Дослідники з Індійського технологічного інституту в Мадрасі розробили метод машинного навчання для швидкого виявлення та усунення шуму в квантових комп’ютерах — важливий крок до підвищення надійності цієї трансформаційної технології. Підхід команди, детально описаний у Advanced Quantum Technologies, навчає штучні нейронні мережі точно виявляти збурення, що впливають на кубіти, з більшою швидкістю та точністю, ніж традиційні методи.
Квантовий виклик: крихкі кубіти
Квантові комп’ютери обіцяють безпрецедентну обчислювальну потужність завдяки використанню кубітів — на відміну від стандартних комп’ютерних бітів (0 або 1), кубіти існують у кількох станах одночасно. Це дозволяє їм вирішувати проблеми, які не під силу навіть найпотужнішим суперкомп’ютерам, включаючи відкриття ліків, матеріалознавство та злом кодів. Однак кубіти, як відомо, чутливі: будь-який зовнішній вплив може призвести до втрати ними квантових властивостей (так звані декогеренція ), що зробить обчислення марними.
Чому це важливо? Основна проблема полягає не тільки в тому, що кубіти є крихкими, але й у тому, що виявлення та контроль джерела цієї крихкості є повільним і складним процесом. Дослідники довго намагалися ефективно виміряти та виправити ці збурення, які заважають практичним квантовим обчисленням.
Шумна спектроскопія з використанням ШІ
Команда з IIT Madras обійшла це вузьке місце за допомогою машинного навчання. Вони навчали нейронні мережі на змодельованих даних, які імітували збурення кубітів, а потім випробували їх на квантових процесорах IBM. Результат: система ШІ, яка може діагностувати структуру шуму швидше, ніж традиційні методи.
«Ми використовуємо штучні нейронні мережі, навчені на добре спроектованих синтетичних даних, щоб швидко передбачити характеристики шуму з мінімальною втратою точності», — пояснює професор Сіддхарт Дхомкар, один з авторів дослідження.
Цей підхід імітує методи розпізнавання зображень, коли комп’ютери вчаться ідентифікувати об’єкти з великих наборів даних. Нейронна мережа ідентифікує шаблони шуму в реальних експериментальних даних за частку часу, який знадобився б за допомогою традиційних квантових протоколів.
Перевірка на квантових процесорах IBM
Метод успішно випробували на надпровідних кубітах IBM, які функціонують як квантові біти, використовуючи крихітні електричні схеми, охолоджені майже до абсолютного нуля. ШІ діагностував варіації шуму в цих кубітах і запропонував цілеспрямовані стратегії придушення. Дослідники планують використовувати цю техніку для оцінки та порівняння кубітів у різних лабораторіях по всьому світу.
Вплив: Швидша діагностика шуму означає більш ефективний контроль кубітів, що веде до підвищення продуктивності та можливості створювати масштабовані архітектури квантових обчислень.
За межами надпровідних кубітів: універсальний підхід
Метод команди не обмежується надпровідними кубітами. Він розроблений так, щоб бути незалежним від апаратного забезпечення, тобто його можна адаптувати до інших технологій кубітів, включаючи оптичні спінові системи. Ця гнучкість є критично важливою, враховуючи поточні експерименти з різними підходами квантового обчислення.
Зараз команда розробляє методи штучного інтелекту для боротьби зі складнішим шумом і розробляє індивідуальні квантові операції навіть для недосконалого обладнання. Кінцевою метою є створення квантових комп’ютерів, які є більш надійними та надійними, наближаючи технологію до реальних додатків.
Шлях до практичних квантових обчислень залишається довгим, але це дослідження показує чіткий шлях вперед: навчаючи машини розуміти та протидіяти прихованим збуренням, які заважають кубітам, дослідники прискорюють подорож до квантового майбутнього.
