Kuantum bilgisayarların en büyük engellerinden biri olan gürültü ve hata problemine karşı yeni bir çözüm geliştirildi. Araştırmacılar, Kuantum Gürültü Karakterizasyonu (QNC) alanında çığır açabilecek bir yöntem ortaya koydu.
Mevcut teknolojideki en büyük sorun, geleneksel Kuantum Süreç Tomografisi'nin (QPT) kübit sayısı arttıkça üstel olarak karmaşıklaşmasıydı. Bu durum, sistemin ölçeklenebilirliğini ciddi şekilde kısıtlıyordu ve pratik uygulamaları engelleniyordu.
Yeni geliştirilen Hiyerarşik Aşamalı Optimizasyon (HPO) çerçevesi, çok-kübitli sistemlerdeki yüksek dereceli uzamsal çapraz etkileşimleri verimli şekilde tespit edebiliyor. Sistem, matematiksel olarak sıkı bir kombinatoryal projeksiyon maskesi kullanarak, temel düşük ağırlıklı topolojileri dondurarak sadece yüksek ağırlıklı Pauli korelasyonlarını izole ediyor.
Bu aşamalı maskeleme mekanizması, optimizasyon karmaşıklığını O(4^N)'den ölçeklenebilir O(N·4^w) düzeyine indirmeyi başarıyor. Böylece 'çorak plato' fenomeni olarak bilinen optimizasyon sorunu da etkili şekilde çözülüyor.
Simülasyon sonuçları, yöntemin 5-kübitlik bir sistemde %96,3'lük kayda değer bir parametre sıkıştırma oranı elde ettiğini gösteriyor. Bu gelişme, gürültülü ara ölçek kuantum cihazlarının (NISQ) daha verimli kullanımına katkı sağlayabilir.