doğrudan bir bağlantı olduğunu keşfetti. PLANAR algoritması, bu bağı temel alarak kuantum hata düzeltme problemini spin-cam bölme fonksiyonu hesaplamasına dönüştürüyor. Bu sayede, belirli topolojilerde kesin çözümler mümkün hale geliyor.
YÜKSEK PERFORMANSTA KANITLANDI
Algoritma; sentetik veriler, Google’ın deneysel sonuçları ve özel olarak geliştirilen 72 kübitlik kuantum çip üzerinde test edildi. Tüm senaryolarda, PLANAR mevcut kod çözücülere kıyasla daha düşük mantıksal hata oranları ve daha yüksek baskılama katsayıları elde etti.
Özellikle Google’ın kuantum hafıza deneylerinde yüzde 25’e kadar iyileşme sağlanırken, 72-kübitlik çipte yapılan testlerde mantıksal hata oranlarında yüzde 8,76’ya kadar düşüş görüldü. Depolarize edici gürültü için yüzde 6,7 ve süperiletken SI1000 gürültüsü için yüzde 2,0 gibi daha önce hassas biçimde ölçülemeyen eşikler de ilk kez net olarak tespit edildi.
ÖLÇEKLENEBİLİR KUANTUM GELECEĞİ
Algoritmanın polinom karmaşıklıkta çalışıyor olması, kuantum sistemlerin büyüklüğü arttıkça da kullanılabilirliğini korumasını sağlıyor. Bu özelliği, PLANAR’ı gelecekteki ölçeklenebilir ve hata toleranslı kuantum hesaplama altyapılarının temel bir parçası haline getirebilir.
Araştırma ekibi, algoritmayı düzlemsel olmayan grafiklere ve farklı kuantum hata düzeltme kodlarına uyarlamak için çalışmalarını sürdürüyor. Bu da PLANAR’ın yalnızca teorik değil, pratik kuantum bilgi işlem için de evrensel bir araç olabileceğini gösteriyor.
