La startup QpiAI ha annunciato lo sviluppo di un sistema di correzione degli errori quantistici in tempo reale integrato direttamente nel proprio processore quantistico a 64 qubit denominato Kaveri. La notizia, riportata da Analytics India Magazine, rappresenta un passaggio significativo verso la realizzazione di computer quantistici più stabili e affidabili, affrontando uno dei principali ostacoli tecnici del settore: la gestione degli errori durante l’esecuzione dei calcoli quantistici.
La correzione degli errori quantistici è infatti considerata una delle sfide ingegneristiche centrali per rendere i computer quantistici realmente utilizzabili. A differenza dei sistemi classici, i qubit sono estremamente sensibili al rumore e alla decoerenza, e possono perdere informazioni anche a causa di minime perturbazioni ambientali. Per questo motivo, la protezione dello stato quantistico richiede tecniche specifiche che distribuiscono l’informazione su più qubit fisici e correggono gli errori senza distruggere il dato quantistico.
Nel caso del sistema sviluppato da QpiAI, la correzione avviene in tempo reale grazie a un decoder hardware dedicato progettato per lavorare direttamente insieme al processore Kaveri. L’architettura implementa un codice di superficie “rotated surface code” con distanza 5, utilizzando 49 qubit fisici per proteggere l’informazione logica. Questa configurazione consente di rilevare e correggere errori mentre il calcolo è in corso, anziché intervenire successivamente, riducendo l’accumulo di errori e migliorando la stabilità complessiva del sistema.
Uno degli elementi più rilevanti dell’annuncio riguarda la latenza del sistema. Il decoder hardware sviluppato da QpiAI è in grado di completare il ciclo di correzione con una latenza end-to-end di circa 1,5 microsecondi, con una latenza del decoder inferiore al microsecondo. Questo rappresenta un miglioramento significativo rispetto alle implementazioni tradizionali basate su CPU o GPU, che possono richiedere tempi molto più lunghi per la decodifica. La riduzione della latenza è fondamentale perché la correzione deve avvenire entro il tempo di coerenza dei qubit, altrimenti gli errori si accumulano prima di essere corretti.
Il sistema esegue più round di misurazioni degli stabilizzatori per identificare errori sia nei qubit sia nelle operazioni di misura. Ogni ciclo di correzione include cinque round di misurazioni, consentendo una rilevazione più robusta delle anomalie e una maggiore affidabilità del calcolo. Inoltre, il decoder è progettato per gestire errori di tipo Pauli e errori di misura, due delle principali fonti di instabilità nei dispositivi quantistici superconduttori.
Il processore Kaveri su cui è implementato il sistema è un chip quantistico superconduttore da 64 qubit progettato con un’architettura ottimizzata per la correzione degli errori. La disposizione dei qubit e la connettività sono state studiate per facilitare le misurazioni degli stabilizzatori e la decodifica rapida, rendendo la correzione degli errori parte integrante della progettazione hardware e non un elemento aggiunto successivamente.
Un altro aspetto tecnico rilevante riguarda la scalabilità. Il decoder è progettato per supportare più istanze simultanee, permettendo la correzione parallela su diversi qubit logici. La piattaforma attuale può gestire fino a venti decoder contemporaneamente, con la possibilità di espansione su hardware FPGA più avanzati per supportare codici di distanza maggiore o configurazioni più complesse. Questo approccio punta a rendere la correzione degli errori una componente scalabile, indispensabile per costruire computer quantistici con centinaia o migliaia di qubit.
Il progetto è collegato alla National Quantum Mission indiana, che ha finanziato lo sviluppo del processore Kaveri e delle tecnologie correlate. La dimostrazione di correzione degli errori in tempo reale viene considerata un passaggio chiave verso il calcolo quantistico tollerante agli errori, cioè sistemi capaci di eseguire algoritmi complessi con un livello di affidabilità sufficiente per applicazioni industriali.