IBM开发了一种可扩展到1000量子比特的频率调谐方法
光子盒研究院出品
5月10日，IBM宣布更新其实现大规模实用量子计算的路线图，该路线图详细介绍了该公司新的模块化架构和网络计划：2022-2025年计划每年推出一款新的量子系统，到2025年实现4000+量子比特。
2022版路线图
该路线图的一大亮点是，IBM计划将其沿用多年的固定频率transmon量子比特改为可调谐的架构。虽然固定频率量子比特因其长相干性和抗噪声能力而具有吸引力，但固定频率存在难以扩展的问题。
为此，IBM开发了一种可扩展到1000量子比特的频率调谐方法。
5月13日，IBM Quantum团队在《科学进展》上发表题为《通过transmon量子比特的激光退火实现高性能超导量子处理器》的论文，提出了名为LASIQ（Laser annealing for transmon frequency allocation）的新方法。他们使用激光退火法将transmon量子比特选择性地调谐为所需的频率模式，在调谐后的65量子比特处理器Hummingbird中实现了双量子比特门保真度中值98.7%。基线调谐统计产生4.7 MHz的频率等效电阻精度，足以扩展到1000量子比特级别以上。
研究成果证明了LASIQ是一种有效的自检后频率微调技术，适用于基于固定频率的transmon架构的多量子比特处理器。IBM也表示，未来将使用“选择性激光退火技术”（selective laser annealing）作为固定频率架构扩展中的核心。
图1A描述了LASIQ频率调整系统，其中一个二极管泵浦的固体激光器（532纳米）主动对准并集中在一个多量子比特量子处理器上，以选择性地退火单个transmon量子比特。定时快门精确控制退火持续时间，并在多次曝光中单调地增加约瑟夫森结电阻，并通过中间电阻测量来帮助自适应方法获得目标电阻（RT）。衍射光束整形可用于帮助约瑟夫森结的均匀热负荷。
LASIQ过程是完全自动化的，并对整个芯片进行调整，当每个约瑟夫森结在RT附近退火到0.3%的公差范围内时，就会出现这种情况[对于典型的f01(Rn)相关性来说，对应于~10MHz]。
1）调试27量子比特的猎鹰（Falcon）处理器
图1.LASIQ退火过程的例子。(A)激光微调装置。一个532纳米的二次谐波激光器依次聚焦在一个多量子比特量子处理器的约瑟夫森结上，通过热退火来选择性地降低量子比特的频率（f01）以避免碰撞。(B）调整后的27量子比特的Falcon网格。最终预测的f01被描绘成热力图，初始高风险的NN碰撞对被突出显示，橙色的轮廓表示初始f01高于Purcell保护的带宽。在LASIQ之后，碰撞和频率约束得到解决。（C）量子比特退火的细节。底部面板表示初始（红色）和最终（蓝色）预测的f01，显示了调谐到不同频率设定点的量子比特。中间的面板表示调谐距离（单调负偏移），以及期望的目标偏移（紫色钻石），均方根偏差（即频率等效的电阻调谐精度）为4.8MHz，由经验f01(Rn)的相关性决定。顶部面板描述了相应的约瑟夫森结电阻偏移，实现了高达14.2%的调谐范围。
使用图1A所示的LASIQ设置，可以将一个27比特的猎鹰处理器调整到预测的频率目标。猎鹰芯片系列是基于重六边形网格的，它包含用于纠错的distance-3混合表面码和Bacon-Shor码。
演示中的测量在环境条件下进行，所产生的调谐频率是根据经验f01(Rn)的相关关系来估计。图1B描述了调谐后的网格，用彩色热图表示LASIQ后的频率预测。最近邻（NN）量子比特的频率间隔（ΔfNN）可以直观地看到相隔50-250MHz，将量子比特合适地系在跨区域内，实现高ZX相互作用。在蒙特卡罗模型的基础上，用保守的调谐后扩散估计σf=20MHz，研究团队证明了实现零NN碰撞的产率从3.4％大幅提高到51％，相当于LASIQ调谐后产率提高15倍。
2）LASIQ调谐精度
