Управление состояниями в сверхпроводниковых квантовых процессорах: проблемы и перспективы

Сверхпроводниковые квантовые биты (кубиты) и процессоры на их основе являются объектом масштабных исследований, так как способны в перспективе ускорить процесс решения вычислительно сложных задач, возникающих, например, при моделировании многочастичных квантовых систем, задач квантовой химии, материаловедения. Кантовые процессоры оперируют эволюционирующими амплитудами состояний элементов квантово-электродинамических цепей (QED), состоящих из сверхпроводниковых линий и кубитов.

На сегодняшний день созданием многокубитных «сверхпроводниковых» процессоров заняты многие научные группы по всему миру, но сильнее всего продвинулись в создании «зашумленных» квантовых процессоров среднего размера (NoisyIntermediate-ScaleQuantum, NISQ) — лаборатории, принадлежащие компаниям IBM, Google, Intel и RigettiComputing. Каждая из перечисленных групп сумела создать как минимум один работающий многокубитный квантовый процессор и продемонстрировать на нем возможность реализации тех или иных квантовых алгоритмов. Процессоры различаются между собой количеством и топологией кубитов, а также реализацией межкубитных связей на основе QED-цепей с возможностью адресного управления элементами процессора.

Рис. 1. Схематичное изображение основных используемых сверхпроводниковых кубитов. Сиреневым цветом обозначен сверхпроводящий металл, оранжевым — джозефсоновский переход, красный — элементы линий контроля и считывания. (а) Классический трансмон. (б) Концентрический трансмон (RigettiComputing). (в) Трансмон IBM. (г) Иксмон. (д) Стармон.

Основная проблема современных квантовых процессоров — ограниченное время жизни когерентных состояний кубитов, и вытекающее из этого ограничение на количество операций над ними. Частично решить проблему можно за счет специально разработанных алгоритмов коррекции, но это требует реализации дополнительных операций (управляющих гейтов) и наличия дополнительных кубитов. Также можно выделить два основных критерия выбора топологии конкретной физической реализации базовых ячеек квантового компьютера (см. рис. 1) — возможность связи с другими кубитами и устойчивость выбранного топологического решения к потоковому шуму.

Рис. 2 Схемы существующих квантовых процессоров; Обозначения: Qi — кубит под номером i, М.С. (microwavecontrol) — элемент микроволнового управления, J.C, (josephsonconnection) — соединительный джозефсоновский элемент. (а) Эквивалентная схема процессора IBM Q16 Rueschlikon, цифрами на резонаторах обозначены величины их собственных частот. (б) Микрофотография чипа процессора IBM Q16 Rueschlikon, резонаторы считывания отмечены как Ri. (в) Эквивалентная схема процессора Rigetti 8Q Agave. (г) Микрофотография чипа процессора Rigetti 8Q Agave. (д) и (е) Эквивалентная схема и фотография процессора GoogleSycamore.

Ряду исследователей (в частности, группе Дж. Мартиниса) удалось преодолеть многие технологические проблемы и создать кубиты со временем декогеренции ~ 100 мкс, а также высокодобротные резонаторы для считывания состояния кубитов. Полностью «зашумленность» квантовых регистров на данный момент преодолеть не удалось, поэтому в качестве сравнительного теста эффективности квантовой и классической машин использовалась специально подобранная «тестовая» задача. Компьютер Sycamore справился с ней за 200 секунд, что существенно превосходит возможности современных классических суперкомпьютеров.

Но развить достигнутые успехи оказалось непросто. Большое количество микроволновых каналов, необходимых для управления многокубитными системами является на сегодняшний день серьезной проблемой. Для каждого такого канала требуется весьма дорогостоящее оборудование (источники когерентного микроволнового излучения с фиксированной несущей частотой и заданной длительностью импульса, высокостабильные генераторы сигналов, квадратурные смесители и усилители), а также множество коаксиальных линий и элементов для формирования и передачи сигналов в низкотемпературную экспериментальную среду. Каждый канал управления играет роль и канала передачи тепла от окружения квантовой вычислительной системе, уменьшая время потери когерентности для всех кубитов процессора. В связи с этим, управление процессорами из сотен и более кубитов требует принципиально новых подходов, новых идей.

В Московском университете особое внимание уделяют анализу проблем управления «многочастичными» квантовыми системами и описанию способов увеличения эффективности существующих квантовых процессоров при реализации конкретных алгоритмов. Эти работы проходят в тесном сотрудничестве с коллегами из Московского физико-технического института, Всероссийского научно-исследовательского института автоматики, Нижегородского государственного университета. Наиболее перспективными направлениями поиска нам сейчас представляются те, что подразумевают либо перестроение используемых алгоритмов под особенности доступной элементной базы (аналого-цифровой метод), либо же дополнение элементной базы для увеличения эффективности существующих алгоритмов. Так, во втором случае, интересно выглядят попытки использовать сверхпроводниковые цифровые схемы, работающие с классическим представлением информации. Это нужно для того, чтобы максимально приблизить к «квантовому чипу» обработку вводимых туда и выводимых оттуда данных. Отметим, что принципы функционирования таких логических устройств на основе эффекта Джозефсона были исследованы в нашем Университете еще в 80-ые годы прошлого столетия в группе профессора К.К. Лихарева. Применяя эти подходы на новом поле, российские ученые показали, что формируемые при помощи джозефсоновских цифровых схем импульсы тока (или напряжения) в управляющих линиях пикосекундной длительности позволяют реализовать как полный набор одно- и двухкубитных операций, так и простейшие квантовые алгоритмы. В перспективе это дает возможность увеличить и ширину, и глубину квантовых цепей за счет упрощения управляющих схем и уменьшения длительности ключевых вычислений.

