होम > दबाएँ > Machine learning contributes to better quantum error correction
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| An AI-generated image illustrating the work |
सार:
Researchers from the RIKEN Center for Quantum Computing have used machine learning to perform error correction for quantum computers—a crucial step for making these devices practical—using an autonomous correction system that despite being approximate, can efficiently determine how best to make the necessary corrections.
मशीन लर्निंग बेहतर क्वांटम त्रुटि सुधार में योगदान देता है
Wako, Japan | Posted on September 8th, 2023
In contrast to classical computers, which operate on bits that can only take the basic values 0 and 1, quantum computers operate on “qubits”, which can assume any superposition of the computational basis states. In combination with quantum entanglement, another quantum characteristic that connects different qubits beyond classical means, this enables quantum computers to perform entirely new operations, giving rise to potential advantages in some computational tasks, such as large-scale searches, optimization problems, and cryptography.
क्वांटम कंप्यूटरों को व्यवहार में लाने की दिशा में मुख्य चुनौती क्वांटम सुपरपोज़िशन की अत्यंत नाजुक प्रकृति से उत्पन्न होती है। वास्तव में, उदाहरण के लिए, पर्यावरण की सर्वव्यापी उपस्थिति से प्रेरित छोटी-छोटी गड़बड़ियाँ त्रुटियों को जन्म देती हैं जो क्वांटम सुपरपोजिशन को तेजी से नष्ट कर देती हैं और, परिणामस्वरूप, क्वांटम कंप्यूटर अपनी बढ़त खो देते हैं।
To overcome this obstacle, sophisticated methods for quantum error correction have been developed. While they can, in theory, successfully neutralize the effect of errors, they often come with a massive overhead in device complexity, which itself is error-prone and thus potentially even increases the exposure to errors. As a consequence, full-fledged error correction has remained elusive.
In this work, the researchers leveraged machine learning in a search for error correction schemes that minimize the device overhead while maintaining good error correcting performance. To this end, they focused on an autonomous approach to quantum error correction, where a cleverly designed, artificial environment replaces the necessity to perform frequent error-detecting measurements. They also looked at “bosonic qubit encodings”, which are, for instance, available and utilized in some of the currently most promising and widespread quantum computing machines based on superconducting circuits.
Finding high-performing candidates in the vast search space of bosonic qubit encodings represents a complex optimization task, which the researchers address with reinforcement learning, an advanced machine learning method, where an agent explores a possibly abstract environment to learn and optimize its action policy. With this, the group found that a surprisingly simple, approximate qubit encoding could not only greatly reduce the device complexity compared to other proposed encodings, but also outperformed its competitors in terms of its capability to correct errors.
पेपर के पहले लेखक येक्सियोंग ज़ेंग कहते हैं, "हमारा काम न केवल क्वांटम त्रुटि सुधार की दिशा में मशीन लर्निंग को तैनात करने की क्षमता को प्रदर्शित करता है, बल्कि यह हमें प्रयोगों में क्वांटम त्रुटि सुधार के सफल कार्यान्वयन के करीब भी ला सकता है।"
फ्रेंको नोरी के अनुसार, “मशीन लर्निंग बड़े पैमाने पर क्वांटम गणना और अनुकूलन चुनौतियों का समाधान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। वर्तमान में, हम कई परियोजनाओं में सक्रिय रूप से शामिल हैं जो मशीन लर्निंग, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, क्वांटम त्रुटि सुधार और क्वांटम दोष सहिष्णुता को एकीकृत करते हैं।
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आरआईकेईएन
कार्यालय: 81-484-621-424
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