Neredeyse Optimal Hata Düzeltme Kuantum Gücünün Kilidini Açıyor

Yeni kodlar, kuantum bilgisayarların ölçeklenmesini engelleyen gürültüyü azaltıyor

30 Eylül 2025'te Tokyo'daki bir ekip, verimli bir şekilde kodu çözülebilir kalırken güvenilir kuantum iletişimi ve hesaplaması için uzun süredir devam eden teorik limite — sözde hashing sınırına — alışılmadık derecede yaklaşan kuantum hata düzeltme kodlarını gösteren bir makale yayınladı. Kurumsal yazılarda artık öne çıkarılan sonuç, tek satırlık sihirli bir çözüm değil; çerçeve hata oranlarını pratik seviyelere indiren ve hesaplama yükünü düşük tutan, düşük yoğunluklu eşlik denetimi (LDPC) yapılarının ve kod çözücülerinin birlikte dikkatli bir şekilde yeniden tasarlanmasıdır. Bu iki özellik — kapasiteye yakın performans ve makineyle doğrusal olarak ölçeklenen kod çözme maliyeti — kuantum işlemcileri laboratuvar merakından kimya, kriptografi ve iklim bilimi alanlarındaki gerçek sorunları çözebilecek makinelere dönüştürmek için ihtiyaç duyulan özelliklerin ta kendisidir.

Gürültülü kuantum kanalı için kapasiteye yakın bir kod

Hashing sınırı, bilgi kuramsal bir tavan niteliğindedir: optimal kodlama ve kod çözme kullanıldığında kuantum bilgisinin gürültülü bir kanal üzerinden güvenilir bir şekilde iletilebileceği en yüksek hızı işaret eder. Tarihsel olarak, verimli olduğu kanıtlanabilen kuantum kodları bu sınırdan uzak kalmış veya pratik olmayan ağır kod çözücüler gerektirmiştir. Komoto ve Kasai, hem sınıra yaklaşan hem de mütevazı bir şekilde ölçeklenen klasik kaynaklarla kodu çözülebilen kodlar sergileyerek, donanım ölçeklendirmenin — birçok mantıksal kübit elde etmek için milyonlarca fiziksel kübiti bağlama projesinin — teorik bir hayalden ziyade gerçekçi bir mühendislik hedefi olduğuna dair ikna edici bir kanıt sunuyor.

Kod çözücüler: Çözülen bir soruna dönüşen, adı duyulmamış darboğaz

Hata düzeltme kodları hikayenin sadece yarısıdır; hızlı ve doğru kod çözücüler ise diğer yarısını oluşturur. Geçtiğimiz yıl boyunca birkaç algoritmik ilerleme, kod çözme darboğazını aşındırdı. Haziran 2025'te araştırmacılar, belirli kod topolojileri için tam bir kod çözme algoritması olan PLANAR'ı tanımladılar; bu algoritma, görünüşte çözülemez bir maksimum olabilirlik kod çözme problemini düzlemsel grafikler üzerinde verimli bir şekilde çözülebilir bir spin-cam bölüşüm fonksiyonu hesaplamasına dönüştürüyor. Deneysel verilere uygulandığında PLANAR, mantıksal hata oranlarını önemli ölçüde azalttı ve donanım sınırları gibi görünen şeylerin bir kısmının aslında yetersiz bir kod çözücüden kaynaklandığını gösterdi. Bu içgörü önemlidir çünkü daha iyi kod çözücülerin, kuantum donanımında herhangi bir değişiklik yapmadan mevcut cihazlardan daha fazla performans elde edebileceği anlamına gelir.

Mühendislik tarafında ise endüstri ekipleri bu kod çözme fikirlerini gerçek zamanlı klasik donanımlara taşıyor. IBM kısa süre önce, temel bir hata düzeltme algoritmasının geleneksel AMD FPGA'ları üzerinde süper iletken sistemlerde gerçek zamanlı geri bildirim için yeterince hızlı çalışabildiğini ve birçok mimari için gereken hızın çok ötesinde bir çalışma sergilediğini bildirdi. Kod çözücüleri erişilebilir klasik çipler üzerinde çalıştırmak çok önemli bir adımdır: hata düzeltmeyi çevrimdışı, maliyetli bir yazılım sürecinden büyük makineler için kontrol yığınlarına gömülebilen pratik, düşük gecikmeli bir hizmete dönüştürür. Kapasiteye yakın kodlarla birlikte, hızlı donanım kod çözücüleri teori ile konuşlandırılabilir sistemler arasındaki döngüyü kapatıyor.

