Kultivasi magic state mengurangi kesalahan sekitar 40 kali lipat dalam sebuah eksperimen pada prosesor kuantum Willow milik Google, menurut pengumuman perusahaan pada 15 Oktober 2026. Anak perusahaan Alphabet tersebut mencapai fidelitas logis 99,99% untuk state kuantum yang dipersiapkan secara khusus, sehingga mengatasi hambatan sumber daya, bukan menunjukkan komputer kuantum yang siap secara komersial.
Hal-Hal Penting
- Pengurangan kesalahan berlaku untuk state kuantum yang dipersiapkan, bukan akurasi seluruh komputer.
- Teknik ini berpotensi mengurangi sumber daya perangkat keras yang dibutuhkan untuk kalkulasi kuantum yang bermanfaat.
- Google menyatakan bahwa demonstrasi berskala lebih besar dan pekerjaan rekayasa lebih lanjut masih diperlukan.
Daftar Isi
- Hasil yang dicapai kultivasi magic state
- Mengapa persiapan state membutuhkan begitu banyak sumber daya
- Kompatibilitas perangkat keras meningkat, tetapi skalanya belum terbukti
- Kesimpulan
Hasil yang dicapai kultivasi magic state
Para peneliti Google Quantum AI mendemonstrasikan metode untuk menghasilkan T-state berkualitas tinggi, sejenis state kuantum yang memungkinkan operasi yang diperlukan untuk komputasi kuantum universal. Hasil fidelitas logis 99,99% mengukur seberapa dekat state tersebut dengan bentuk yang dituju.
Pengumuman kultivasi Willow dari Google menjelaskan pengurangan kesalahan sekitar 40 kali lipat dibandingkan state yang dipersiapkan tanpa kultivasi. Perusahaan menyatakan riset tersebut diterbitkan di Science pada 15 Oktober.
Cakupan hasil ini penting: eksperimen tersebut menyempurnakan salah satu komponen dasar komputasi kuantum. Hasil itu tidak membuktikan bahwa program lengkap dapat dijalankan dengan akurasi 99,99% atau bahwa prosesor tersebut siap untuk aplikasi komersial.
| Item | Rincian |
|---|---|
| Metode teoretis | Dikembangkan pada 2024 oleh Craig Gidney, Noah Shutty, dan Cody Jones. |
| Kode koreksi kesalahan awal | Kode warna jarak 3. |
| Kode koreksi kesalahan tujuan | Kode permukaan jarak 5. |
Mengapa persiapan state membutuhkan begitu banyak sumber daya
Produksi magic state berkualitas tinggi yang telah dikoreksi kesalahannya membutuhkan banyak sumber daya, dan setiap state tidak dapat digunakan kembali setelah dikonsumsi. Google mengutip perkiraan bahwa persiapan state tersebut dapat menyita hingga 95% kapasitas komputer kuantum, sehingga menyisakan kapasitas yang relatif kecil untuk kalkulasi.
Kultivasi berfungsi sebagai filter: peneliti memasukkan state yang bising ke wilayah kecil pada chip, lalu menggunakan pengukuran terkoordinasi untuk mendeteksi kesalahan dan membuang percobaan yang cacat. State yang lolos dapat disesuaikan ke dalam pengodean yang lebih besar.
Dengan demikian, persiapan yang lebih efisien berpotensi mengurangi ukuran komputer kuantum yang diperlukan untuk tugas praktis. Ini masih merupakan potensi manfaat, bukan pengurangan biaya sistem komersial yang telah didemonstrasikan.
Kompatibilitas perangkat keras meningkat, tetapi skalanya belum terbukti
Tim tersebut juga mentransfer state hasil kultivasi di antara dua pendekatan koreksi kesalahan, dengan berpindah dari kode warna ke kode permukaan. Langkah ini menguji apakah state yang telah dimurnikan dapat bertahan dalam transisi di dalam arsitektur komputasi Google.
Eksperimen tersebut memerlukan perubahan pada sistem kontrol maupun teknik pengukuran setelah derau laboratorium mengganggu tolok ukur sebelumnya. Google menyatakan masih ada tantangan teknis besar sebelum kultivasi dapat beroperasi pada skala yang sesuai untuk komputasi kuantum praktis.
Kesimpulan
Hasil ini membawa kultivasi dari teori ke demonstrasi perangkat keras. Tonggak teknis berikutnya adalah menunjukkan bahwa metode tersebut dapat ditingkatkan skalanya sambil mempertahankan keunggulannya; Google tidak memberikan jadwal untuk penerapan praktis.
Baca Berita Lainnya
Penafian
Artikel FinanceVelix ini memberikan informasi umum, bukan nasihat keuangan, investasi, hukum, atau pajak yang dipersonalisasi. Harga pasar, suku bunga, dan kondisi ekonomi dapat berubah; investasi mengandung risiko kerugian. Fakta mencerminkan materi yang tersedia saat diterbitkan dan dapat berubah. Periksa informasi penting secara independen dan konsultasikan dengan profesional berkualifikasi bila diperlukan. Penyebutan aset, perusahaan, atau layanan bukan merupakan dukungan.