该团队的研究解决了LASIQ调谐精度的限制。团队分析了390个调谐量子比特的大样本，其中349个成功地调谐到目标值，得出本实验的总调谐成功率为89.5%。成功调谐的量子比特的初始和最终分布如图2所示。
图2.LASIQ调谐结果。(A)成功调谐到目标（橙色）的量子比特的初始分布（灰色）。橙色条表示最终分布，并显示了调谐成功的349个量子比特。(B) (A)中所示的橙色分布的扩展视图。退火成功被定义为调谐电阻在RT的0.3%以内，390个调谐的量子比特中有89.5%达到了这一点。蓝色/红色区域分别表示下冲/过冲。黑色曲线显示的是对数正态拟合，它支持将LASIQ调谐解释为一个递增的电阻增长过程。
研究发现，该实验进行了全方位的调谐（相对于初始结点Rn而言，ΔR高达~14%），预期的失败率被加权到调谐的极端（ΔR>14%会增加下冲风险，而低调ΔR<1%会导致增加过冲风险）。在f01调谐计划分配过程中，这些极端情况是很容易避免的。
图2A中描述了349个成功调谐的量子比特的总调谐统计数据。最终的分布在图2B中被放大，并叠加了对数正态曲线拟合，这是一个与LASIQ过程中的递增退火相一致的分数增长过程的特征分布。对LASIQ电阻精度的测定表明，基本的调谐性能远远低于~14MHz的上限，其中还注意到，这个界限是由室温Rn预测低温f01时的残余散射所主导。在蒙特卡罗模拟的基础上，对于超过103个量子比特的量子处理器来说，需要一个≤6MHz的精度来实现高产的扩展。因此，团队基线频率等效电阻精度σf<5MHz，表明LASIQ是一个可行的自检后微调过程，可用于固定频率transmon量子处理器的快速扩展。
图3.调谐后的27比特猎鹰和65比特蜂鸟（Hummingbird）处理器的统计汇总。(A）调谐的蜂鸟处理器的电阻（Rn）与频率（f01）的关联性。低温f01测量值与测量的结点电阻Rn相对应，并在测量数据上叠加一个幂函数曲线。已调谐（49个量子比特）和未调谐（16个）的量子比特都被描绘出来。插图显示了一个残差直方图，其SD为18.6Mhz，表明了可以分配量子比特频率的实际精度。(B)上图显示了对来自猎鹰和蜂鸟芯片组合的总共241个调谐的量子比特进行的统计精度分析，以及来自每个芯片的单独幂律回归的f01残差总量。底部面板显示了对两个处理器系列的117个未调谐的量子比特进行的相同分析。低温f01测量结果显示，已调谐和未调谐的量子比特的传播率分别为18.5和18.1MHz，这表明LASIQ过程在准备芯片清洗、键合和冷却过程之前不会对量子比特频率的整体传播产生明显影响。
除了残差预测散点外，量子处理器在预冷阶段还进行了一些准备性的清洁、粘合和处理器安装步骤。因此，问题出现了：在包含这些过程的情况下，频率分配的实际精度？
图3A显示了低温f01与LASIQ后测量的Rn在一个65量子比特的蜂鸟（Hummingbird）处理器的对比。在调谐之后，该处理器经过等离子清洗和倒装芯片凸块键合到中介层，然后安装在稀释制冷机中进行冷却和筛选。整个过程发生在24小时内，以尽量减少老化和漂移对结点电阻（以及因此对四比特频率）的影响。幂律拟合（虚线）很好地符合了已调谐和未调谐的量子比特，表明没有发生由于LASIQ调谐而导致的明显的相对偏移，并且相同的f01（Rn）预测可以充分用于这两种情况。有效的f01分配精度可以由幂律拟合的残差确定，如图3A（插图）所示，由高斯分布概述，σf=18.6MHz的扩散，对应于平均量子比特频率（4.84GHz）的0.38%，并定义了该芯片的实际f01分配精度。
图3B显示了对来自七个猎鹰和两个蜂鸟调谐处理器的241个量子比特的统计抽样进行的类似分析。每个处理器样本都被拟合为单独的f01（Rn）曲线，残差被聚集在上部直方图中（深绿色），与图3A中观察到的单处理器样本一致。底部直方图（灰色）显示了来自控制（未调谐）量子比特的结果，这是从复合（部分调谐）处理器上的117个未调谐量子比特中提取的f01（Rn）残差。因此，我们可以得出结论，由LASIQ过程导致的f01分配不精确对量子比特的整体频率扩散的贡献可以忽略不计。