Рис. 3. Схема использования классического и квантового сопроцессоров на основе БОК-логики в составе единого криогенного комплекса для обработки сверхширокополосных и высокочастотных сигналов в режиме реального времени. Система включает также и массив квантовых регистров вместе со схемами управления, считывания и коррекции ошибок. Связь между сверхпроводниковым классическим и квантовым сопроцессорами, квантовым блоком обработки информации, высокотемпературным окружением осуществляется через передающие линии с усилителями-преобразователями на всех промежуточных стадиях.

Разрабатываются также методы совершенствования интерфейсов между квантовой и классической частями NISQ-процессора, основанные на использовании «классических» сверхпроводниковых процессоров, рабочие температуры которых составляют от 3 до 4 К. Важные для работы такой системы цепи, соединяющие различные блоки вычислительной системы, могут быть реализованы на основе джозефсоновских передающих линий с предельно малой диссипацией. Именно для таких линий в МГУ были развиты новые методы анализа динамики квазисолитонных возбуждений в джозефсоновских средах, которые затем были успешно применены для оптимизации баллистического детектора, способного считывать состояния сверхпроводниковых квантовых битов и регистров. Разработаны базовые нелинейные элементы для сверхпроводниковых же искусственных нейростей на основе элементов адиабатической джозефсоновской логики. Наконец, были предложены, исследованы, оптимизированы джозефсоновские спиновые вентили — новые элементы памяти для сверхпроводникового сопроцессора, а также ключевые составные части (синапсы) перспективных нейроморфных систем в составе гибридного квантово-классического вычислительного комплекса.

Полученные в Московском университете результаты опубликованы в ряде журналов мирового уровня:

[1] В.А. Вожаков, М.В. Бастракова, Н.В. Кленов, и др. Управление состояниями в сверхпроводниковых квантовых процессорах. Успехи физических наук, 2021. DOI: 10.3367/ufnr.2021.02.038934

[2] I.A. Golovchanskiy, N.N. Abramov, V.S. Stolyarov, V.I. Chichkov, M. Silayev, I.V. Shchetinin, A.A. Golubov, V.V. Ryazanov, A.V. Ustinov, and M. Yu Kupriyanov. Magnetization dynamics in proximity-coupled superconductor/ferromagnet/superconductor multilayers. Physical Review Applied, 14:024086, 2020.

[3] A.E. Schegolev, N.V. Klenov, I.I. Soloviev, and M.V. Tereshonok. Learning cell for superconducting neural networks. Superconductor Science and Technology, 34:015006, 2020.

[4] O.V. Skryabina, S.N. Kozlov, S.V. Egorov, A.A. Klimenko, V.V. Ryazanov, S.V. Bakurskiy, M. Yu Kupriyanov, N.V. Klenov, I.I. Soloviev, A.A. Golubov, K.S. Napolskii, I.A. Golovchanskiy, D. Roditchev, and V.S. Stolyarov. Anomalous magneto-resistance of Ni-nanowire/Nb hybrid system. Scientific reports, 9:14470, 2019.

[5] D.V. Popolitova, N.V. Klenov, I.I. Soloviev, S.V. Bakurskiy, and O.V. Tikhonova. Unipolar magnetic field pulses as an advantageous tool for ultrafast operations in superconducting josephson — atoms». Beilstein Journal of Nanotechnology, 10:1548–1558, 2019.

[6] V.S. Stolyarov, T. Cren, C. Brun, I.A. Golovchanskiy, O.V. Skryabina, D.I. Kasatonov, M.M. Khapaev, M.Yu. Kupriyanov, A.A. Golubov, and D. Roditchev. Expansion of a superconducting vortex core into a diffusive metal. Nature communications, 2:2277, 2018.

[7] S.V. Bakurskiy, N.V. Klenov, I.I. Soloviev, N.G. Pugach, M.Yu Kupriyanov, and A.A. Golubov. Protected 0-pi states in sisfs junctions for josephson memory and logic. Applied Physics Letters, 113(8):082602, 2018.

[8] A.A. Golubov and M.Yu. Kupriyanov. Superconductivity: Controlling magnetism. Nature Materials, 16:156–157, 2017.

[9] I.I. Soloviev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, M.Yu. Kupriyanov, A.L. Gudkov, and A.S. Sidorenko. Beyond moore’s technologies: operation principles of a super-conductor alternative. Beilstein Journal of Nanotechnology, 8:2689–2710, 2017.

[10] I.I. Soloviev, N.V. Klenov, S.V. Bakurskiy, A.L. Pankratov, and L.S. Kuzmin. Symmetrical josephson vortex interferometer as an advanced ballistic single-shot detector. Applied Physics Letters, 105:202602, 2014.

доктор т. н. доцент кафедры атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники Н.В. Кленов, доктор физ.-мат. наук ведущий научный сотрудник отдела микроэлектроники НИИЯФ МГУ И.И. Соловьев, кандидат физико-математических наук старший научный сотрудник отдела микроэлектроники НИИЯ С.В. Бакурский, аспиранты кафедры атомной физики, физики плазмы и микроэлектроники А.Е. Щеголев, В.И. Ружицкий, В.А. Вожаков, доктор физико-математических наук главный научный сотрудник отдела микроэлектроники НИИЯФ М.Ю. Куприянов