Bedeutender Durchbruch im Quantencomputing: Google hat erstmals die „Magiezustand-Züchtung“ auf einem realen Chip erfolgreich zum Laufen gebracht.

Wenn die Maschinen aus „Matrix“ wirklich existieren, hätten sie vermutlich ein sehr reales Problem: Bevor die Rechenleistung überhaupt mit der Arbeit beginnen kann, muss zunächst eine große Menge an Ressourcen aufgewendet werden, um sich selbst „Treibstoff“ zu beschaffen.

Das klingt etwas absurd, ist aber genau das Problem, mit dem zukünftige Quantencomputer konfrontiert sein könnten.

Kürzlich veröffentlichte Google Quantum AI in der Fachzeitschrift „Science“ die Arbeit „Magic state cultivation on a superconducting quantum processor“ und verkündete, dass erstmals auf dem echten Quantenprozessor Willow Magic State Cultivation (Züchtung von Magiezuständen) realisiert wurde.

Das zielt auf einen teuren, speziellen „Treibstoff“ im Quantencomputing ab – den Magiezustand.

Der „Magiezustand“, der wie von Zauberhand funktioniert

Lassen Sie sich von diesem Namen nicht abschrecken.

MagicState (Magiezustand) ist nichts Geheimnisvolles, im Bereich des Quantencomputings bezeichnet er eine Klasse von Quantenzuständen mit besonderen Quantenressourcen.

Wenn man den Quantencomputer mit einer Fabrik vergleicht, dann sind gewöhnliche Quantenfehlerkorrekturoperationen eher ausgereifte Grundausstattung, während der Magiezustand ein teures, knappes aber unverzichtbares Spezialverbrauchsmaterial darstellt.

Er dient nicht dazu, alle Berechnungen durchzuführen, ist aber eine der wichtigen Ressourcen, um Quantencomputer zu universellen, fehlertoleranten Berechnungen zu führen.

Bereits im Jahr 2004 wussten die Forscher, dass hochwertige nicht-Clifford-Quantenressourcen erforderlich sind, damit Quantencomputer allgemeine Berechnungen durchführen können.

Die Magiezustandsdestillation (MagicStateDistillation) ist eine Methode, die in den letzten zwanzig Jahren zur Lösung dieses Problems verwendet wurde.

Das angewandte Verfahren und die Denkweise sind identisch mit denen der „Reinigung“.

Zuerst werden einige Magiezustände von geringerer Qualität vorbereitet, dann durchlaufen sie gemeinsam einen Prozess von Quantenfehlerkorrektur, Messung und Selektion, um die fehlerhaften Anteile darin zu entfernen, und schließlich erhält man eine geringere Anzahl von Magiezuständen hoher Qualität.

Das ist genau wie der Prozess der Weinherstellung.

Wenn die Qualität der Trauben in der Anfangsphase uneinheitlich ist, muss eine Reihe von Verfahren wie Fermentation, Filtration, Prüfung und Reinigung durchgeführt werden, um die nicht den Anforderungen entsprechenden Anteile zu entfernen. Im Quantencomputer ist jedoch jede „Filter“-Aktion nicht kostenlos.

Einige Ressourcenschätzungen gehen sogar davon aus, dass zukünftige fehlertolerante Quantencomputer bis zu 95 % ihrer Rechenkapazität für die Produktion von Magiezuständen aufwenden müssen.

Das bedeutet, dass sich der Quantencomputer in einer sehr peinlichen Situation befindet: Der größte Teil der von der Maschine verbrauchten Ressourcen wird nicht direkt zur Lösung praktischer Probleme verwendet, sondern dient der Erzeugung der Energie, die zur Lösung dieser Probleme erforderlich ist.

Zudem ist der Magiezustand ein Verbrauchsgegenstand. Sobald er zur Durchführung entsprechender nicht-Clifford-Operationen verwendet wurde, kann er im Gegensatz zu gewöhnlichen Quantenbits nicht wiederverwendet werden.

In den letzten zwanzig Jahren haben die Forscher ständig daran gearbeitet, die „Magiezustandssteuer“ zu senken, und diesmal hat Google einen anderen Weg gefunden.

Das „Samenkorn“ großziehen

Diesmal hat Google keine neue Quantenfehlerkorrekturtechnik vorgeschlagen, sondern hat die Idee, die bisher nur in Theorie oder Simulationen existierte, erstmals auf einem echten Quantenchip angewendet.

Diese Methode heißt Magic State Cultivation (Züchtung von Magiezuständen).

Im Jahr 2024 haben Craig Gidney, Noah Shutty und Cody Jones dieses Konzept bereits theoretisch vorgeschlagen.

Die traditionelle Magiezustandsdestillation ist ein Prozess, bei dem ständig Chargen von Ausgangsmaterial veredelt werden, während die Magiezustandszüchtung der Prozess ist, bei dem man ein hochwertiges Samenkorn auswählt und es langsam aufzieht.

Die Forscher erzeugen zunächst einen T-Zustand mit einer bestimmten Fehlerwahrscheinlichkeit und platzieren ihn in einem sorgfältig entworfenen Quantenfehlerkorrekturbereich, währenddessen die umgebenden Quantenbits ständig für Messungen verwendet werden.

Werden Fehler entdeckt, müssen diese beseitigt werden, und nach einer Prüfung darf der Prozess fortgesetzt werden. Die Fehlerkorrekturcodes werden ständig erweitert, sodass der verbleibende Zustand immer zuverlässiger wird. Bis zum Jahr 2024 wurden in theoretischen Studien bereits Methoden wie Zustandsvektorsimulation, Stabilisatorsimulation, Fehleraufzählung und Monte-Carlo verwendet, um die Ressourcen für dieses Schema zu schätzen.

