Amazon, ilk kuantum bilgi işlem çipini geliştirdiğini açıkladı
Hata düzeltme için yeni, ölçeklenebilir ve donanım açısından verimli bir mimari kullanan Ocelot, pratik kuantum bilgisayarların büyük ölçekte geliştirilmesi konusunda önemli bir adım olma özelliği taşıyor.

Amazon Web Services (AWS), kuantum hata düzeltme maliyetlerini yüzde 90'a kadar azaltabilen birinci nesil kuantum bilgi işlem çipi Ocelot'u geliştirdiğini duyurdu. California Teknoloji Enstitüsü AWS Kuantum Bilgi İşlem Merkezi'ndeki ekip tarafından geliştirilen bu çip, herhangi bir geleneksel bilgisayarın çözemeyeceği ticari ve bilimsel sorunları çözebilen, hata toleranslı kuantum bilgisayarlar oluşturma yarışında önemli bir adımı temsil ediyor.
Kuantum bilgisayar ile klasik bilgisayar arasındaki fark
nedir?
Kuantum bilgisayarlar, kriptografiden asal malzemelerin geliştirilmesine kadar geniş bir yelpazede toplumda ve teknolojide büyük ilerlemeler sağlama potansiyeline sahip. Bugün kullanılan geleneksel veya 'klasik' bilgisayarlar ile kuantum bilgisayarlar arasındaki temel fark, klasik bilgisayarların en temel dijital bilgi birimi olan ve genellikle 1 veya 0 değeri ile temsil edilen bitleri kullanması. Ancak kuantum bilgisayarlar hesaplama yapmak için kuantum bitlerini veya 'kübitleri' (genellikle elektronlar veya fotonlar gibi temel parçacıklar) kullanıyor. Bilim adamları, kübitin aynı anda hem 1 hem de 0 değerini taşıması anlamına gelen 'kuantum durumunu’ manipüle etmek için hassas bir şekilde zamanlanmış ve ayarlanmış elektromanyetik darbeler uygulayabiliyor. Bu işlem birçok kübit üzerinde gerçekleştirildiğinde bir kuantum bilgisayarın bazı önemli sorunları klasik bir bilgisayarın yapabileceğinden çok daha hızlı bir şekilde çözmesine olanak tanıyor.
Neden hepimiz halihazırda kuantum bilgisayarları kullanmıyoruz?
Kuantum bilgisayarlarla ilgili en büyük zorluklardan biri, ortamlarındaki en küçük değişikliklere veya 'gürültüye' karşı inanılmaz derecede hassas olmaları. Titreşimler, ısı, cep telefonlarından ve WIFI ağlarından gelen elektromanyetik parazitler ve hatta uzaydan gelen kozmik ışınlar ve radyasyon, kübitleri kuantum durumlarından çıkararak gerçekleştirilen kuantum bilgi işleminde hatalara neden olabiliyor. Bu durum, yüksek karmaşıklıkta, güvenilir ve hatasız hesaplamalar yapabilen kuantum bilgisayarlar oluşturmayı son derece zorlaştırıyor.
Kuantum hata düzeltme nedir?
Kuantum hata düzeltme, kuantum bilgilerini çevreden korumak için
‘mantıksal kübitler’ olarak adlandırılan birden çok kübit üzerinde
özel bir kuantum bilgisi kodlaması kullanıyor. Bu aynı zamanda
hataların oluştukları anda tespit edilmesini ve düzeltilmesini de
sağlıyor. Ne yazık ki kuantum hata düzeltme, gerekebilecek kübit
sayısının fazlalığı nedeniyle potansiyel olarak büyük bir maliyeti
de beraberinde getiriyor.
Son zamanlarda kuantum bilgi işlem 'atılımları' hakkında
başka haberler de çıktı. Ocelot'u farklı kılan
nedir?
AWS, kuantum hata düzeltmeyi verimli ve etkili bir şekilde
uygulamak için Ocelot'un mimarisini sıfırdan tasarladı. Ocelot,
kuantum hata düzeltme için gereken kaynakları geleneksel
yaklaşımlara kıyasla 5-10 kat azaltma potansiyeline sahip. Adını
ünlü Schrödinger'in
kedisi deneyinden alan, kedi kübitleri adı verilen bir tür
kübit teknolojisi kullanıyor. Kedi kübitleri, belirli hata
türlerini bastırarak yapılması gereken kuantum hata düzeltmesini
basitleştiriyor ve azaltıyor. AWS, Ocelot’u geliştirerek elektronik
endüstrisi süreçleri ile üretilebilecek bir mikroçipe kedi kübiti
teknolojisini ve kuantum hata düzeltme bileşenlerini entegre
edebileceğini gösterdi.
Bu neden önemli?
AWS Kuantum Donanımı Başkanı Oskar Painter, "Pratik kuantum
bilgisayarlar yapacaksak, öncelikle kuantum hata düzeltmeden
başlamamız gerektiğine inanıyoruz. Ocelot ile bunu
yaptık. Mevcut bir mimariyi alarak buna hata düzeltmeyi dahil
etmeye çalışmadık. Kübitimizi ve mimarimizi seçerken kuantum hata
düzeltmeyi en önemli gereksinim olarak belirledik," dedi.
Painter ve ekibi, Ocelot'u "dönüştürücü toplumsal etki
yaratabilecek tam teşekküllü bir kuantum bilgisayara"
ölçeklendirmek için, standart olarak kuantum hata düzeltme
yaklaşımlarıyla ilişkilendirilen kaynakların onda birini
kullanmanın yeterli olacağını tahmin ediyor.
