State preparation: het fundament onder elke quantumberekening
Stel je een orkest voor vlak voor een concert. Voordat er één noot klinkt, moet elk instrument exact gestemd zijn: de vioolsnaren op de juiste spanning, de piano op de juiste toonhoogte. Als die afstemming niet klopt, klinkt zelfs de mooiste compositie als kabaal. In de kwantumwereld heet die afstemming state preparation, oftewel toestandsvoorbereiding: het proces waarbij onderzoekers de kleinste bouwstenen van een kwantumcomputer, de qubits, exact in de gewenste begintoestand brengen voordat de eigenlijke berekening start.
Waar een gewone computerbit simpelweg op 0 of 1 gezet wordt, kan een qubit dankzij kwantummechanische effecten als superpositie (een mengsel van 0 en 1 tegelijk) en verstrengeling (een onderlinge afhankelijkheid tussen qubits) in een oneindig aantal subtiele tussentoestanden verkeren. Een kwantumalgoritme heeft een heel specifieke combinatie van die toestanden nodig als vertrekpunt, ongeveer zoals een navigatiesysteem een exacte startlocatie nodig heeft voordat het een route kan uitstippelen. Is het startpunt verkeerd, dan is ook de uitkomst waardeloos, hoe goed de rest van de berekening ook verloopt.
Wat is het precies?
De meeste kwantumprocessoren beginnen met een simpele, robuuste basistoestand, meestal aangeduid als de nul-toestand. De eerste stap in state preparation is dan ook vaak een reset: de qubit fysiek terugbrengen naar die grondtoestand, bijvoorbeeld door hem af te koelen, te meten en zo nodig te corrigeren, of door hem met laserlicht in een bekende energietoestand te "pompen" (een techniek die optisch pompen heet en veel gebruikt wordt bij ionen en atomen).
Vanuit die schone lei bouwen onderzoekers met kwantumpoorten, de kwantumequivalent van logische schakelingen, de gewenste starttoestand op. Een zogeheten Hadamard-poort zet een qubit bijvoorbeeld in superpositie, en een CNOT-poort kan twee qubits met elkaar verstrengelen. Door dit soort poorten in de juiste volgorde toe te passen, ontstaat precies de complexe toestand die een algoritme nodig heeft.
Voor ingewikkelder toepassingen bestaan geavanceerdere methoden. Bij adiabatische voorbereiding laat men een systeem heel langzaam veranderen, zodat het als vanzelf in de gewenste, vaak energetisch laagste toestand terechtkomt. Bij variationele voorbereiding, gebruikt in algoritmes als de Variational Quantum Eigensolver (VQE), stelt een classicale computer in een lus steeds de instellingen van een kwantumcircuit bij totdat de gemeten uitkomst zo dicht mogelijk bij de gewenste toestand ligt. In fotonische systemen wordt licht zelf "gekneed" tot specifieke kwantumtoestanden, bijvoorbeeld via zogeheten squeezed light (licht met extra voorspelbare eigenschappen) of bronnen die precies één foton tegelijk uitzenden.
Hoe goed een voorbereide toestand overeenkomt met de bedoelde toestand, drukt men uit in een fidelity (getrouwheid): een percentage tussen 0 en 100 dat aangeeft hoe dicht de werkelijkheid de theorie benadert. Omdat fouten bij het voorbereiden en het uitlezen van een toestand vaak samen worden gemeten, spreekt men in de sector regelmatig van SPAM-fouten, een afkorting van state preparation and measurement.
Wat wil men ermee bereiken?
State preparation is geen doel op zich, maar de noodzakelijke eerste stap van vrijwel elke kwantumtoepassing. Zonder betrouwbaar startpunt geldt hetzelfde principe als in de klassieke informatica: garbage in, garbage out. Een verkeerd voorbereide toestand levert een berekening op die er kwantum uitziet, maar inhoudelijk waardeloos is.
Voor kwantumsimulatie, waarbij onderzoekers moleculen of materialen nabootsen om bijvoorbeeld nieuwe medicijnen of batterijmaterialen te ontdekken, moet de starttoestand zo dicht mogelijk bij de energetisch laagste toestand van het te onderzoeken systeem liggen. Voor kwantumfoutcorrectie, die losse, kwetsbare qubits combineert tot één stabielere "logische" qubit, is het cruciaal om die combinatie in specifieke, sterk verstrengelde toestanden te brengen, zoals de zogeheten GHZ- of clustertoestanden. En in kwantumsensoren en -metrologie maakt men gebruik van speciaal voorbereide, extra gevoelige toestanden om metingen preciezer te maken dan met klassieke instrumenten mogelijk is.
Kortom: hoe beter en sneller een kwantumsysteem in de juiste starttoestand gebracht kan worden, hoe betrouwbaarder en bruikbaarder alles wat daarna gebeurt.
Voorbeelden uit de praktijk
Toen Google in 2019 in het tijdschrift Nature zijn omstreden claim van "kwantumsuprematie" publiceerde, draaide het experiment op de Sycamore-chip met 53 supergeleidende qubits om het nauwkeurig voorbereiden van een specifieke, complexe veelqubit-toestand, waarna die toestand willekeurig werd bemeten. Het vermogen om die starttoestand betrouwbaar te reproduceren was net zo essentieel als de rekenkracht zelf.
