Naukowcy z Indyjskiego Instytutu Technologii w Madrasie opracowali metodę uczenia maszynowego, która pozwala szybko identyfikować i eliminować szumy w komputerach kwantowych – co stanowi ważny krok w kierunku poprawy niezawodności tej rewolucyjnej technologii. Podejście zespołu, opisane szczegółowo w Advanced Quantum Technologies, polega na uczeniu sztucznych sieci neuronowych, aby dokładnie wykrywały zakłócenia wpływające na kubity z większą szybkością i dokładnością niż tradycyjne metody.
Wyzwanie kwantowe: kruche kubity
Komputery kwantowe zapewniają niespotykaną moc obliczeniową dzięki zastosowaniu kubitów — w przeciwieństwie do standardowych bitów komputerowych (0 lub 1), kubity istnieją w wielu stanach jednocześnie. Pozwala im to rozwiązywać problemy, których nie potrafią nawet najpotężniejsze superkomputery, w tym odkrywanie leków, inżynierię materiałową i łamanie kodów. Kubity są jednak niezwykle wrażliwe: każdy wpływ zewnętrzny może spowodować utratę ich właściwości kwantowych (zwanych dekoherencją ), przez co obliczenia stają się bezużyteczne.
Dlaczego to ma znaczenie: Głównym problemem nie jest tylko to, że kubity są delikatne, ale także to, że identyfikacja i kontrolowanie źródła tej kruchości jest procesem powolnym i trudnym. Naukowcy od dawna starają się skutecznie mierzyć i korygować te zakłócenia, które utrudniają praktyczne obliczenia kwantowe.
Zaszumiona spektroskopia wykorzystująca sztuczną inteligencję
Zespół z IIT Madras ominął to wąskie gardło, korzystając z uczenia maszynowego. Wytrenowali sieci neuronowe na symulowanych danych symulujących perturbacje kubitów, a następnie przetestowali je na procesorach kwantowych IBM. Rezultat: system sztucznej inteligencji, który może diagnozować wzorce hałasu szybciej niż tradycyjne metody.
„Korzystamy ze sztucznych sieci neuronowych wytrenowanych na dobrze zaprojektowanych danych syntetycznych, aby szybko przewidywać charakterystykę szumu przy minimalnej utracie dokładności” – wyjaśnia profesor Siddharth Dhomkar, jeden z autorów badania.
Podejście to naśladuje techniki rozpoznawania obrazów, w których komputery uczą się identyfikować obiekty na podstawie dużych zbiorów danych. Sieć neuronowa identyfikuje wzorce szumu w rzeczywistych danych eksperymentalnych w ułamku czasu potrzebnego na użycie tradycyjnych protokołów kwantowych.
Walidacja procesorów kwantowych IBM
Metodę pomyślnie przetestowano na kubitach nadprzewodzących IBM, które działają jak bity kwantowe dzięki zastosowaniu maleńkich obwodów elektrycznych schłodzonych do temperatury bliskiej zeru absolutnego. Sztuczna inteligencja zdiagnozowała zmiany szumu w tych kubitach i zasugerowała ukierunkowane strategie tłumienia. Naukowcy planują wykorzystać tę technikę do oceny i porównania kubitów w różnych laboratoriach na całym świecie.
Wpływ: szybsza diagnostyka szumów oznacza skuteczniejszą kontrolę kubitów, co prowadzi do zwiększonej wydajności i możliwości tworzenia skalowalnych architektur obliczeń kwantowych.
Poza kubitami nadprzewodzącymi: podejście uniwersalne
Metoda zespołu nie ogranicza się do kubitów nadprzewodzących. Został zaprojektowany tak, aby był niezależny sprzętowo, co oznacza, że można go dostosować do innych technologii kubitowych, w tym do optycznych systemów spinowych. Elastyczność ta ma kluczowe znaczenie, biorąc pod uwagę trwające eksperymenty z różnymi podejściami do obliczeń kwantowych.
Zespół opracowuje obecnie techniki sztucznej inteligencji umożliwiające zwalczanie bardziej złożonych szumów i projektowanie niestandardowych operacji kwantowych nawet w przypadku niedoskonałego sprzętu. Ostatecznym celem jest stworzenie komputerów kwantowych, które będą bardziej niezawodne i wytrzymałe, co przybliży technologię do zastosowań w świecie rzeczywistym.
Droga do praktycznych obliczeń kwantowych pozostaje długa, ale badania wskazują wyraźną drogę naprzód: ucząc maszyny, aby rozumieły ukryte zakłócenia nękające kubity i przeciwdziałały im, badacze przyspieszają podróż do kwantowej przyszłości.
