Google’un Kuantum Bilgisinde ‘Sihirli Durum’ Tekniğiyle Büyük Hata Azaltımı Başarısı

Автор / Редактор: Cem Yıldız•16 Ekim 2026

Google, katum bilişimin hata oranını düşüren yeni bir yöntem geliştirdi ve bunu kendi Willow adlı kuantum işlemcisinde deneysel olarak kanıtladı. “Sihirli durum yetiştiriciliği” (magic state cultivation) adı verilen teknik, katum hatalarının düzeltilmesinin önde gelen zorluklarından birine deneyisel çözüm sunduğunu araştırmacılar, çalışmanın Science dergisinde yayımlanan makalesinde belirtiyor.

Katum bilgisayarlarda bilgi tek fiziksel ku bitleri yerine birden fazla ku bite yayılarak korunuyor; böylece tek mantıksal bir ku biti hata riskinden arındırılıyor. Ancak karmaşık kuantum hesaplamaları için gereken bazı işlemler bu koruma altında bile zorlanıyor. Bu sorunu çözmek için fizikçiler, önceden hazırlanan ve hata düzeltmeyi bozmadan zorlu katum işlemlerini mümkün kılan “sihirli durumlar” icat etti.

Katum bilgisayarlara göre her sihirli durum yalnızca bir kez kullanılabildiği için makinelerin sürekli taze sihirli duruma ihtiyacı var. Bu durumları üretmek ise başlı başına zorlu bir süreç; hazırlık sırasında giren hataları azaltmak için geleneksel olarak “sihirli durum arıtma” (distillation) yöntemi kullanılıyor. Bu yöntem etkili olsa da geniş katum donanımı ve uzun işlem süresi gerektirebiliyor.

Katum bilgisayarlara göre Google araştırmacıları 2024 yılında bu sefer farklı bir yaklaşım olan “sihirli durum yetiştiriciliği” üzerine çalışmaya başladı. Yöntem, sera benzetmesiyle açıklanıyor: Arıtma tüm serayı güllerle doldurup ardından birkaç ödüllü örneğe ulaşmak gibiiken; yetiştiricilik tek bir bitkiyi özenle budayarak en iyi hale getirmek ve herhangi bir anda işler yolundan çıkarsa onu çöpe atıp yeni tohumla başlamak anlamına geliyor. Amaç, arıtma yöntemleriyle karşılaştırılabilir kalitede ama daha az kaynak kullanarak sihirli durum üretmek.

Ekip bu yaklaşımı kendi Willow kuantum işlemcisinde test etti ve sonuçlar umut verici. Yetiştiricilik tekniğini kullanan araştırmacılar, hazırlık sürecindeki hataları yaklaşık 40 kat azaltarak en az %99,99 doğrulukta sihirli durumlar üretti.

Bunun bir bedeli de var: Bu güvenilirliğe ulaşmak için araştırmacıların denemelerin çoğunu çöpe atmaları gerekti; en sıkı çalışmalarda sonuçların ancak yaklaşık %8’ini koruyabildiler.

Sürecin ortasında, başka küçük bir başarıya da yol açan kritik bir zorluk ortaya çıktı. Kuantum tekniğinin işe yaradığını kanıtlamak için onun gerçekten çalıştığını göstermek gerekir; yetiştirilmiş bir sihirli durumda bu özellikle zor: Böyle az hataya sahip bir şeyi nasıl doğru ölçersiniz?

Google, blog yazısında göre katum fizikçisi Emma Rosenfeld yöntemi ilk test ettiğinde sonuçlar fiziğin yasalarını ihlal eder gibi görünüyordu. Sorunun kaynağını bulmak için aylarca araştırma yapıldı; sorun nihayetinde durumun doğruluğunu ölçme yöntemine dayanıyordu. Laboratuvar ekipmanlarındaki küçük dalgalanmalar, arasında sıcaklık değişimleri de vardı, takımın usual yaklaşımını güvenilir olmaktan çıkaran gürültü yaratıyordu.

Araştırmacılar sonunda, yetiştirilmiş durumların güvenilirliğini daha önceki ölçümleri rahatlandıran bozulmalar olmadan değerlendirmeye olanak tanıyan “kickback tomography” (geri tepme tomoğrafisi) adlı yeni bir teknik geliştirdi.

Sonunda ekip, yetiştirilmiş sihirli durumlarının daha büyük bir katum hata düzeltme koduna aktarılabileceğini gösterdi; bu da onu gerçek kantum hesaplamalarda kullanmaya yönelden kritik bir adım. Bu tam bir kolay zafer değildi: Büyük kod ek hatalar getirdi, ancak bu çözülecek bulmacanın sıradaki parçası olacak.

Yine de sonuçlar, sihirli durum yetiştiriciliğinin gerçek katum donanımında çalışabileceğini ve araştırmacıların kullanmak zorunda kaldığı kaynak yoğun yöntemlere umut verici bir alternatif sunduğunu gösteriyor.

Araştırmacılar yazıyor ki, “Sonuç olarak, bu bulgular sihirli durum yetiştiriciliğini teoretik bir çalışmadan deneyisel bir gerçeğe dönüştürüyor ve süperiletken işlemcilerde evrensel mantık için pratik bir yol sağlıyor.”

Peter Dockrill tarafından doğrulayan ve Peter Dockrill tarafından düzenlenen bu makale, Science’da yayımlandı. Sürecimize özen gösteriyor olsak da yalnızca insanız; bir hata fark ederseniz lütfen bize bildirin.