I ricercatori dell’Indian Institute of Technology Madras hanno sviluppato una tecnica di apprendimento automatico per identificare e mitigare rapidamente il rumore nei computer quantistici, un passo significativo verso una tecnologia trasformativa più affidabile. L’approccio del team, descritto in dettaglio in Advanced Quantum Technologies, addestra le reti neurali artificiali a individuare i disturbi che interessano i qubit con maggiore velocità e precisione rispetto ai metodi tradizionali.
La sfida quantistica: Qubit fragili
I computer quantistici promettono una potenza di elaborazione senza precedenti sfruttando i qubit : a differenza dei bit dei computer standard (0 o 1), i qubit esistono in più stati contemporaneamente. Ciò consente loro di affrontare problemi che vanno oltre la portata anche dei supercomputer più potenti, tra cui la scoperta di farmaci, la scienza dei materiali e la decifrazione di codici. Tuttavia, i qubit sono notoriamente sensibili: qualsiasi interazione esterna può far perdere loro le proprietà quantistiche (chiamate decoerenza ), rendendo inutili i calcoli.
Perché è importante: Il problema principale non è solo che i qubit sono fragili, ma che identificare e controllare la fonte della fragilità è stato un processo lento e complesso. I ricercatori hanno lottato a lungo per misurare e correggere questi disturbi in modo efficace, ostacolando la pratica del calcolo quantistico.
Spettroscopia del rumore basata sull’intelligenza artificiale
Il team dell’IIT Madras ha aggirato questo collo di bottiglia utilizzando l’apprendimento automatico. Hanno addestrato le reti neurali su dati simulati che imitavano i disturbi dei qubit, quindi le hanno testate sui processori quantistici di IBM. Il risultato: un sistema di intelligenza artificiale in grado di diagnosticare i modelli di rumore più velocemente rispetto ai metodi tradizionali.
“Utilizziamo reti neurali artificiali addestrate su dati sintetici ben progettati per una rapida previsione delle caratteristiche del rumore con una perdita minima di precisione”, spiega il professor Siddharth Dhomkar, coautore dello studio.
Questo approccio rispecchia le tecniche di riconoscimento delle immagini, in cui i computer imparano a identificare oggetti da grandi set di dati. La rete neurale identifica i modelli di rumore nei dati sperimentali reali in una frazione del tempo necessario utilizzando i protocolli quantistici convenzionali.
Convalida sui processori IBM Quantum
Il metodo è stato testato con successo sui qubit superconduttori di IBM, che funzionano come bit quantistici sfruttando minuscoli circuiti elettrici raffreddati quasi allo zero assoluto. L’intelligenza artificiale ha diagnosticato variazioni di rumore in questi qubit e ha suggerito strategie di soppressione mirate. I ricercatori intendono utilizzare la tecnica per valutare e confrontare i qubit in diversi laboratori in tutto il mondo.
L’impatto: Una diagnosi del rumore più rapida significa un controllo più efficace dei qubit, con conseguente miglioramento delle prestazioni e del potenziale per architetture di calcolo quantistico scalabili.
Oltre i qubit superconduttori: un approccio universale
Il metodo del team non si limita ai qubit superconduttori. È progettato per essere indipendente dall’hardware, il che significa che può essere adattato ad altre tecnologie qubit, inclusi i sistemi di spin ottico. Questa flessibilità è fondamentale data la sperimentazione in corso con vari approcci di calcolo quantistico.
Il team sta ora sviluppando metodi di intelligenza artificiale per affrontare rumori più complessi e progettare operazioni quantistiche personalizzate anche per hardware imperfetto. L’obiettivo finale è creare computer quantistici più robusti e affidabili, avvicinando questa tecnologia alle applicazioni del mondo reale.
La strada verso l’informatica quantistica pratica rimane lunga, ma questo studio dimostra un chiaro percorso da seguire: insegnando alle macchine a comprendere e contrastare i disturbi nascosti che affliggono i qubit, i ricercatori stanno accelerando il viaggio verso un futuro quantistico.
