Investigadores han desarrollado Plaquette, una plataforma teórica y de software diseñada para evaluar el rendimiento lógico de arquitecturas de computación cuántica tolerantes a fallos (FTQC) a partir de las imperfecciones físicas de los dispositivos. Esta herramienta aborda una necesidad crítica en el desarrollo de ordenadores cuánticos, donde la supresión de errores es fundamental. Plaquette permite a los equipos de hardware tomar decisiones informadas sobre qué imperfecciones mitigar, ofreciendo una visión precisa de cómo el ruido real del hardware afecta el rendimiento lógico de un FTQC.

A diferencia de los modelos estocásticos de Pauli utilizados por simuladores escalables de estabilizadores, Plaquette considera una gama más amplia de fuentes de ruido que son comunes en los cúbits físicos. Esto incluye la fuga de estados computacionales en cúbits superconductores, la dispersión a través de estados intermedios en átomos neutros, el calentamiento en iones atrapados debido a la absorción de fonones y los errores coherentes por calibraciones incorrectas. La plataforma permite especificar modelos de error de hardware mediante operadores de Kraus, dinámicas de Hamiltonianos-Lindblad o canales cuánticos reconstruidos experimentalmente, compilándolos automáticamente para diferentes clases de muestreadores.

Plaquette incorpora muestreadores como el de estabilizadores para ruido de Pauli, el nuevo muestreador XPauli para fugas y sectores ambientales, muestreadores casi-Clifford para errores coherentes y simulaciones de estado completo para cálculos de referencia exactos. La validación de los muestreadores XPauli y casi-Clifford contra simulaciones de estado completo ha demostrado su precisión, coincidiendo dentro de la incertidumbre estadística, mientras que la "Pauli twirling" puede ser insuficiente dependiendo del modelo de error. La herramienta se ha demostrado en tres modelos de error específicos: fugas en cúbits superconductores, dispersión de estados intermedios en átomos neutros y calentamiento en iones atrapados.

La discrepancia entre las simulaciones de Plaquette y las simulaciones que solo consideran errores de Clifford varía según la plataforma y el proceso de ruido. Esto subraya la importancia de utilizar la simulación más precisa disponible para obtener umbrales fiables, presupuestos de error y estimaciones de sobrecarga. Plaquette ofrece un camino directo desde la física de sistemas abiertos de un dispositivo hasta la evaluación del rendimiento lógico del FTQC construido sobre él, facilitando el avance hacia ordenadores cuánticos robustos y funcionales.