3）量子比特相干性和门保真度
除了精确的频率控制外，保持高度的量子比特相干性是高保真单量子比特、双量子比特门的重要组成部分。为了确定激光调谐对量子比特相干性的影响，一套复合（部分调谐）的四个蜂鸟处理器被冷却并评估了相干性。
在来自四个复合处理器的总共221个测量的量子比特中，162个被LASIQ调谐过，59个没有被调谐过（73%的分数调谐率）。图4显示了已调谐和未调谐（T1，红色）和去杂（T2，蓝色）时间的统计汇总。对于已调谐（未调谐）的量子比特，〈T1〉=80±16μs（76±15μs），〈T2〉=68±25μs（70±26μs）。聚合（包括调谐和未调谐的量子比特）的弛豫和去杂时间分别为79±16μs和69±26μs。图4A所示的箱形图（四分位数箱范围，有10%到90%的晶须）表明，在统计误差范围内，LASIQ过程没有引入量子比特一致性的变化。图4B提供了一个在量子-量子（QQ）图上对调谐和未调谐的相干性分布的详细比较。在线性统一斜率方面观察到良好的对应关系，表明分布之间的密切一致。这些统计分布的比较共同证明了LASIQ过程对量子比特相干性的影响可以忽略不计。
图4.使用复合（部分调谐）蜂鸟处理器，LASIQ调谐对量子比特弛豫（T1，红色）和去杂（T2，蓝色）的影响。在每个芯片上，未调谐和调谐的量子比特都被同时测量，总共有59个未调谐的量子比特和162个调谐的量子比特的统计样本。(A）T1和T2分布的箱形图（有四分位数的箱形范围，10-90%的晶须，1-99%的离群值用交叉点表示，最小/最大值用水平标记）。相干性分布显示，与LASIQ调谐的量子比特群相比，未调谐的量子比特群没有统计学上的明显差异。(B）以T1和T2分布的量子-量子（QQ）图来说明这种比较：每个点代表了59个未调谐量子比特的估计量子与162个调谐量子比特的内插量子之间的比较。与单位斜率有关的良好的线性关系表明，调谐和未调谐的量子比特群体的相干性分布是紧密匹配的。均值在统计误差范围内稳健一致。
图5C显示了作为量子比特对失谐函数的双量子比特门错误，其相关分布显示在相邻的概率密度图中（右）。值得注意的是，这一失谐分布显示了更多具有正向控制-目标失谐的门，这是由于在正失谐区域有更大的ZX相互作用。对于1%的门控错误，总的可用频率范围为380MHz（在描述的模型中使用J=1.75MHz进行优化），对于0.5%（0.1%）的错误目标，该范围减少到350MHz（130MHz）。可以注意到，研究人员所描述的模型没有包括经典的串扰和相干的影响。根据图5A中的前LASIQ失谐分布和图5C中的CR门错误模型，研究人员预测初始平均门错误率为5.7%，在LASIQ调谐后提高到1.4%，这表明了LASIQ在提高双量子比特门保真度方面的效用。最后，我们注意到，尽管碰撞约束和单元门模型有类似的定性结果，但随着晶格大小的逐步增加，还需要进一步的工作来确定确切的碰撞约束和确定高保真解谐的制度。
图5.LASIQ调谐后65比特蜂鸟处理器的门错误。(A)调谐后的双量子比特f01分离度分布（橙色），以及初始（LASIQ前）分布（蓝色），表明在LASIQ调谐前碰撞和门错误的密度很高。(B)LASIQ调谐后实现的ZZ分布，表明在空调（1型NN碰撞）附近实现了良好的分离，同时保持了ZZ的紧密分布，中值为69kHz。核心密度估计器（KDE）被用来计算ZZ概率密度（右）。(C)测量的CNOT（受控非）门错误率是双量子比特失谐的函数（橙色点），得出LASIQ调谐的蜂鸟的门保真度中值为98.7%（门错误率的相应KDE分布显示在右侧面板）。阴影（灰色）区域表示基于CR门错误建模的近似错误率预测，包含了典型的量子比特相互作用参数（频率和非谐波性、量子比特耦合和门时间），可选择旋转回波脉冲来实现错误率最小化。