IBM a lancé une nouvelle extension de l’écosystème Qiskit appelée Qiskit Paulice, destinée à améliorer la fiabilité des circuits quantiques en détectant les erreurs pendant l’exécution du circuit, puis en filtrant les résultats susceptibles d’avoir été affectés par celles-ci. L’outil repose sur des contrôles quantiques appelés « contrôles de Pauli spatio-temporels » (spacetime Pauli checks), intégrés directement au circuit avec une augmentation limitée des exigences matérielles et d’exécution.
Cette extension s’inscrit dans les efforts visant à développer des méthodes de gestion des erreurs pour les ordinateurs quantiques actuels, alors que l’informatique quantique pleinement tolérante aux fautes nécessite encore un matériel complexe et un grand nombre de qubits. IBM affirme que les techniques de gestion des erreurs actuellement développées contribueront à parvenir à une informatique quantique à grande échelle et tolérante aux fautes, dans laquelle les erreurs sont corrigées pendant le calcul, avec pour objectif d’y parvenir d’ici 2029.
Comment fonctionne Paulice ?
Les méthodes de gestion des erreurs quantiques se répartissent généralement en trois catégories : la suppression des erreurs, l’atténuation de leur impact et leur correction. La détection des erreurs ne constitue pas une catégorie indépendante, mais un composant essentiel de la correction des erreurs et de certaines méthodes d’atténuation, car elle vérifie si une exécution donnée du circuit a été affectée par une erreur.
Dans les méthodes traditionnelles, des qubits de données sont utilisés pour effectuer le calcul, tandis que des qubits auxiliaires, appelés ancilla, surveillent les autres qubits et recueillent des indicateurs d’erreur. Cependant, l’introduction de ces qubits et des opérations qui leur sont associées peut accroître la profondeur du circuit au point que les opérations supplémentaires provoquent davantage d’erreurs qu’elles n’en détectent. Paulice a été conçue pour résoudre ce problème en plaçant des contrôles sélectionnés directement dans le circuit.
Chaque contrôle de Pauli exprime une contrainte censée rester valable pendant l’exécution du circuit. Lorsqu’une erreur entraîne la violation de cette contrainte, cela apparaît dans un « syndrome » de mesure, c’est-à-dire une séquence de bits indiquant qu’une erreur a été détectée. Si le syndrome est composé de zéros, aucune erreur n’a été détectée, tandis que toute valeur 1 indique la présence d’une erreur selon le contrôle utilisé.
Des contrôles tenant compte de l’espace et du temps
Les contrôles spatio-temporels se distinguent des contrôles traditionnels en ce qu’ils ne définissent pas les contraintes uniquement en fonction des qubits présents dans l’espace matériel, mais les placent également à des instants précis au cours de l’exécution du circuit. Cela permet de surveiller les erreurs dans des régions étendues du calcul, tout en évitant une partie du coût associé à la mesure d’opérateurs de poids élevé, qui peut accroître la profondeur du circuit, notamment sur les appareils dont la connectivité entre les qubits est limitée.
Tous les contrôles ne sont pas également utiles, car chaque contrôle ajoute des opérations susceptibles de produire du bruit supplémentaire. Le paquet qiskit-paulice utilise donc un modèle de bruit et les contraintes de connectivité de l’appareil afin de sélectionner des contrôles valides, de faible poids et efficaces pour détecter les erreurs. Selon IBM, ce processus automatisé contribue à accroître la capacité de détection tout en limitant le coût en qubits et la profondeur du circuit.
Que permet l’utilisation pratique ?
Après l’exécution du circuit, les informations du syndrome peuvent être utilisées de différentes manières. La plus simple consiste à conserver les exécutions pour lesquelles aucune erreur n’a été détectée et à éliminer celles où des indicateurs d’erreur sont apparus ; ce processus transforme Paulice en une forme de correction des erreurs par sélection a posteriori (postselected error correction). Les informations du syndrome peuvent également être combinées à d’autres méthodes d’atténuation ou de correction des erreurs.
L’outil prend particulièrement en charge les circuits de Clifford et les circuits dominés par ce type, tels que les circuits fondés sur les portes Hadamard, Phase et CNOT. Ces circuits ont l’avantage d’avoir un comportement mathématiquement compréhensible et de pouvoir être simulés efficacement sur des ordinateurs classiques, ce qui les rend adaptés au développement et au test de méthodes de gestion des erreurs.
L’extension comprend un parcours pédagogique consacré à la construction d’un circuit de Clifford de 12 qubits et de quatre couches de portes d’intrication, puis à la détermination des qubits de données et des qubits auxiliaires en fonction de la connectivité de l’appareil, ainsi qu’à la création d’un modèle de bruit à partir des données de la plateforme. Dans l’exemple présenté dans l’article, l’outil a ajouté sept contrôles au circuit. Le tutoriel suivant explique l’exécution du circuit contrôlé, l’échantillonnage, l’examen des syndromes, la sélection des échantillons exempts d’erreurs et la comparaison de la précision des résultats avant et après la détection des erreurs.
Disponibilité et développements à venir
La documentation et les tutoriels de Qiskit Paulice sont disponibles, ainsi qu’un dépôt GitHub permettant de télécharger l’extension open source. IBM indique que l’équipe prévoit d’ajouter la prise en charge des systèmes non-Clifford, l’analyse des canaux de bruit après la sélection a posteriori et une meilleure gestion du bruit d’inactivité lors de la sélection des contrôles. L’article mentionne également l’utilisation de concepts liés aux contrôles spatio-temporels dans une expérience menée par IBM et l’Université de Chicago, associée à l’échantillonnage d’états de graphes aléatoires de grande ampleur.