Het Amerikaans-Britse bedrijf Quantinuum, ontstaan uit een fusie van Honeywell Quantum Solutions en Cambridge Quantum in 2021, bouwt kwantumcomputers op basis van gevangen ionen (trapped ions). Met zijn H-serie systemen rapporteerde het bedrijf de afgelopen jaren state preparation- en meetfidelities van boven de 99,9 procent, tot dusver enkele van de hoogste waarden in de sector.
De onderzoeksgroep van natuurkundige Mikhail Lukin aan Harvard, nauw verbonden met het spin-offbedrijf QuEra Computing, demonstreerde in 2021 een raster van 256 individuele neutrale atomen die met optische pincetten (laserstraaltjes die atomen op hun plek houden) werden gerangschikt en in specifieke kwantumtoestanden gebracht. Eind 2023 volgde een demonstratie waarin dezelfde aanpak werd gebruikt om foutgecorrigeerde logische qubits te realiseren, wederom gepubliceerd in Nature.
In Nederland onderzoekt QuTech, een samenwerking tussen de TU Delft en TNO, onder meer bij de groep van hoogleraar Lieven Vandersypen hoe zogeheten spin-qubits in silicium met hoge betrouwbaarheid geïnitialiseerd kunnen worden, een van de stappen die nodig zijn voordat dit platform op grotere schaal bruikbaar wordt.
IBM demonstreerde in 2023 met zijn 127-qubit Eagle-processor een experiment, eveneens gepubliceerd in Nature, waarbij het bedrijf sprak van mogelijke "quantum utility": een berekening die complex genoeg was om lastig klassiek na te bootsen. Betrouwbare toestandsvoorbereiding in combinatie met technieken om restfouten te onderdrukken speelde daarin een centrale rol.
Hoe ver is de techniek?
Voor een enkele qubit of een klein aantal qubits is state preparation inmiddels een volwassen techniek: fidelities van 99 procent en hoger zijn in meerdere laboratoria haalbaar. Het probleem ontstaat bij opschalen. Hoe meer qubits met elkaar verstrengeld moeten worden in een complexe toestand, hoe meer kleine fouten zich opstapelen, en hoe sneller de totale fidelity daalt.
De belangrijkste boosdoener is decoherentie: qubits raken door onvermijdelijke interactie met hun omgeving (trillingen, straling, temperatuurschommelingen) hun kwantumeigenschappen kwijt, doorgaans binnen microseconden tot enkele milliseconden, afhankelijk van het platform. Dat geeft onderzoekers weinig tijd om een toestand voor te bereiden voordat die alweer vervalt.
Verschillende hardwareplatforms, supergeleidende chips, gevangen ionen, neutrale atomen, foton-gebaseerde systemen en spin-qubits, hebben elk hun eigen combinatie van snelheid en betrouwbaarheid, met duidelijke onderlinge afwegingen. Er is nog geen consensus over welk platform uiteindelijk zal winnen. Kwantumfoutcorrectie, die voorbereide toestanden moet beschermen tegen fouten, boekte de afgelopen jaren vooruitgang, met eerste demonstraties waarin foutgecorrigeerde qubits beter presteerden dan hun ongecorrigeerde bouwstenen. Toch bevindt het vakgebied zich nog grotendeels in het zogeheten NISQ-tijdperk (noisy intermediate-scale quantum): kwantumcomputers met tientallen tot enkele honderden qubits die nog te veel ruis bevatten voor grootschalige, foutvrije toepassingen.
Wie werken eraan?
In de Verenigde Staten zetten IBM en Google Quantum AI in op supergeleidende qubits, terwijl IonQ en Quantinuum zich richten op gevangen ionen. QuEra Computing, voortgekomen uit onderzoek aan Harvard en MIT, en het Franse Pasqal werken beide aan neutrale-atomencomputers met optische pincetten. Op het gebied van fotonische kwantumcomputers zijn PsiQuantum (VS) en Xanadu (Canada) actief, terwijl Rigetti Computing (VS) eveneens supergeleidende chips ontwikkelt.
Aan de onderzoekskant spelen universiteiten en instituten een grote rol: Harvard en MIT in de Verenigde Staten, ETH Zürich en de Universiteit van Innsbruck in het Duits- en Oostenrijkse taalgebied, en in Nederland QuTech, de gezamenlijke onderzoeksfaciliteit van TU Delft en TNO. Ook Chinese onderzoeksgroepen, waaronder die van natuurkundige Jian-Wei Pan aan de University of Science and Technology of China, zijn internationaal toonaangevend, met name op het gebied van fotonische kwantumtechnologie.
Overheden financieren dit onderzoek fors. De Europese Unie doet dat via het Quantum Flagship-programma, de Verenigde Staten via de National Quantum Initiative Act uit 2018, en ook landen als China en Nederland (met eigen nationale quantumagenda's) investeren structureel in de ontwikkeling van deze technologie.