Google Quantum AI、Google DeepMind、およびMITの研究者たちは、arXivで公開された共同技術論文において、標準的な2次元サーフェスコードと比較して物理量子ビットのオーバーヘッドを30倍以上削減するモジュラー量子誤り訂正（QEC）アーキテクチャを発表しました。
この研究（“境界接続型平面モジュールによる低オーバーヘッド量子誤り訂正“）は、小さな平面2次元ユークリッド平面チップ（約100量子ビット）を、双曲面タイリング幾何学（種数g ≥ 2）に配置された疎で静的なモジュール間境界カプラーを介してネットワーク化することで、複雑なチップ内長距離配線交差を必要とせずに、量子低密度パリティチェック（qLDPC）コードの高い符号化率を解き放つことを実証しています。
[ Fault-Tolerant Memory Architecture Benchmark Comparison ]このアーキテクチャは、ユークリッド格子パッチ（辺の長さL）で閉じた双曲面を細かく分割することにより、グローバルQECコードを72量子ビットまたは116量子ビットのモジュールに分割します。隣接するモジュールにまたがるスタビライザーは、キャットフラグ付きシンドローム抽出回路を使用して境界の継ぎ目で測定されます。AlphaQubitニューラルネットワークと相関最小重量完全マッチング（MWPM）によってデコードされたSI1000ノイズモデル（p = 0.1%）下の回路レベルシミュレーションは、モジュール間シームノイズ（p_seam = 1%）の増加に対して高い耐性を示し、チップ間ケーブルのエラー率がチップ内ゲートエラー率の10倍であっても、低い論理エラー率を維持しました。
スペースオーバーヘッドなしで普遍的なフォールトトレラント論理をサポートするために、チームはコードの自己同型性（グローバルタイリング置換）を介して論理ゲートを実行するフォールトトレラントウォーキング回路と、モジュラーリボンエクストラクター（モジュール境界に沿って配置された閉じたアンシラーループで、メモリ自体の約4.5倍小さい）を開発しました。
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