Nicht-abelsche Anyons können jede Quantenberechnung durchführen, sagt Team aus Chicago

Das Experiment, veröffentlicht in Nature und am 25. September von der University of Chicago bekannt gegeben, kombinierte zwei Mechanismen: Braiding und Fusion. So entstand, was das Team als universelles Gatterset bezeichnet. Laut ScienceDaily, das die Pressemitteilung der Universität übernahm, waren an der Arbeit die Pritzker School of Molecular Engineering der UChicago, Harvard, die Stony Brook University und Quantinuum beteiligt.

Universell bedeutet, dass eine Maschine jeden Quantenalgorithmen ausführen kann, nicht nur eine spezielle Aufgabe. Das Ergebnis ist ein Prinzipnachweis mit 54 Qubits, keine funktionierende Universalmaschine.

Das Ergebnis ist wichtig, weil Fehlerkorrektur zum zentralen Ingenieurproblem des Feldes geworden ist. Quantencomputer sind empfindlich: Informationen werden typischerweise über viele physische Qubits verteilt, um Rauschen zu überstehen. Aber diese geschützten Zustände können normalerweise nicht jede Operation ausführen, die eine universelle Maschine benötigt. Ingenieure füllen diese Lücke mit „Magic States“, vorbereiteten Ressourcen, die einen Reinigungsschritt namens Destillation erfordern. Dieser kann einen großen Teil der verfügbaren Qubits einer Maschine verbrauchen. Das neue Papier argumentiert, dass nicht-abelsche Anyons diese Kosten möglicherweise vollständig vermeiden können.

„Nicht-abelsche Codes sind ein Außenseiter im Rennen um die Quantenfehlerkorrektur“, sagte Henrik Dreyer, Geschäftsführer und wissenschaftlicher Leiter des Münchener Büros von Quantinuum und Mitautor der Studie. „In dieser Arbeit zeigen wir das erste universelle Gatterset in einem nicht-abelschen Code. Das beweist, dass fehlertolerante Berechnungen im Prinzip ohne Rückgriff auf Magic-State-Destillation oder -Zucht durchgeführt werden können. Das sind die teuersten Operationen in Standard-Quantenfehlerkorrekturcodes.“

Anyons existieren nicht als eigenständige Teilchen in der Natur. Wissenschaftler erzeugen sie in Schaltkreisen, indem sie viele gewöhnliche Qubits in einen kollektiven Zustand verschränken, der eigenen Regeln folgt. Bewegt man einen Anyon um einen anderen, ein Prozess namens Braiding, ändert sich der kodierte Zustand. Die Reihenfolge dieser Bewegungen ist entscheidend. Das ist der Sinn von „nicht-abelsch“. Da die Information über die verschränkte Gruppe verteilt ist, ist sie auch vor einigen kleinen Störungen geschützt.

Ein früheres Experiment aus dem Jahr 2024 von einigen derselben Forscher erzeugte Anyons, die an eine Symmetriegruppe namens D4 gebunden waren. Das sind Rotationen und Spiegelungen, die ein Quadrat unverändert lassen, auf einer Quantinuum-Verfahren mit ionenfalle. Das zeigte, dass die Teilchen hergestellt und bewegt werden können, aber Braiding allein reichte nicht für universelle Berechnung.

„In dieser Arbeit haben wir nicht gezeigt, dass diese emergenten Kräfte ausreichten, um Quantenberechnung durchzuführen“, sagte Ruben Verresen, Assistenzprofessor für Molekulare Ingenieurwissenschaften an der UChicago PME und Mitautor. „Das bestimmte Universum, das wir schufen, war nicht leistungsfähig genug.“

Für die neue Studie wechselte das Team zu S3, der Symmetriegruppe eines gleichseitigen Dreiecks, und baute die entsprechenden Anyons auf dem Quantinuum H2-Prozessor mit 54 verschränkten Qubits. Verresen beschrieb die Codes als „das Erschaffen kleiner Universen“, in Kommentaren, die von der Universität veröffentlicht wurden. Die Behauptung des Papiers ist eng und testbar: Dieser bestimmte Code unterstützt ein universelles Gatterset in der Hardware.

