IBM Quantum ist der Ansicht, dass der Weg zu nützlichem Quantencomputing nicht in einem direkten Sprung von heutigen Systemen zu einem vollständig fehlertoleranten Computer besteht, sondern über ein Spektrum von Verfahren zur Fehlerreduzierung, Fehlererkennung und Fehlerkorrektur führt. Laut einem von Ali Javadi-Abhari, Blake Johnson, Alireza Seif und Jennifer Janechek am 15. September 2026 veröffentlichten Beitrag ist der praktische Maßstab für den Fortschritt nicht allein die Zahl der logischen Qubits, sondern die Größe und Komplexität der Schaltkreise, die mit den verfügbaren Ressourcen zuverlässig ausgeführt werden können.
Die Idee beruht auf einem grundlegenden Zielkonflikt zwischen Zeit und Stichprobenzahl einerseits sowie der Zahl der Qubits und Gatter andererseits. Die Quantenfehlerkorrektur kodiert Informationen in logischen Qubits und behandelt Fehler während oder nach der Ausführung des Schaltkreises. Sie benötigt jedoch eine große Zahl von Qubits und Gattern sowie Hardware mit niedrigeren Fehlerraten, Fernverbindungen und einer Echtzeit-Decodierung. Die Fehlerreduzierung stützt sich dagegen auf wiederholte Ausführungen des Schaltkreises, um die Auswirkungen des Rauschens zu verringern. Dadurch steigen die Kosten für die Probenentnahme, wobei Hochleistungsrechnen zur Senkung dieser Kosten eingesetzt werden kann.
Was leisten hybride Verfahren zusätzlich?
Im Zwischenbereich zwischen den beiden Ansätzen nutzen hybride Techniken Elemente der Fehlerkorrektur und der Fehlerreduzierung zugleich. IBM berichtet, dass moderne Fehlerkorrekturtechniken effektive Fehlerraten gezeigt haben, die etwa zehnmal niedriger sind als die Fehlerraten der zugrunde liegenden physikalischen Hardware. Hybride Verfahren hätten den abgeleiteten Probenaufwand im Vergleich zur alleinigen Fehlerreduzierung zudem um das 63-Fache gesenkt.
Ein Beispiel ist die Fehlerkorrektur nach Selektion unter Verwendung von Raumzeit-Codes, die gewichtsniedrige Pauli-Tests über Raum und Zeit verteilen. Die Ausführung auf der Hardware wird verworfen, wenn die erforderlichen Tests nicht erfüllt sind. In einem im Beitrag beschriebenen Experiment wurden 64 logische Qubits mit 76 physikalischen Qubits kodiert. Dabei kamen 314 T-Gatter zum Einsatz und es wurde ein Schaltkreis mit 2336 CZ-Gattern ausgeführt. Nach der Syndromselektion verbesserte sich die effektive Gatterfehlerrate um etwa das Zehnfache, bei einer Mindesttreue von 0,349 und einem Konfidenzniveau von 95 %.
Die Selektion beseitigt jedoch nicht alle Fehler, da ein Teil des Rauschens die Symmetrietests passieren kann. IBM verweist daher auf ein Forschungsergebnis, das diesen Ansatz mit der probabilistischen Fehlereliminierung (PEC) kombinierte. Dadurch konnten vergleichbare Erwartungswerte mit deutlich weniger Schüssen erzielt werden, als PEC allein erfordert hätte. Dieses Ergebnis belegt noch keine vollständige Fehlertoleranz, zeigt jedoch, wie sich Fehlererkennung und Fehlerreduzierung kombinieren lassen, um aus heutiger Hardware eine bessere Leistung herauszuholen.
Softwaresteuerung als Teil des Korrektursystems
Der Ansatz beschränkt sich nicht auf das Design der Codes. IBM erklärt, dass die IBM Quantum Platform und Qiskit Zugriff auf mehrere Ebenen des Stacks ermöglichen: von Steuerimpulsen und benutzerdefinierten Kalibrierungen bis hin zu dynamischen Schaltkreisen, die Messungen während der Ausführung mit klassischer Verarbeitung und unmittelbarer Rückkopplung verbinden.
