Исследователи из Индийского технологического института в Мадрасе разработали метод машинного обучения для быстрой идентификации и устранения шумов в квантовых компьютерах – важный шаг на пути к повышению надежности этой преобразующей технологии. Подход команды, подробно описанный в Advanced Quantum Technologies, обучает искусственные нейронные сети точно определять возмущения, влияющие на кубиты, с большей скоростью и точностью, чем традиционные методы.
Квантовая задача: хрупкие кубиты
Квантовые компьютеры обещают беспрецедентную вычислительную мощность за счет использования кубитов – в отличие от стандартных компьютерных битов (0 или 1), кубиты существуют одновременно во множестве состояний. Это позволяет им решать проблемы, недоступные даже самым мощным суперкомпьютерам, включая открытие лекарств, материаловедение и взлом кодов. Однако кубиты печально известны своей чувствительностью: любое внешнее воздействие может привести к потере их квантовых свойств (так называемой декогеренции ), что делает вычисления бесполезными.
Почему это важно: Основная проблема заключается не только в том, что кубиты хрупкие, но и в том, что определение и контроль источника этой хрупкости – медленный и сложный процесс. Исследователи долгое время боролись за эффективное измерение и исправление этих возмущений, что препятствует практическому квантовому вычислению.
Шумная спектроскопия с использованием ИИ
Команда из IIT Madras обошла это узкое место, используя машинное обучение. Они обучили нейронные сети на смоделированных данных, имитирующих возмущения кубитов, а затем протестировали их на квантовых процессорах IBM. Результат: система ИИ, способная диагностировать шумовые паттерны быстрее, чем традиционные методы.
«Мы используем искусственные нейронные сети, обученные на хорошо разработанных синтетических данных, для быстрого прогнозирования шумовых характеристик с минимальной потерей точности», – объясняет профессор Сиддхарт Дхомкар, один из авторов исследования.
Этот подход имитирует методы распознавания изображений, где компьютеры учатся идентифицировать объекты из больших наборов данных. Нейронная сеть определяет шумовые паттерны в реальных экспериментальных данных за долю времени, которое потребовалось бы при использовании традиционных квантовых протоколов.
Валидация на квантовых процессорах IBM
Метод был успешно протестирован на сверхпроводящих кубитах IBM, которые функционируют как квантовые биты за счет использования крошечных электрических цепей, охлажденных почти до абсолютного нуля. ИИ диагностировал шумовые вариации в этих кубитах и предложил целенаправленные стратегии подавления. Исследователи планируют использовать эту методику для оценки и сравнения кубитов в разных лабораториях по всему миру.
Влияние: Более быстрая диагностика шумов означает более эффективный контроль кубитов, что приводит к повышению производительности и возможности создания масштабируемых квантовых вычислительных архитектур.
За пределами сверхпроводящих кубитов: универсальный подход
Метод команды не ограничивается сверхпроводящими кубитами. Он разработан как независимый от аппаратного обеспечения, что означает, что его можно адаптировать к другим технологиям кубитов, включая оптические спиновые системы. Эта гибкость имеет решающее значение, учитывая продолжающиеся эксперименты с различными квантовыми вычислительными подходами.
Команда сейчас разрабатывает методы ИИ для борьбы с более сложными шумами и проектирования индивидуальных квантовых операций даже для несовершенного оборудования. Конечная цель – создать квантовые компьютеры, которые будут более надежными и устойчивыми, приближая эту технологию к реальным приложениям.
Дорога к практическому квантовому вычислению остается долгой, но это исследование демонстрирует четкий путь вперед: обучая машины понимать и противодействовать скрытым возмущениям, преследующим кубиты, исследователи ускоряют путешествие в квантовое будущее.