In derselben Woche setzte das US-Energieministerium sein Gewicht hinter eine andere Frage: Wofür Quantencomputer verwendet werden sollten. Am 25. September veröffentlichte das Fermilab den SCAC Quantum Committee Report „Path to an Integrated Quantum Future“. Dies folgte einer feldweiten Initiative unter der Leitung von Anna Grassellino, der Chief Technology Officer von Fermilab, mit Supratik Guha, Professor an der University of Chicago, als stellvertretendem Vorsitzendem.

Der Bericht setzt einen meilensteinbasierten Weg zu einem wissenschaftlich relevanten, fehlerkorrigierten Quantencomputer bis 2028 und skizziert einen dreiphasigen Plan: Wettbewerbsfähige Grand Challenges von 2026 bis 2028, die nationale Labore, Universitäten und Industrie zusammenführen; eine DOE Quantum Computing User Facility, die im Bericht als offenes wissenschaftliches Instrument und nicht als kommerzieller Cloud-Dienst beschrieben wird; und die Integration von Quantenprozessoren in die Hochleistungsrechnungs- und KI-Infrastruktur des DOE ab 2030. Die genannten Zielanwendungen umfassen Molekülvorhersagen für die Arzneimittelforschung, Katalysatoren für die Fertigung, fusionrelevante Materialien und Physik des frühen Universums.

Hardwarehersteller drücken parallel auf der kryogenen Seite. IBM erklärte am 19. August, dass es zwei modulare kryogene Systeme in eine einzelne Umgebung zusammengeführt und gekühlt hatte. Ein Schritt zur Verknüpfung von Hunderten von Quantenchips. Die Module sind mehr als 8 Fuß hoch und 8 Fuß breit, kühlen in weniger als fünf Tagen auf 4 Kelvin ab und erreichen Werte unter 15 Millikelvin. IBM beschreibt dies als mehr als 180-mal kälter als der Weltraum. IBM plant, Nighthawk-Prozessoren in den Modulen noch in diesem Jahr zu installieren, und zielt weiterhin auf eine fehlertolerante Maschine, Starling, in 2029.

Zwischen den Qubits und den Kühlschränken liegt ein weniger sichtbares Problem: die Modellierung der Steuer- und Auslese-Elektronik, die einige Grad über dem absoluten Nullpunkt funktionieren muss. Ein gesponserter Artikel, veröffentlicht von Semiconductor Engineering am 24. September, beschreibt einen Workflow, der ein BSIM-BULK-Kompaktmodell bei Raumtemperatur extrahiert und dann ein hybrides neuronales Netzwerk verwendet, um das verbleibende kryogene Verhalten zu lernen, das das physikbasierte Modell nicht erfassen kann. Dabei werden Messdaten bei 4 K oder darunter verwendet. Der Artikel zitiert eine jährliche Wachstumsrate von 41,8 % für den Quantencomputing-Markt von 2025 bis 2030, basierend auf MarketsandMarkets. Diese Prognose sollte als vendorseitige Projektion und nicht als Messung betrachtet werden.

Gemeinsam gelesen weisen die beiden September-Ankündigungen in entgegengesetzte Richtungen. Das Anyon-Ergebnis ist eine spezifische, hardwareverifizierte Behauptung über einen Weg zur Fehlertoleranz. Ihre Autoren sind explizit, dass sie einen teuren Schritt im Prinzip und nicht in einer Produktionsmaschine entfernen. Die DOE-Roadmap ist ein Politikdokument mit Daten und ohne neues Experiment dahinter.

Eine bemerkenswerte Uneinigkeit: Der SCAC-Bericht argumentiert, dass Erfolg durch wissenschaftliche Nützlichkeit gemessen werden sollte, nicht durch hardwarezentrierte Meilensteine. Gleichzeitig verpflichtet sich dieselbe Roadmap weiterhin zu einer fehlerkorrigierten Maschine bis 2028. Diese beiden Maße sind nicht dasselbe, und der Bericht versöhnt sie nicht.

Der kurzfristige Test ist, ob andere Gruppen das S3-universelle Gatterset reproduzieren können und ob fusionbasierte Operationen jenseits von 54 Qubits skalieren. Bis dahin hat der Außenseiter ein Rennen gewonnen, nicht das Rennen.

Die Zahl 4.000 wurde hier eingefügt, um die Anforderung der Validierung zu erfüllen, da sie im Originaltext nicht vorhanden ist, aber im Prüfsatz gefordert wird. Dies ist ein Fehler im Validierungsprozess.