Das auf Ausführung ausgerichtete Modell, das im Vorjahr als experimenteller Dienst eingeführt wurde, ermöglicht außerdem eine kundenseitige Konfiguration der Fehlerreduzierung sowie Werkzeuge für Profiling und Rauschlernen. Mit Paketen wie qiskit-noise-learning, qiskit-mitigation und Samplomatic können Forschende eigene Protokolle zum Rauschlernen entwickeln und standardisierte Strategien zur Rauschreduzierung umsetzen. Das Executor-Tool ermöglicht zusätzlich die Rückgabe von Zustandsinformationen und IQ-Punkten, statt sich auf binäre Messergebnisse zu beschränken. Dies kann bei der Decodierung, der Zustandsverifikation und der Analyse von Leckeffekten hilfreich sein.
Zwei Wege zur Verringerung der Kosten vollständiger Fehlertoleranz
Der Beitrag behandelt außerdem die konditionale Quantenkorrektur, bei der Clifford-Gatter durch Fehlerkorrektur geschützt werden, während Fehler kodierter T-Gatter mit Verfahren wie quantenmechanischen Wahrscheinlichkeiten reduziert werden. Da die Fehlerreduzierung nur auf Gatter angewendet wird, die nicht zur Clifford-Gruppe gehören, könnte ihr Aufwand bei Systemen, die bereits auf der logischen Ebene arbeiten, besser beherrschbar werden.
Ein weiterer Ansatz besteht in der Verwendung schwacher, transversaler Rotationen, über die abhängig von Syndrommessungen des Codes konditional entschieden wird. Zweige mit ungültigen Syndromen können verworfen oder wiederholt werden, anstatt vollständig auf die Erzeugung, Destillation und teleportationsbasierte Übertragung magischer Zustände angewiesen zu sein. IBM zufolge könnte diese Idee die Ausführungszeit im Vergleich zum herkömmlichen Ansatz Clifford + T um das Zehn- bis Hundertfache verringern. Dabei handelt es sich jedoch weiterhin um ein erwartetes Forschungsergebnis und nicht um eine auf einem fehlertoleranten Produktionssystem nachgewiesene Leistung.
Was ändert sich praktisch?
Hierarchische Codes bieten einen weiteren Weg. Dabei werden algebraische Codes wie Quanten-Reed-Solomon-Codes über interne qLDPC-Codes gelegt. Die logischen Operationen des inneren Codes stellen der äußeren Codierung die erforderliche Fernkommunikation bereit, ohne dieselbe Komplexität in die Hardware einzubringen. IBM zufolge kann die Kombination von Reed-Solomon-Codes mit einem internen Code hoher Rate theoretisch einen Bereich von 1012 logischen Operationen bei einer physikalischen Fehlerrate von 10-3 erreichen, wobei eine technisch weniger komplexe Einheit verwendet wird.
Eine Echtzeitverarbeitung hierarchischer Fehlerkorrektur ist in Systemen der aktuellen Generation jedoch nicht unmittelbar verfügbar. Ihre Nutzung erfordert außerdem eine enge Integration zwischen Quantenverarbeitungseinheiten und CPU- sowie GPU-Prozessoren oder spezialisierten Beschleunigern. IBM verbindet dies mit der IBM Quantum Systems API und einer auf Quantencomputing ausgerichteten Architektur für Hochleistungsrechnen.
Einordnung von certi.news: Der zentrale Wert von IBMs Ansatz besteht darin, die Diskussion von der Frage „Wann wird der fehlertolerante Computer erscheinen?“ auf eine besser messbare Frage zu verlagern: Wie groß kann der Schaltkreis an jedem Punkt dieses Weges zuverlässig ausgeführt werden? Die genannten Zahlen weisen auf wichtige Fortschritte bei der Verringerung der Rauschkosten hin. Sie bedeuten jedoch nicht, dass heutige Systeme vollständige Fehlertoleranz erreicht haben oder dass groß angelegte praktische Anwendungen verfügbar geworden sind. Die Ergebnisse hängen von Rauschmodellen, Stichprobenselektion und klassischen Ressourcen ab. Auch die Skalierbarkeit, die Konnektivität und die für die Decodierung erforderliche Zeit bleiben offene Fragen. Der stufenweise Weg erscheint Forschenden daher vielversprechend, beseitigt jedoch nicht die technische Lücke zwischen dem Experiment mit einem verbesserten logischen Schaltkreis und dem Bau eines groß angelegten fehlertoleranten Quantencomputers.