Twórcy największej chmury świata startują do kwantowego wyścigu. I już mają się czym pochwalić

Opracowany we współpracy z California Institute of Technology, Ocelot koncentruje się na efektywnej korekcji błędów - głównej barierze skalowania technologii kwantowych. Wykorzystuje innowacyjne kubity kotowe (cat qubits), które redukują liczbę fizycznych kubitów potrzebnych do utworzenia pojedynczego kubitu logicznego nawet o 90 proc. Według zespołu AWS architektura Ocelota może przyspieszyć rozwój użytecznych komputerów kwantowych o pięć lat, oferując koszt implementacji korekcji błędów na poziomie 1/10 tradycyjnych metod.

To też jest mega ciekawe:

Klasyczne komputery operują na bitach, które reprezentują stany 0 lub 1. W przeciwieństwie do nich kubity kwantowe wykorzystują zjawiska superpozycji i splątania, pozwalające na równoległe przetwarzanie informacji. Jednak ich wrażliwość na szum środowiskowy - fluktuacje temperatury, promieniowanie elektromagnetyczne czy wibracje - prowadzi do błędów obliczeniowych, uniemożliwiając skalowanie systemów powyżej kilkuset kubitów. Przykładowo współczesne komputery kwantowe IBM-a czy Google’a osiągają wskaźniki błędów na poziomie 10⁻³-10⁻⁴, co wymaga redundancji - nawet 1000 fizycznych kubitów na jeden logiczny kubit korygujący błędy.

Dotychczasowe strategie, takie jak kody korekcyjne Surface Code, opierały się na redundantnych układach kubitów transmongowych (transmon qubits). Choć efektywne, wymagały one skomplikowanej infrastruktury kontrolnej i generowały wysokie koszty energetyczne. Dodatkowo dynamiczna korekcja błędów w czasie rzeczywistym obciążała systemy zarządzania. AWS podkreśla, że Ocelot odwraca tę logikę, projektując architekturę z korekcją błędów jako podstawowym wymogiem, a nie dodatkowym elementem.

Nazwa kubity kotowe nawiązuje do eksperymentu myślowego Schrödingera, gdzie kot istnieje jednocześnie w stanie żywym i martwym. W kontekście kwantowym kubity kotowe przechowują informację w postaci spójnych stanów fotonowych w nadprzewodzących rezonatorach mikrofalowych. Kluczową cechą jest wrodzona odporność na błędy typu bit-flip (przestawienie 0↔1), które stanowią 90 proc. błędów w konwencjonalnych kubitach. Dzięki wykorzystaniu nieliniowych właściwości materiałów, takich jak tantal kubity kotowe utrzymują stabilność przez czas nawet jednej sekundy dla błędów bit-flip, przy jednoczesnym czasie dekoherencji fazowej (phase-flip) rzędu 20 mikrosekund. 

Ocelot składa się z dwóch zintegrowanych mikroukładów krzemowych, każdy o powierzchni 1 cm², połączonych w stos. Warstwy te zawierają: 

Taka architektura pozwala na sprzętową implementację korekcji błędów, eliminując konieczność zewnętrznych układów kontrolnych. Według Oskara Paintera, dyrektora AWS ds. sprzętu kwantowego, redukuje to liczbę fizycznych kubitów potrzebnych do utworzenia kubitu logicznego z 1000 do zaledwie 100.

Kluczowym osiągnięciem AWS było opracowanie technologii osadzania cienkich warstw tantalu na podłożu krzemowym. Tantal, ze względu na niskie straty mikrofalowe, minimalizuje dekoherencję, ale jego integracja wymagała precyzyjnej kontroli defektów krystalograficznych na poziomie atomowym. Zespół AWS wykorzystał zaawansowane techniki epitaksji molekularnej, osiągając współczynnik odbicia mikrofal poniżej 10⁻⁶ - kluczowy dla utrzymania jakości kubitów. 

Tydzień przed premierą Ocelota Microsoft zaprezentował chip Majorana 1, wykorzystujący fermiony Majorany - kwazicząstki topologiczne, które są swoimi własnymi antycząstkami. W przeciwieństwie do Ocelota Majorana 1 skupia się na odporności na dekoherencję poprzez topologiczną ochronę informacji. Kubity topologiczne przechowują dane w przestrzennej konfiguracji fermionów, co teoretycznie eliminuje konieczność części korekcji błędów. Jednak obecna wersja chipu Microsoftu zawiera tylko 8 kubitów, a skalowanie do milionów jednostek pozostaje w sferze projektowej. 

Google Sycamore (53 kubity) i IBM Eagle (127 kubitów) opierają się na kubitach transmongowych, które choć łatwiejsze w produkcji, wymagają złożonych systemów korekcji. AWS szacuje, że przejście na architekturę Ocelota mogłoby zmniejszyć rozmiar systemów Google/IBM nawet dziesięciokrotnie przy tej samej mocy obliczeniowej. Jak się ma do tego Ocelot?

Zespół AWS przeprowadził serię testów sprawdzających zdolność Ocelota do przechowywania informacji kwantowej. W jednym z eksperymentów kubity logiczne utrzymywały stan przez ponad 100 milisekund przy jednoczesnej korekcji błędów w czasie rzeczywistym. Dla porównania współczesne systemy bez korekcji osiągają czasy koherencji rzędu mikrosekund. 

Prototyp Ocelota został wykorzystany do symulacji algorytmu Shora (faktoryzacja liczb) oraz VQE (Variational Quantum Eigensolver) w uproszczonych modelach molekularnych. Wyniki opublikowane przez AWS wskazują na redukcję kosztów energetycznych o 70 proc. w porównaniu z architekturą Surface Code przy tej samej precyzji.

Do końca 2025 r. AWS planuje udostępnić Ocelota poprzez platformę Braket, swoją usługę obliczeń kwantowych w chmurze. Użytkownicy będą mogli uruchamiać hybrydowe algorytmy łączące moc Ocelota z klasycznymi instancjami EC2.

W latach 2026–2027 AWS zamierza zwiększyć liczbę kubitów Ocelota do 1000, co umożliwi realizację pierwszych komercyjnych zastosowań w chemii kwantowej i optymalizacji logistycznej. Kluczowym wyzwaniem pozostaje miniaturyzacja układów chłodzących - obecnie Ocelot wymaga kriostatów w temperaturze 15 mK. 

Fernando Brandão, dyrektor naukowy AWS, przewiduje, że do 2030 r. komputery kwantowe oparte na architekturze Ocelota osiągną przewagę kwantową w zastosowaniach kryptograficznych, łamiąc algorytmy RSA-2048. Jednocześnie AWS pracuje nad integracją Ocelota z systemami AI, takimi jak Amazon SageMaker, do optymalizacji sieci neuronowych. 

Ocelot reprezentuje zmianę priorytetów w inżynierii kwantowej, gdzie korekcja błędów staje się fundamentem, a nie dodatkiem. Chociaż technologia ta wciąż znajduje się w fazie laboratoryjnej, jej potencjał do redukcji kosztów i zużycia energii może zdemokratyzować dostęp do obliczeń kwantowych.

Wyścig z Microsoftem i Google’em wskazuje na dynamiczny rozwój branży, gdzie różnorodność podejść - od kubitów kotowych po topologiczne - zwiększa szanse na osiągnięcie praktycznej kwantowej supremacji. Dla przemysłu oznacza to przyszłe przełomy w projektowaniu materiałów, personalizacji medycyny czy zrównoważonej energetyce, ale także konieczność przygotowania się na erę postkwantywej kryptografii.