Forscher am Indian Institute of Technology Madras haben eine Technik des maschinellen Lernens entwickelt, um Rauschen in Quantencomputern schnell zu erkennen und zu mindern – ein wichtiger Schritt, um diese transformative Technologie zuverlässiger zu machen. Der in Advanced Quantum Technologies beschriebene Ansatz des Teams trainiert künstliche neuronale Netze, um Störungen, die Qubits beeinflussen, schneller und genauer als herkömmliche Methoden zu lokalisieren.
Die Quantenherausforderung: Fragile Qubits
Quantencomputer versprechen eine beispiellose Rechenleistung durch die Nutzung von Qubits – im Gegensatz zu Standard-Computerbits (0 oder 1) existieren Qubits gleichzeitig in mehreren Zuständen. Dies ermöglicht es ihnen, Probleme anzugehen, die über die Reichweite selbst der leistungsstärksten Supercomputer hinausgehen, darunter die Entdeckung von Medikamenten, die Materialwissenschaft und das Knacken von Codes. Allerdings sind Qubits bekanntermaßen empfindlich: Jede äußere Wechselwirkung kann dazu führen, dass sie ihre Quanteneigenschaften verlieren (sogenannte Dekohärenz ), wodurch Berechnungen unbrauchbar werden.
Warum das wichtig ist: Das Kernproblem besteht nicht nur darin, dass Qubits fragil sind, sondern auch darin, dass die Identifizierung und Kontrolle der Quelle der Fragilität ein langsamer, komplexer Prozess war. Forscher haben lange damit gekämpft, diese Störungen effektiv zu messen und zu korrigieren, was die praktische Quantenberechnung behindert.
KI-gestützte Rauschspektroskopie
Das IIT Madras-Team hat diesen Engpass durch den Einsatz von maschinellem Lernen umgangen. Sie trainierten neuronale Netze anhand simulierter Daten, die Qubit-Störungen nachahmen, und testeten sie dann auf den Quantenprozessoren von IBM. Das Ergebnis: ein KI-System, das Geräuschmuster schneller diagnostizieren kann als herkömmliche Methoden.
„Wir nutzen künstliche neuronale Netze, die auf gut konzipierten synthetischen Daten trainiert wurden, um die Rauschmerkmale schnell und mit minimalem Genauigkeitsverlust vorherzusagen“, erklärt Professor Siddharth Dhomkar, Mitautor der Studie.
Dieser Ansatz spiegelt Bilderkennungstechniken wider, bei denen Computer lernen, Objekte aus großen Datensätzen zu identifizieren. Das neuronale Netzwerk identifiziert Rauschmuster in realen experimentellen Daten in einem Bruchteil der Zeit, die mit herkömmlichen Quantenprotokollen erforderlich wäre.
Validierung auf IBM Quantum-Prozessoren
Die Methode wurde erfolgreich an den supraleitenden Qubits von IBM getestet, die als Quantenbits fungieren, indem sie winzige elektrische Schaltkreise nutzen, die auf nahezu den absoluten Nullpunkt gekühlt werden. Die KI diagnostizierte Rauschschwankungen in diesen Qubits und schlug gezielte Unterdrückungsstrategien vor. Die Forscher planen, die Technik zu nutzen, um Qubits in verschiedenen Laboren weltweit zu vergleichen und zu vergleichen.
Die Auswirkung: Eine schnellere Rauschdiagnose bedeutet eine effektivere Qubit-Kontrolle, was zu einer verbesserten Leistung und dem Potenzial für skalierbare Quantencomputerarchitekturen führt.
Jenseits supraleitender Qubits: Ein universeller Ansatz
Die Methode des Teams ist nicht auf supraleitende Qubits beschränkt. Es ist hardwareunabhängig konzipiert, was bedeutet, dass es an andere Qubit-Technologien, einschließlich optischer Spinsysteme, angepasst werden kann. Diese Flexibilität ist angesichts der laufenden Experimente mit verschiedenen Quantencomputeransätzen von entscheidender Bedeutung.
Das Team entwickelt nun KI-Methoden, um komplexere Geräusche zu bewältigen und maßgeschneiderte Quantenoperationen selbst für unvollständige Hardware zu entwerfen. Das ultimative Ziel besteht darin, Quantencomputer zu entwickeln, die robuster und zuverlässiger sind und diese Technologie näher an reale Anwendungen heranführen.
Der Weg zum praktischen Quantencomputing ist noch lang, aber diese Studie zeigt einen klaren Weg nach vorne: Indem Forscher Maschinen beibringen, die verborgenen Störungen, die Qubits plagen, zu verstehen und ihnen entgegenzuwirken, beschleunigen sie den Weg in eine Quantenzukunft.
