16.10.2024 14:34
Google AI вивчає способи оцінки продуктивності квантових комп’ютерів у присутності шуму
Квантові комп’ютери демонструють революційну технологію, яка використовує квантову механіку для виконання завдань, що знаходяться далеко за межами досяжності класичних комп’ютерів. Однак оцінити їхню продуктивність складно через чутливість до шуму, складність квантових алгоритмів та обмежений доступ до сучасного обладнання. Шум, зокрема, спричиняє декогерентність і помилки, які можуть негативно вплинути на точність квантових обчислень. Дослідники, в тому числі з Google, активно вивчають, як шум впливає на квантові системи та чи можуть вони все ще пропонувати обчислювальні переваги над класичними системами.
В епоху зашумлених квантових систем середнього масштабу (NISQ), коли квантові процесори схильні до впливу шуму, дослідники Google зосередилися на оцінці того, чи можуть ці системи все ще перевершити класичні суперкомп’ютери. Одним з провідних методів такої оцінки є метод випадкової вибірки ланцюга (RCS), який з’явився у 2019 році. Завдання RCS є неймовірно складними для класичних комп’ютерів, оскільки кількість інформації у квантових схемах зростає в геометричній прогресії при їх масштабуванні. Зі збільшенням об’єму схеми класичним системам важко моделювати або робити вибірки на вихідних даних. Вимірювання об’єму квантової схеми за допомогою RCS допомагає визначити, чи можуть квантові системи перевершити класичні суперкомп’ютери, навіть у зашумленому середовищі. Примітно, що дослідження Google показало двократне збільшення об’єму схеми при збереженні попередніх рівнів точності, натякаючи на те, що зашумлені квантові системи все ще можуть виконувати завдання, які виходять за рамки класичних можливостей.
Ключовою частиною їхнього методу є тестування квантових пристроїв з використанням випадкової вибірки ланцюга для оцінки точності, яка вимірює, наскільки близько зашумлений квантовий процесор наближається до ідеальної, незашумленої системи. Дослідники розробили методику, яка називається перехресним ентропійним тестуванням (XEB), яка розділяє квантовий процесор на менші ділянки, щоб оцінити точність для більших схем. Результати дослідження демонструють, що такі процесори, як Sycamore від Google, можуть досягати кращих результатів, навіть в умовах високого рівня шуму.
Крім того, дослідження виявило два індуковані шумом фазові переходи. При низьких рівнях шуму квантові комп’ютери можуть повністю використовувати свою обчислювальну потужність, але при вищих рівнях шуму їх стає легше симулювати класичним комп’ютерам. Ці фазові переходи допомагають визначити, коли квантові комп’ютери дійсно перевершують класичні. Процесор Sycamore працює в режимі з низьким рівнем шуму, що ще раз підтверджує його квантові можливості.
Таким чином, дослідження Google просуває галузь квантових обчислень, демонструючи, як випадкова вибірка ланцюга може оцінити квантову продуктивність, попри наявність шуму. Відкриття індукованих шумом фазових переходів пропонує нове розуміння того, як квантові процесори поводяться в різних умовах зашумлення, прокладаючи шлях до більш відмовостійких квантових систем.
){kind=spacer}
)
)
)
)
)
)
)
