Helios di Quantinuum: errori logici divisi per 12 a ogni passo di distanza

Quantinuum riferisce che un qubit logico sul suo computer a ioni intrappolati Helios fallisce circa cinque volte ogni milione di cicli di correzione degli errori. Il dato vale per il codice più grande che la macchina riesce a ospitare, a distanza 7. Secondo il preprint del team, i tassi di errore logico sono stati 5,5×10⁻⁴, 3,8×10⁻⁵ e 5×10⁻⁶ per ciclo di estrazione della sindrome alle distanze 3, 5 e 7. Gli autori ricavano da questi dati, con un fit, un fattore di soppressione Λ = 12. Più del valore assoluto conta la pendenza: a ogni aumento della distanza del codice è scomparso circa un ordine di grandezza dell'errore residuo, il comportamento che le roadmap per la tolleranza ai guasti danno per scontato.

Il lavoro è un preprint, non un articolo sottoposto a revisione paritaria. Al momento dell'annuncio non era stato revisionato ed è stato pubblicato come PDF sul sito di Quantinuum. Inoltre è un risultato aziendale e riguarda un esperimento di memoria, non un calcolo. Le cautele del caso sono illustrate più avanti.

01Che cosa significa «oltre il pareggio»

Un qubit logico distribuisce l'informazione di un singolo qubit su molti qubit hardware. Alcuni contengono i dati, altri vengono misurati ripetutamente per produrre i dati della sindrome. L'estrazione della sindrome è un ciclo di controlli di parità ripetuti che rilevano gli errori. Un decodificatore poi deduce quali errori si sono probabilmente verificati.

Aggiungere qubit è un compromesso. Un codice più grande può intercettare più guasti simultanei, ma ha anche più componenti che possono guastarsi. Ars Technica ne descrive la conseguenza senza giri di parole: se i tassi di errore dell'hardware sono troppo alti, far crescere il qubit logico peggiora le cose. Il termine «pareggio» (breakeven) ha due accezioni:

• Logico contro fisico. Un'operazione codificata batte la stessa operazione eseguita su un qubit fisico non codificato. A questa accezione si rifaceva il lavoro di marzo 2026 di Quantinuum su 94 qubit logici con rilevazione degli errori: le operazioni codificate producevano meno errori di quelle non codificate sullo stesso compito.
• Scalabilità con la distanza. Ogni passo in più nella distanza del codice abbassa il tasso di errore logico. Il rapporto stimato per passo, Λ, misura quanto l'hardware si trovi al di sotto della soglia.

La seconda accezione è quella che determina il costo. L'errore logico atteso scala approssimativamente come Λ elevato a (d+1)/2, a meno di un prefattore. Una riduzione di 1.000 volte richiede quindi circa dieci passi di distanza con Λ = 2 e circa tre con Λ = 12. Sono calcoli miei, non cifre dello studio. Ars osserva che la maggior parte delle precedenti dimostrazioni sotto soglia ha visto gli errori ridursi di un fattore molto più vicino a 2 che a 10. A quel ritmo, il numero di qubit hardware per qubit logico cresce fino a livelli impraticabili.

02L'esperimento

Helios è una macchina da 98 qubit, un computer a ioni intrappolati. Gli ioni vengono spostati lungo un anello e in due bracci, dove i laser agiscono su di essi. Poiché due ioni qualsiasi possono essere portati a contatto, secondo Ars la macchina può ospitare essenzialmente qualsiasi codice di correzione degli errori. Il team ha usato codici colore triangolari. Includendo i qubit di misura, i codici a distanza 3, 5 e 7 richiedono 13, 37 e 73 qubit fisici.

Ogni esecuzione prevedeva 20 cicli di correzione prima della lettura finale. I singoli cicli falliscono troppo di rado per essere misurati. Il dato a distanza 7 poggia su una statistica scarsa: tre errori logici in 29.000 esecuzioni da 20 cicli, con un intervallo a una sigma da 3×10⁻⁶ a 9×10⁻⁶. Per mantenere confrontabile il numero totale di qubit tra i diversi codici, sono state eseguite in parallelo sei memorie a distanza 3 e due a distanza 5.

Il valore di punta Λ = 12 deriva da un fit, e i singoli passi differiscono. I rapporti tra misure adiacenti, calcolati dai tassi riportati, sono circa 14,5 (da distanza 3 a 5) e circa 7,6 (da distanza 5 a 7). Il fit ha un'incertezza di +3 e −2. Un andamento esponenziale pulito è compatibile con i dati, ma tre punti e tre errori a distanza 7 non permettono di escludere un certo appiattimento a dimensioni maggiori.