Bu yakınsamanın gerçek uygulamalar için anlamı

Dönüştürücü değer vaat eden kuantum uygulamaları — ilaç keşfi için moleküler simülasyon, lojistik için optimizasyon veya yeni kriptografik temeller — tipik olarak milyonlarca mantıksal kübit veya uzun hesaplamalar boyunca sürdürülen son derece düşük mantıksal hata oranları gerektirir. Şimdiye kadar bu kaynak tahminleri, hata düzeltmenin hem zayıf eşiklere hem de maliyetli kod çözücülere sahip olması nedeniyle astronomik sayıda fiziksel kübit anlamına geliyordu. Komoto ve Kasai'nin kodlama yapılarının, PLANAR gibi geliştirilmiş kod çözücülerin ve kod çözmeyi standart klasik donanımda çalıştırma hamlesinin birleşimi, bu genel gideri prensipte önemli ölçüde düşürüyor. Bu durum dengeyi değiştiriyor: Daha önce pratik olmadığı düşünülen bir kuantum donanımı nesli, mühendislik ekipleri beklenen fiziksel sadakatlerle orta ölçekli kübit dizileri sunabilirse artık ulaşılabilir olabilir.

Bu çalışma üzerine inşa edilen uygulama odaklı kollar zaten mevcut. Örneğin, kuantum makine öğrenimini araştıran araştırmacılar, kısmi veya yaklaşık hata düzeltmenin yakın vadeli kuantum modellerini eskisinden çok daha pratik hale getirebileceğini ve bir avantaj görmek için gereken donanım taleplerini azaltabileceğini gösterdi. Kodlama teorisi, yaklaşık hata toleransı ve algoritma tasarımı arasındaki bu tür sinerjiler, tam hata toleransı gelmeden önce bile orta düzey makinelerde pratik kullanımları hızlandırabilir.

Geriye kalan engeller

İlerlemeye rağmen, birkaç zorlu mühendislik ve fizik problemi varlığını sürdürüyor. Komoto–Kasai makalesindeki kodlar ve kod çözücüler simülasyonlarda ve sayısal çalışmalarda gösterilmiştir; bunları silikon, süper iletken devreler, kapana kısılmış iyonlar veya foton düzeneklerine taşımak; aşırı gerçek zamanlı garantilere sahip kod çözme boru hatları tasarlamayı, milyonlarca sinyali kriyojenik yığınlar üzerinden yönlendirmeyi ve kozmik ışın kaynaklı korelasyonlu hatalar gibi nadir ancak yıkıcı etkileri bastırmayı gerektirir. Donanımda ikili olmayan sonlu alan aritmetiğinin uygulanması, gürültü eklemeden sendrom çıkarımının entegre edilmesi ve gerçekçi cihaz gürültü modellerinde performansın doğrulanması, sayısal vaadin operasyonel bir gerçeğe dönüşüp dönüşmeyeceğini belirleyecek olan önemsiz olmayan görevlerdir.

Ayrıca devrede olan rakip donanım stratejileri de var. Bazı gruplar donanımın içsel hata direncini iyileştiriyor — örneğin fotonik ve kedi-kübit (cat-qubit) yaklaşımları, doğal gürültü sapmaları ve kaynak sayıları arasında farklı ödünleşimler iddia ediyor — ve ölçeklenebilir kod çözücüler kullanıma sunuldukça bu mimariler arasında kıyaslama yapılması elzem olacaktır. Her mimari, her kodu veya kod çözücüyü eşit derecede iyi kullanamayacaktır, bu nedenle topluluğun hala platformlar arası doğrulamaya ihtiyacı var.

Teoriden mühendisliğe: Sonraki adımlar

İleriye giden yol, koordineli üç yollu bir program gibi görünüyor. Birincisi, kod tasarımcıları, daha gerçekçi gürültü modellerini ve korelasyonlu hataları işlemek ve hata tabanlarını daha da düşürmek için yapıları iyileştirecekler. İkincisi, kod çözücü ekipleri gecikmeyi ve enerji maliyetini azaltmaya ve algoritmaları gerektiğinde FPGA'lara, ASIC'lere ve kriyojenik mantığa aktarmaya devam edecekler. Üçüncüsü, donanım grupları kodları ve kod çözücüleri gerçek cihazlar üzerinde kıyaslayacak ve yalnızca mantıksal hata oranlarını değil, aynı zamanda gizli altyapı maliyetlerini de bildirecek: klasik hesaplama, kablolama, soğutma ve bakım. Bu üç yol birleşirse, topluluk soyut kuantum avantajı vaadini faydalı işler yapan makineler için somut yol haritalarına dönüştürebilecektir.

Kısacası, hashing sınırına yakın LDPC kodları üzerine yapılan son çalışma izole bir başarı değil; daha akıllı kodlar, daha iyi kod çözücüler ve pratik klasik donanım entegrasyonunun birleşiminin teori ile uygulama arasındaki boşluğu kapatabileceğine dair en son ve ikna edici işarettir. Genel olarak yararlı kuantum hesaplama için takvim hala belirsizliğini koruyor, ancak bu gelişmeler endüstri ve bilim için gerçek işler yapmaya çalışacak olan yeni nesil makineleri inşa etmenin mühendislik temelini maddi olarak güçlendiriyor.

Kaynaklar

• npj Quantum Information (Komoto & Kasai: "Quantum error correction near the coding theoretical bound").
• Physical Review Letters (Cao et al.: "Exact Decoding of Quantum Error‑Correcting Codes").
• Komoto & Kasai çalışmasını özetleyen Institute of Science Tokyo basın materyalleri.
• Kuantum kod çözücülerin FPGA uygulamalarına ilişkin IBM araştırma açıklamaları ve raporları.