Wie verifiziert man, dass Quanten-Chips korrekt rechnen?

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Dank Quanteneffekten sollen Quantencomputer Probleme lösen, die für klassische Rechner praktisch unlösbar sind. Gleichzeitig sind es diese Eigenschaften, die die Überprüfung der Richtigkeit der Berechnungen der Quanten-Chips fast unmöglich machen.

Die „Quantenüberlegenheit“ ist erreicht, wenn ein Quantencomputer eine komplizierte Aufgabe schneller löst als ein klassischer Supercomputer. Einen ersten – und auch umstrittenen – Durchbruch feierte Google mit seinem Sycamore-Chip im Oktober letztes Jahr. Sycamore soll eine Aufgabe berechnet haben, an der herkömmliche Rechner scheitern würden. Aber wenn Quantenrechner heutige Supercomputer überflügeln, wie kann verifiziert werden, dass deren Berechnungen korrekt sind?

Das Google-Team behalf sich in diesem Fall, indem es eine vereinfachte Version der Schaltungen auf klassischen Supercomputern simulierte. Eine andere Möglichkeit ist es, den Quantencomputer Aufgaben rechnen zu lassen, bei denen das Endergebnis leicht zu prüfen ist. Ein Beispiel ist, die günstigste Fahrkarte für eine bestimmte Anzahl an Personen unter Berücksichtigung von verschiedenen Ermäßigungen, Tarifverbünden usw. zu finden. Bei diesen Ansätzen wird jedoch nicht der Rechenweg überprüft.

Werkzeug überprüft den Rechenweg

„Da die raschen Fortschritte in Industrie und Wissenschaft uns an die Schwelle zu Quantenmaschinen bringen, die die klassischen Maschinen übertreffen können, wird die Aufgabe der Quantenverifikation zeitlich kritisch“, sagt Jacques Carolan, ein Postdoc im Fachbereich Elektrotechnik und Informatik (EECS) und im Forschungslabor für Elektronik (RLE) am MIT. Carolan hat zusammen mit anderen Forschern von Google Quantum AI Laboratory, Elenion Technologies, Lightmatter und Zapata Computing ein System entwickelt, das verifizieren kann, ob Quanten-Chips komplexe Berechnungen präzise ausgeführt haben, die klassische Computer nicht ausführen können.

Das Protokoll wird in der Fachzeitschrift Nature Physics beschrieben und ist aktuell auf sogenannte Noisy-Intermediate-Scale-Quantum-Chips (NISQ) anwendbar, welche in den nächsten Jahren verfügbar sein werden und etwa 50 bis 100 Qubits enthalten. „Noisy“ bedeutet hier, dass die Geräte durch äußere Einflüsse – kleine Temperaturänderungen oder elektrische bzw. magnetische Streufelder – gestört werden (Dekohärenz) und eine Fehlerkorrektur durchgeführt werden muss.

Die Arbeit der Forscher verfolgt im Wesentlichen einen von der Quantenschaltung erzeugten Ausgangsquantenzustand zurück zu einem bekannten Eingangszustand. Dadurch wird ersichtlich, welche Schaltungsoperationen am Input durchgeführt wurden, um den Output zu erzeugen. Diese Operationen sollten immer mit dem übereinstimmen, was die Forscher programmiert haben. Ist dies nicht der Fall, können die Forscher die Informationen nutzen, um herauszufinden, wo auf dem Chip etwas nicht korrekt abgelaufen ist.

Das Problem wird in mehrere Schritte zerlegt

Das Kernstück des „Variational Quantum Unsampling“-Protokolls ist ein „Teile-und-herrsche“-Ansatz. Anstatt die Entschlüsselung in einem einzigen und zeitaufwendigen Schritt zu machen, zerlegen die Forscher das Problem in mehrere Schritte. Dazu ließen sie sich von neuronalen Netzen inspirieren die Probleme durch viele Rechenschichten lösen und entwarfen ein „quantenneuronales Netz“ (QNN), bei dem jede Schicht eine Reihe von Quantenoperationen darstellt.

Für das QNN werden mit traditioneller Silizium-Technik gefertigte 2 x 5 mm großen NISQ-Chip mit über 170 Steuerparametern – abstimmbare Schaltkreiskomponenten, die die Manipulation des Photonenpfades erleichtern – eingesetzt. Eine externe Komponente erzeugt Photonenpaare mit bestimmten Wellenlängen welche in den Chip eingespeist werden. Die Photonen wandern durch die Phasenschieber des Chips und wechselwirken dabei miteinander. Dadurch wird ein zufälliger Quantenausgangszustand erzeugt der darstellt, was während der Berechnung passiert. Die Ausgabe wird von externen Photodetektoren gemessen und das Ergebnis wird an das QNN gesendet.

Im ersten Schritt wird in den Datensignalen die Signatur eines einzelnen Photons bestimmt. Dann wird das Photon „entschlüsselt“, das heißt es werden die Schaltungsoperationen identifiziert, welche das Photon in seinen bekannten Eingangszustand zurückbringt. Die nachfolgenden Schichten führen die gleiche Berechnung durch, bis alle Photonen entschlüsselt sind. Wenn sich irgendwelche Operationen von den ursprünglich programmierten Operationen unterscheiden, dann ist etwas fehlgeschlagen. Die Forscher können alle Abweichungen zwischen den erwarteten Ausgangs- und Eingangszuständen untersuchen und diese Informationen zur Optimierung des Schaltungsentwurfs nutzen.

Verifikation auf photonischen Quanten-Chips

In Experimenten führte das Team erfolgreich eine bekannte Rechenaufgabe durch, mit der ein Quantenvorteil demonstriert werden konnte: das so genannte „Boson Sampling“, das normalerweise auf photonischen Chips durchgeführt wird.

Dabei manipulieren Phasenschieber und andere optische Komponenten einen Satz von Eingangsphotonen und wandeln diesen in eine andere Quantenüberlagerung von Ausgangsphotonen um. Letztlich geht es darum, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein bestimmter Eingangszustand mit einem bestimmten Ausgangszustand übereinstimmt. Für klassische Computer ist diese Berechnung aufgrund des unvorhersehbaren Verhaltens der Photonen fast unmöglich. Theoretisch sollen NISQ-Chips in der Lage sein, diese Berechnung sehr schnell durchzuführen. Bisher gab es jedoch keine Möglichkeit, dies schnell und einfach zu überprüfen. Mithilfe des QNN ist es den Forschern nun gelungen, zwei Photonen zu „entflechten“, die das Boson-Problem auf ihrem kundenspezifischen NISQ-Chip durchlaufen hatten.

Neben der Quantenverifikation könnte die Methode laut Carolan auch für andere physikalische Fragestellungen eingesetzt werden. Ein Beispiel ist die Berechnung der Quantendynamik von schwingenden Molekülen. Diese Informationen könnten helfen, das biotechnische Moleküldesign zu unterstützen.

Originalveröffentlichung:
J. Carolan et al.: Variational quantum unsampling on a quantum photonic processor, Nat. Phys. (2020). https://doi.org/10.1038/s41567-019-0747-6

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