Mit Willow bringt Google einen Quantum-Chip mit 105 Qubits und verbesserter Fehlerkorrektur. Google Screenshot Noch scheitert der Durchbruch von Quantencomputern auf breiter Front an zwei entscheidenden Punkten: der Fehlerkorrektur und der Rechenleistung. Zudem reicht die Qualität der Qubits bislang nicht für längere Berechnungen. Hier sind Google nun laut Hartmut Neven, Gründer und Leiter von Google Quantum AI, mit dem neuen Quantum-Chip Willow zwei entscheidende Verbesserungen gelungen: Erstens könne Willow Fehler exponentiell reduzieren, wenn mit mehr Qubits skaliert wird. Damit meistere man eine zentrale Herausforderung bei der Quantenfehlerkorrektur, an seit fast 30 Jahren gearbeitet werde. Zweitens führe Willow eine Standard-Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durch. Einer der der derzeit schnellsten Supercomputer würde dafür zehn Quadrillionen Jahre (zehn hoch 25 Jahre) benötigen. Eine Zahl, die das Alter des Universums bei Weitem übersteigt. Bessere Fehlerkorrektur Zur Leistungsberechnung hat Google den Random Circuit Sampling (RCS)-Benchmark verwendet. RCS wurde von Quantum AI selbst entwickelt und ist im Bereich des Quantum Computings weit verbreitet. Fast noch wichtiger als die Erfolge in Sachen Rechenleistung sind die Fortschritte bei der Fehlerkorrektur. Bislang galt nämlich der fatale Umstand, dass mit der Anzahl der verwendeten Qubits auch die Fehlerhäufigkeit in der Regel anstieg. Skalierbare Qubits Diesen Teufelskreis will Google nun durchbrochen haben. „Je mehr Qubits wir in Willow verwenden, desto mehr reduzieren wir Fehler, und desto quantenhafter wird das System“, schwärmt Neven. Dazu habe man immer größere Arrays physischer Qubits getestet und dabei von einem Raster aus 3×3 codierten Qubits auf ein Raster aus 5×5 und dann auf ein Raster aus 7×7 hochskaliert. Das Ergebnis: Jedes Mal konnte das Google-Team mithilfe seiner neuesten Fortschritte in der Quantenfehlerkorrektur die Fehlerrate halbieren. Mit anderen Worten: Es wurde eine exponentielle Reduzierung der Fehlerrate erreicht. Kommerzielle Apps rücken näher Gleichzeitig gelang den Forschern so noch ein weiterer Fortschritt: Sie konnten die Qualität ihrer Qubit-Arrays verbessern, da diese nun eine deutlich längere Lebensdauer haben als die einzelnen physischen Qubits. Sprich, Berechnungen können länger dauern. Für Neven ist es damit gelungen, den bisher überzeugendste Prototyp für ein skalierbares logisches Qubit zu entwickeln. Er wertet das als Zeichen dafür, dass nützliche, sehr große Quantencomputer tatsächlich gebaut werden können. Willow bringt damit die Ausführung praktischer, kommerziell relevanter Algorithmen näher, die auf herkömmlichen Computern nicht repliziert werden können.
Google verspricht mehr Rechen-Power mit Quantum-Chip Willow
Mit Willow bringt Google einen Quantum-Chip mit 105 Qubits und verbesserter Fehlerkorrektur. Google Screenshot Noch scheitert der Durchbruch von Quantencomputern auf breiter Front an zwei entscheidenden Punkten: der Fehlerkorrektur und der Rechenleistung. Zudem reicht die Qualität der Qubits bislang nicht für längere Berechnungen. Hier sind Google nun laut Hartmut Neven, Gründer und Leiter von Google Quantum AI, mit dem neuen Quantum-Chip Willow zwei entscheidende Verbesserungen gelungen: Erstens könne Willow Fehler exponentiell reduzieren, wenn mit mehr Qubits skaliert wird. Damit meistere man eine zentrale Herausforderung bei der Quantenfehlerkorrektur, an seit fast 30 Jahren gearbeitet werde. Zweitens führe Willow eine Standard-Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durch. Einer der der derzeit schnellsten Supercomputer würde dafür zehn Quadrillionen Jahre (zehn hoch 25 Jahre) benötigen. Eine Zahl, die das Alter des Universums bei Weitem übersteigt. Bessere Fehlerkorrektur Zur Leistungsberechnung hat Google den Random Circuit Sampling (RCS)-Benchmark verwendet. RCS wurde von Quantum AI selbst entwickelt und ist im Bereich des Quantum Computings weit verbreitet. Fast noch wichtiger als die Erfolge in Sachen Rechenleistung sind die Fortschritte bei der Fehlerkorrektur. Bislang galt nämlich der fatale Umstand, dass mit der