Ocelot hakkında kısa bilgiler:
- Ocelot, AWS'in kuantum hata düzeltme mimarisinin etkinliğini test etmek için tasarlanmış küçük ölçekli bir prototip çiptir.
- İki entegre silikon mikroçipten oluşuyor. Her çip yaklaşık 1 cm²’lik bir alana sahip. Çipler, elektrikle bağlı bir çip yığınında üst üste yerleştirilmiş olarak bulunuyorlar.
- Her silikon mikroçipin yüzeyinde, kuantum devresi elemanlarını oluşturan ince süper iletken malzeme katmanları bulunuyor.
- Ocelot'un devreleri 14 temel bileşenden oluşuyor: 5 veri kübiti (kedi kübitleri), veri kübitlerini stabilize etmek için 5 'tampon devre' ve veri kübitlerindeki hataları tespit etmek için 4 ek kübit.
- Kedi kübitleri, bilgi işlem için kullanılan kuantum durumlarını depoluyor. Bunu yapmak için, sabit aralıklarla tekrarlayan bir elektrik sinyali üreten, osilatör adı verilen bileşenler kullanıyorlar.
- Ocelot'un yüksek kaliteli osilatörleri, Tantal adı verilen süper iletken ince film bir malzemeden yapıldı. AWS malzeme bilimcileri, osilatörlerin performansını artırmak için Tantal'ı silikon çip üzerinde işlemenin özel bir yöntemini geliştirdiler.
Ocelot ismi nereden geliyor?
Ocelot ismi aslında bir kelime oyunu. Hem 'osilatör' kelimesini
çağrıştırıyor hem de oselo bir kedi cinsi, böylece çipin kedi
kübitleri kullandığına atıfta bulunuluyor.
Ocelot'un işe yaradığını nereden
biliyoruz?
AWS bilim insanları, Ocelot'un mantıksal kübit düzeyinde bilgiyi
ne kadar iyi depolayabildiğini ve saklayabildiğini incelemek için
deneyler yaptı. Bu deneyler hem hata oranını hem de yaklaşımın
ölçeklenebilirliğini incelemek için hata düzeltme işleminin tekrar
tekrar uygulanarak test edilmesini içeriyordu. Painter, "Bu,
algoritma çalıştırdığımız bir iş yükü değildi. Kuantum bilgisini ne
kadar süre depolayabileceğini görmek için çipi tekrar tekrar
ölçtük. Açıkçası, bu testleri yapmadan önce, bu mimarinin ve kedi
kübiti yaklaşımının performansı koruyarak ölçeklenebilir olup
olamayacağı konusunda şüphelerim vardı. Ocelot ile gördüklerimizden
sonra bu yaklaşımın uygulanabilir olduğuna ikna oldum ve daha
büyük, daha performanslı sistemler oluşturma aşamasında önemli
teknik faydalar sağlayacağını düşünüyorum,” dedi.
Bilim insanları başka ne diyor?
Painter, "İlk klasik dijital bilgisayarlar devasa makinelerdi.
Çok fazla yer kaplıyorlardı ve elektrik sinyallerini yükseltmek
için güvenilir olmayan vakum tüplerinden yapılmışlardı. Ancak daha
sonra transistör icat edildi, bu da zamanla daha güvenilir
bileşenlerin kullanılmasını sağlayarak nihayetinde
mikroelektroniğin büyük ölçekte üretilebilmesinin ve bugün
gördüğümüz bilgisayarların yolunu açtı. Şu anda kuantum bilgi
işlemde vakum tüpü günlerinde olduğumuzu söyleyebilirim; devasa
makineler inşa ediyoruz ve bunları daha etkili bir şekilde
ölçeklendirmek için daha iyi, daha küçük, daha verimli kaynaklara
sahip bileşenleri nasıl elde edeceğimizi bulmaya çalışıyoruz,”
dedi.
AWS Uygulamalı Bilimler Direktörü Fernando Brandao, "Kuantum hata
düzeltme, fiziksel kübitlerde sürekli iyileştirme yapılmasını
gerektiriyor. Çipleri üretirken sadece geleneksel yaklaşımlara
güvenemeyiz. Daha az kusurlu yeni malzemeleri birleştirmeli ve daha
sağlam üretim süreçleri geliştirmeliyiz," dedi.
Sırada ne var?
Ocelot, pratik kuantum bilgi işlem çağına düşündüğümüzden daha kısa sürede ulaşmamıza yardımcı olabilir. Ancak umut verici bir başlangıç olsa da, hâlâ sadece bir laboratuvar prototipi. AWS, bu alandaki yaklaşımını geliştirmeye devam edecek. Painter konuyla ilgili şunları söyledi: "Birkaç ölçeklendirme aşamasını daha geçmemiz gerekiyor ve üstesinden gelmemiz gereken bir dizi mühendislik zorluğu bulunuyor. Bu, aşılması çok zor bir sorun ve bir yandan temel araştırmalara yatırım yapmaya devam ederken bir yandan da akademide yapılan önemli çalışmalarla bağlantıda kalmamızı ve onlardan öğrenmeyi sürdürmemizi gerektiriyor. Şu anda görevimiz, kuantum bilgi işlem yığınında inovasyon yapmaya devam etmek, doğru mimariyi kullanıp kullanmadığımızı incelemeyi sürdürmek ve bu öğrendiklerimizi mühendislik çalışmalarımıza dahil etmek. Buna sürekli bir iyileştirme ve ölçeklendirme döngüsü diyebiliriz.”