Was die Magiezustandszüchtung wirklich verändert, ist nicht das einfache Hinzufügen von mehr Quantenbits, sondern die Möglichkeit, dass die gleiche Anzahl von Quantenbits mehr wirklich nützliche Berechnungen durchführen kann.

Google hat dieses Schema diesmal erstmals auf dem Willow-Quantenprozessor vollständig ausgeführt.

Verwendet wurde der von Google hergestellte Willow-Prozessor. Die Forscher haben einen kleinen Bereich auf dem Chip mit verrauschten Quantenzuständen versehen und durch eine große Anzahl hochgradig synchronisierter Messungen diese Fehler identifiziert und beseitigt.

Die verbleibende logische Treue des T-Zustands beträgt schließlich 99,99 %, die Fehlerrate ist mehr als 40 Mal niedriger als ohne Training, nach dem Experiment bleiben nur etwa 8 % der Versuche übrig.

Eine logische Treue von 99,99 % bedeutet, dass die Quantenressourcen nach einer Reihe von Fehlerkorrekturen dem idealen Zustand sehr nahe kommen und als zuverlässiges Bauteil im zukünftigen fehlertoleranten Quantencomputing dienen können.

Wenn die Magiezustandszüchtung schließlich skaliert werden kann, spart sie nicht nur einen experimentellen Indikator, sondern einen großen Bereich an Rechenkapazität, der ursprünglich von Fehlerkorrekturoperationen belegt wurde.

Google hat zudem die Codeumwandlung von Color Code zu Surface Code abgeschlossen und den Quantenzustand in einem Color Code mit Distanz 3 auf einen Surface Code mit Distanz 5 übertragen.

Die hier genannte „Distanz“ kann grob als die Widerstandsfähigkeit des Quantenfehlerkorrekturcodes gegen Fehler verstanden werden. Im Allgemeinen ist die Fehlerabwehrfähigkeit umso stärker, je größer die Codedistanz ist, aber gleichzeitig werden auch mehr physische Quantenbits und Betriebsressourcen verbraucht.

Der Ansatz von Google besteht darin, mit Color Code Magiezustände zu züchten und dann die bereits gezüchteten Quantenzustände über Code-Switching in den Surface Code einzubinden.

Eine Methode zur kostengünstigen Herstellung hochwertiger Magiezustände, die bisher nur in der Theorie existierte, wurde erstmals auf einem echten Quantenchip erfolgreich ausgeführt.

Der Abstand zur Industrie

Seien Sie noch nicht zu aufgeregt.

Dieses Ergebnis hat noch einen langen Weg vor sich, bis es aus dem Labor in die industrielle Praxis übergeht.

Hartmut Neven, Leiter von Google Quantum AI, hat in früheren Prognosen angegeben, dass in den nächsten fünf Jahren echte kommerzielle Quantencomputing-Anwendungen zu sehen sein werden, und er erwähnte insbesondere Anwendungen in Bereichen wie Arzneimittelentwicklung, Batterien und neue Energiematerialien. Google betrachtet zudem Chemie, Wirkstoffentdeckung, Optimierung und Kryptographie als wichtige potenzielle Anwendungsbereiche für das Quantencomputing.

Google hat bereits mit dem Pharmaunternehmen Boehringer Ingelheim versucht, mit Quantencomputing ein wichtiges Enzym namens Cytochrom P450 im menschlichen Körper zu simulieren. Dieses Enzym beeinflusst den Stoffwechsel von Arzneimitteln im menschlichen Körper. Studien zeigen, dass zukünftige fehlertolerante Quantencomputer voraussichtlich Probleme mit der elektronischen Schlüsselstruktur von P450 mit höherer Genauigkeit lösen können.

Hartmut Neven, Leiter von Google Quantum AI, ist diesbezüglich sehr optimistisch. In einem Interview mit Reuters im Jahr 2025 sagte er, dass Google hofft, in den nächsten fünf Jahren praktische Anwendungen zu sehen, die „nur mit Quantencomputern realisiert werden können“, und nannte neue Arzneimittel, fortschrittliche Batterien und neue Energien als Beispiele.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz ist die Anwendung des Quantencomputings für den Alltag gewöhnlicher Menschen jedoch möglicherweise viel weiter entfernt als die heutige generative KI. Kurzfristig werden Sie nicht feststellen, dass GPT oder Gemini plötzlich doppelt so schnell laufen, nur weil es einen Durchbruch bei Magic State Cultivation gibt.

Was es verändern kann, sind tiefere Dinge: nämlich die Kosten für den Betrieb zukünftiger fehlertoleranter Quantencomputer zu senken, einschließlich der Lösung einiger Probleme, die herkömmliche Computer nur schwer bewältigen können, wie die Simulation komplexer Quantensysteme, Material- und Chemieprobleme sowie einige kombinatorische Optimierungsprobleme und so weiter.

Das ist auch der Grund, warum die KI-Branche einen immer höheren Bedarf an Rechenleistung hat und die Aufmerksamkeit auf das Quantencomputing immer größer wird.

Jensen Huang, CEO von NVIDIA, verhält sich vorsichtig gegenüber den zukünftigen Anwendungen des praxistauglichen Quantencomputings und ist der Ansicht, dass dies möglicherweise erst in 15 bis 30 Jahren realisiert werden kann.

Wie lange dieser Weg noch dauern wird, gibt es derzeit keine eindeutige Antwort.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „APPSO“, Autor: APPSO, das Produkte von morgen entdeckt, 36kr veröffentlicht es mit Genehmigung.