03Controllo del leakage e decodifica

Gli autori indicano il leakage come uno dei principali ostacoli. Si verifica quando uno ione abbandona i due stati usati per il calcolo. Helios applica ora un ripompaggio ottico che riporta gli ioni di bario-137 usciti dal sottospazio computazionale al suo interno, in parallelo al raffreddamento allo stato fondamentale. Ne risulta una soppressione del leakage di 6,5× per ciclo senza alcun aumento del tempo di esecuzione del circuito. Uno schema software scambia inoltre i qubit di dati affetti da leakage con qubit di misura, che possono poi essere azzerati. In test più piccoli, il ripompaggio hardware ha ridotto i tassi di errore della memoria di quattro volte a distanza tre e di otto volte a distanza cinque, rispetto alla sola riduzione del leakage a livello di circuito. Il vantaggio cresce con la distanza, ed è per questo che il leakage pesa su Λ.

La decodifica è la parte non ancora dimostrata in tempo reale. Il team ha testato una versione in streaming del decodificatore Frontier e due decodificatori a rete neurale, addestrati esclusivamente su dati provenienti da un emulatore di Helios. Hanno elaborato ogni ciclo in 0,22–0,52 millisecondi su una GPU NVIDIA H100. Tuttavia, nell'esperimento di memoria i ricercatori hanno decodificato le misure dopo le esecuzioni. Un circuito completo con decodifica in tempo reale resta da testare. Anche i tempi sono stati misurati su dati registrati, quindi escludono la comunicazione con il dispositivo quantistico e i ritardi di feedback.

04Porte logiche, confronti e ciò che resta da dimostrare

La memoria è il caso facile. Quantinuum ha anche valutato le porte logiche, eseguendo sequenze casuali di Clifford a due qubit su coppie codificate. L'errore per porta logica è stato 7×10⁻⁴ con codici a distanza 3 e 7×10⁻⁵ con codici a distanza 5, contro 9,5×10⁻⁴ per gli stessi circuiti su qubit non codificati. L'azienda cita un fattore medio di soppressione delle porte pari a 9. Le porte a distanza 7 non sono state valutate perché Helios non dispone di abbastanza qubit fisici.

I confronti proposti dall'azienda vanno presi con cautela:

• Secondo l'azienda, il precedente miglior risultato con un codice colore, a distanza 5, era 0,819% per ciclo.
• A parità di distanza, il miglior risultato precedente era un surface code, che a distanza 7 raggiungeva 0,0772% per ciclo. Quantinuum definisce il proprio risultato un miglioramento di 154×.
• Il comunicato stampa afferma che il risultato è 100 volte inferiore al miglior risultato pubblicato su altro hardware, di Google Quantum AI su un sistema superconduttore.

Si tratta di valori per ciclo, relativi a codici e piattaforme diversi. I cicli a ioni intrappolati sono molto più lenti, in tempo reale, di quelli superconduttori. Una fonte secondaria stima un ciclo di Helios in circa un quinto di secondo, ma nel materiale primario a cui ho avuto accesso questo dato non è stato confermato. L'errore per ciclo, quindi, non si traduce direttamente in errore per unità di tempo di calcolo.

Per le roadmap, la domanda è fino a dove si estenda Λ = 12. Quantinuum collega il risultato ad Apollo, la macchina fault-tolerant che ha in programma. La sua accuratezza rientra ora nell'intervallo target di Apollo, che l'azienda prevede di rendere disponibile nel 2029. Secondo il comunicato, una versione su scala maggiore potrebbe raggiungere un'affidabilità utile con dimensioni realizzabili, inferiori al milione di qubit fisici. Craig Gidney di Google Quantum AI avrebbe stimato, in base alla scalabilità, che tassi di errore pratici verrebbero raggiunti a una distanza del codice di circa 21. È una stima informale, non un risultato dello studio.

Gli autori elencano i traguardi non ancora raggiunti. Uno è la scalabilità sotto soglia della preparazione di stati magici in codice colore ad alta fedeltà; gli stati magici sono necessari per il calcolo universale. Gli altri sono la decodifica rapida in tempo reale, le porte logiche a distanza 7 e oltre, e macchine con ben più di 98 qubit. L'esperimento mostra che, su questo hardware, la scalabilità sotto soglia è ripida e non marginale. Ciò riduce uno dei rischi principali, ma il passaggio da una memoria protetta a un algoritmo protetto resta da dimostrare.