深圳国際量子アカデミーの研究者らは、普遍的な論理ゲート演算セットを実行可能なシリコンベースの量子プロセッサを実証した。この装置は、同位体精製されたシリコン28格子に埋め込まれた5つのリン原子ドナー核スピンのクラスターを利用しており、走査型トンネル顕微鏡(STM)リソグラフィーによって原子精度でパターン化されている。環境ノイズを管理するため、システムは[[4, 2, 2]]量子誤り検出符号を実装しており、これは4つの物理量子ビットを用いて2つの論理量子ビットを符号化する。このアーキテクチャは、標準的な半導体製造プロセスとの互換性で従来から評価されてきたシリコンスピンプラットフォーム内で普遍的論理演算が特性評価された初めての事例である。
技術的実装には、単一量子ビットクリフォードゲート、同時アダマールゲート、および2量子ビットCNOTゲートから成る普遍的論理ゲートセットの特性評価が含まれた。非クリフォードTゲートは、必要な位相回転を注入するための補助核スピンを用いた測定によるゲート法を使用して達成された。実験結果は、平均物理ゲート忠実度が95%を超え、論理コヒーレンス時間は約208マイクロ秒と測定されたことを示した。システムは強いノイズバイアスを示し、位相反転(Z)エラーがビット反転(X)エラーを大幅に上回った。これは、より大規模な耐故障アーキテクチャに必要なハードウェアオーバーヘッドを削減できる可能性のある特性である。
プロセッサの有用性は、水分子(H2O)の基底状態エネルギーを計算する変分量子固有値ソルバー(VQE)アルゴリズムを通じて評価された。パリティチェック、クリフォードフィッティング、対称性検証という3つの誤り緩和技術を適用することで、研究者らは理論値からの平均エネルギー偏差を22.7 mHaと報告した。この実証は、論理シリコン量子ビット上で実用的な量子アルゴリズムを実行することの実現可能性を確認するものである。開発の次の段階は、ドナークラスター間のクロストークを削減し、より複雑な誤り訂正スキームに対応するためにアーキテクチャをより大きな配列へとスケーリングすることに焦点を当てている。
シリコン論理プロセッサに関する完全な技術結果とデータについては、Nature Nanotechnologyの研究、South China Morning Postの報告、およびInteresting Engineeringの技術要約を参照されたい。
2026年3月28日
