2026年の夏に当サイトが扱った論文を並べると、ひとつの部分に集中していることが分かります。誤り訂正のデコーダです。
なぜデコーダなのか
誤り訂正は、計算しながら同時に誤りを見つけて直し続ける必要があります。デコーダが遅れると、直している間に次の誤りが積み上がります。間に合わなければ意味がない。
そして手法が3つに割れました。
AIを使う
NVIDIAが公開したIsingデコーダは、量子カラーコードの誤り率を従来比で約348分の1に下げ、処理も7倍速くしたとしています。オープンソースで公開されました。
清華大学のQuantiSpectも同じ方向で、3D CNNのプリデコーダを空間・時間・時空の3つに分解し、従来比で約2.71分の1のパラメータ数で同等以上の精度としています。
専用回路を起こす
時間的並列性を活用したデコーダは、Union-Findアルゴリズムに時間方向の並列性を持ち込んでASICとして評価したものです。符号距離21で従来のバッチ型より平均35%のレイテンシ削減、論理エラー閾値は約1.5%を維持したとしています。
Zero-Gは、プリデコーダが作る疎な残差シンドロームを前提にした設計で、符号距離15までで最悪ケース350ナノ秒未満を達成したとしています。最悪値で示しているのは、遅延を設計する立場から見て誠実です。
外の計算資源とつなぐ
THQLinkは、QPUの制御系とHPCを相互接続網で結ぶものです。平均2.944マイクロ秒、1ホップあたり130ナノ秒の追加遅延で往復でき、距離19までの表面符号を1マイクロ秒/ラウンドでリアルタイム復号できると実証しています。
面白いのは、専用チップを起こさずCPUで間に合わせている点です。つなぎ方を工夫すれば汎用の計算資源で足りるという主張になります。
どこにいるのか
この競争は、業界がNISQから耐障害性へ移りつつあることの現れです。誤りを訂正せずに使う段階なら、デコーダは要りません。
ただし完全な耐障害性にはまだ届いていません。その手前に早期耐障害性という段階が置かれています。詳しくはNISQと耐障害性の違いを扱った回をご覧ください。
何が決め手になるか
対談では、技術と事業の両面からこの点を扱いました。
技術の側からは「符号がどれに定まるかが先。表面符号かカラーコードかqLDPCか。符号が動いているうちは専用回路に踏み切りにくい」。事業の側からは「ここは売り物ではなく通行料の場所。決め手は性能というより誰が標準になるか」。
次の回
デコーダは「誤りをどう見つけるか」でした。次の回では、そもそも量子でなければ解けないのかという問いを扱います。この夏、古典計算の側からの反論が続きました。
