Výzkumníci z Indian Institute of Technology Madras vyvinuli metodu strojového učení pro rychlou identifikaci a odstranění šumu v kvantových počítačích – důležitý krok ke zlepšení spolehlivosti této transformační technologie. Přístup týmu, podrobně popsaný v Advanced Quantum Technologies, trénuje umělé neuronové sítě, aby přesně detekovaly poruchy ovlivňující qubity s větší rychlostí a přesností než tradiční metody.
Kvantová výzva: křehké qubity
Kvantové počítače slibují bezprecedentní výpočetní výkon díky použití qubitů – na rozdíl od standardních počítačových bitů (0 nebo 1) existují qubity ve více stavech současně. To jim umožňuje řešit problémy, které ani ty nejvýkonnější superpočítače nedokážou, včetně objevování léků, vědy o materiálech a prolamování kódů. Nicméně qubity jsou notoricky citlivé: jakýkoli vnější vliv může způsobit, že ztratí své kvantové vlastnosti (nazývané dekoherence ), takže výpočty jsou zbytečné.
Proč na tom záleží: Hlavním problémem není jen to, že qubity jsou křehké, ale že identifikace a kontrola zdroje této křehkosti je pomalý a obtížný proces. Výzkumníci se dlouho potýkali s účinným měřením a nápravou těchto poruch, které brání praktickému kvantovému počítání.
Šumová spektroskopie pomocí AI
Tým z IIT Madras toto úzké hrdlo obešel pomocí strojového učení. Trénovali neuronové sítě na simulovaných datech, která simulovala poruchy qubitů, a poté je testovali na kvantových procesorech IBM. Výsledek: systém AI, který dokáže diagnostikovat vzory šumu rychleji než tradiční metody.
„Používáme umělé neuronové sítě trénované na dobře navržených syntetických datech, abychom rychle předpovídali charakteristiky šumu s minimální ztrátou přesnosti,“ vysvětluje profesor Siddharth Dhomkar, jeden z autorů studie.
Tento přístup napodobuje techniky rozpoznávání obrazu, kdy se počítače učí identifikovat objekty z velkých souborů dat. Neuronová síť identifikuje šumové vzorce ve skutečných experimentálních datech za zlomek času, který by zabralo použití tradičních kvantových protokolů.
Ověření na kvantových procesorech IBM
Metoda byla úspěšně testována na supravodivých qubitech IBM, které fungují jako kvantové bity pomocí malých elektrických obvodů chlazených téměř na absolutní nulu. Umělá inteligence diagnostikovala změny šumu v těchto qubitech a navrhla cílené strategie potlačení. Vědci plánují použít tuto techniku k vyhodnocení a porovnání qubitů v různých laboratořích po celém světě.
Dopad: Rychlejší diagnostika šumu znamená efektivnější řízení qubitů, což vede ke zvýšení výkonu a schopnosti vytvářet škálovatelné architektury kvantových počítačů.
Za supravodivé qubity: univerzální přístup
Metoda týmu se neomezuje pouze na supravodivé qubity. Je navržen tak, aby byl hardwarově nezávislý, což znamená, že jej lze přizpůsobit dalším qubitovým technologiím, včetně optických spinových systémů. Tato flexibilita je kritická vzhledem k probíhajícím experimentům s různými přístupy kvantových počítačů.
Tým nyní vyvíjí techniky AI pro boj se složitějším šumem a navrhuje přizpůsobené kvantové operace i pro nedokonalý hardware. Konečným cílem je vytvořit kvantové počítače, které jsou spolehlivější a robustnější a přibližují technologii aplikacím v reálném světě.
Cesta k praktickému kvantovému počítání zůstává dlouhá, ale tento výzkum ukazuje jasnou cestu vpřed: Trénováním strojů, aby porozuměly a čelily skrytým poruchám, které trápí qubity, výzkumníci urychlují cestu do kvantové budoucnosti.
