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Google réduit de 40 fois les erreurs du processeur quantique Willow lors d’un test de magic states

Google réduit de 40 fois les erreurs du processeur quantique Willow lors d’un test de magic states

Arkadiy Andrienko

Google Quantum AI affirme que sa dernière expérience sur Willow constitue une étape vers des calculs quantiques plus fiables. Les chercheurs ont montré qu’ils pouvaient préparer et filtrer des « magic states » avec des taux d’erreur bien inférieurs à ceux obtenus auparavant. Publiés dans Science, les travaux reposent sur un processus de culture par étapes sur le processeur supraconducteur, plutôt que sur la production d’un grand lot en une seule fois.

Les magic states retenus affichaient une fidélité annoncée de 99,99 %, mais seules environ 8 % des tentatives ont passé les vérifications des chercheurs. Les tentatives présentant des erreurs détectées ont été écartées, et l’équipe a recommencé.

Les chercheurs ont transféré les états cultivés d’un code couleur de distance 3 vers un code de surface de distance 5, afin de tester leur passage entre deux schémas de correction d’erreurs. L’expérience a mobilisé au maximum 54 des 105 qubits de Willow.

Willow Quantum Processor
Processeur quantique Willow

Les mesures ont également posé problème : les variations de température dans le laboratoire et la dérive des équipements électriques ont perturbé les résultats. L’équipe a affiné la surveillance de son système et mis au point une nouvelle méthode pour évaluer le processus de culture.

L’expérience ne permet pas encore de déterminer combien de ressources cette approche pourrait économiser dans un système de plus grande envergure. Google prévoit de tester la culture de magic states à plus grande échelle.

Le taux d’erreur annoncé reste également très éloigné du niveau jugé nécessaire pour factoriser RSA-2048 : selon cette estimation, les erreurs des magic states devraient être environ un million de fois plus faibles que celles obtenues lors de l’expérience.

Qu’est-ce qui rendrait ce résultat convaincant en tant qu’avancée pratique : un taux de réussite plus élevé, un test à plus grande échelle ou une estimation plus précise des ressources économisées ?

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