Anzahl der verwendeten Qubits auch die Fehlerhäufigkeit in der Regel anstieg. Skalierbare Qubits Diesen Teufelskreis will Google nun durchbrochen haben. „Je mehr Qubits wir in Willow verwenden, desto mehr reduzieren wir Fehler, und desto quantenhafter wird das System“, schwärmt Neven. Dazu habe man immer größere Arrays physischer Qubits getestet und dabei von einem Raster aus 3×3 codierten Qubits auf ein Raster aus 5×5 und dann auf ein Raster aus 7×7 hochskaliert. Das Ergebnis: Jedes Mal konnte das Google-Team mithilfe seiner neuesten Fortschritte in der Quantenfehlerkorrektur die Fehlerrate halbieren. Mit anderen Worten: Es wurde eine exponentielle Reduzierung der Fehlerrate erreicht. Kommerzielle Apps rücken näher Gleichzeitig gelang den Forschern so noch ein weiterer Fortschritt: Sie konnten die Qualität ihrer Qubit-Arrays verbessern, da diese nun eine deutlich längere Lebensdauer haben als die einzelnen physischen Qubits. Sprich, Berechnungen können länger dauern. Für Neven ist es damit gelungen, den bisher überzeugendste Prototyp für ein skalierbares logisches Qubit zu entwickeln. Er wertet das als Zeichen dafür, dass nützliche, sehr große Quantencomputer tatsächlich gebaut werden können. Willow bringt damit die Ausführung praktischer, kommerziell relevanter Algorithmen näher, die auf herkömmlichen Computern nicht repliziert werden können.
Google verspricht mehr Rechen-Power mit Quantum-Chip Willow Mit Willow bringt Google einen Quantum-Chip mit 105 Qubits und verbesserter Fehlerkorrektur. Google Screenshot Noch scheitert der Durchbruch von Quantencomputern auf breiter Front an zwei entscheidenden Punkten: der Fehlerkorrektur und der Rechenleistung. Zudem reicht die Qualität der Qubits bislang nicht für längere Berechnungen. Hier sind Google nun laut Hartmut Neven, Gründer und Leiter von Google Quantum AI, mit dem neuen Quantum-Chip Willow zwei entscheidende Verbesserungen gelungen: Erstens könne Willow Fehler exponentiell reduzieren, wenn mit mehr Qubits skaliert wird. Damit meistere man eine zentrale Herausforderung bei der Quantenfehlerkorrektur, an seit fast 30 Jahren gearbeitet werde. Zweitens führe Willow eine Standard-Benchmark-Berechnung in weniger als fünf Minuten durch. Einer der der derzeit schnellsten Supercomputer würde dafür zehn Quadrillionen Jahre (zehn hoch 25 Jahre) benötigen. Eine Zahl, die das Alter des Universums bei Weitem übersteigt. Bessere Fehlerkorrektur Zur Leistungsberechnung hat Google den Random Circuit Sampling (RCS)-Benchmark verwendet. RCS wurde von Quantum AI selbst entwickelt und ist im Bereich des Quantum Computings weit verbreitet. Fast noch wichtiger als die Erfolge in Sachen Rechenleistung sind die Fortschritte bei der Fehlerkorrektur. Bislang galt nämlich der fatale Umstand, dass mit der Anzahl der verwendeten Qubits auch die Fehlerhäufigkeit in der Regel anstieg. Skalierbare Qubits Diesen Teufelskreis will Google nun durchbrochen haben. „Je mehr Qubits wir in Willow verwenden, desto mehr reduzieren wir Fehler, und desto quantenhafter wird das System“, schwärmt Neven. Dazu habe man immer größere Arrays physischer Qubits getestet und dabei von einem Raster aus 3×3 codierten Qubits auf ein Raster aus 5×5 und dann auf ein Raster aus 7×7 hochskaliert. Das Ergebnis: Jedes Mal konnte das Google-Team mithilfe seiner neuesten Fortschritte in der Quantenfehlerkorrektur die Fehlerrate halbieren. Mit anderen Worten: Es wurde eine exponentielle Reduzierung der Fehlerrate erreicht. Kommerzielle Apps rücken näher Gleichzeitig gelang den Forschern so noch ein weiterer Fortschritt: Sie konnten die Qualität ihrer Qubit-Arrays verbessern, da diese nun eine deutlich längere Lebensdauer haben als die einzelnen physischen Qubits. Sprich, Berechnungen können länger dauern. Für Neven ist es damit gelungen, den bisher überzeugendste Prototyp für ein skalierbares logisches Qubit zu entwickeln. Er wertet das als Zeichen dafür, dass nützliche, sehr große Quantencomputer tatsächlich gebaut werden können. Willow bringt damit die Ausführung praktischer, kommerziell relevanter Algorithmen näher, die auf herkömmlichen Computern nicht repliziert werden können.
