Nanotechnology Now - Comunicato stampa: L'apprendimento automatico contribuisce a una migliore correzione degli errori quantistici

Nanotechnology Now – Comunicato stampa: l’apprendimento automatico contribuisce a una migliore correzione degli errori quantistici

Timestamp: 15 settembre 2023 1:25
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Un'immagine generata dall'intelligenza artificiale che illustra il lavoro
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Abstract:
I ricercatori del RIKEN Center for Quantum Computing hanno utilizzato l’apprendimento automatico per eseguire la correzione degli errori per i computer quantistici – un passo cruciale per rendere pratici questi dispositivi – utilizzando un sistema di correzione autonomo che, nonostante sia approssimativo, può determinare in modo efficiente il modo migliore per apportare le correzioni necessarie.

L’apprendimento automatico contribuisce a una migliore correzione degli errori quantistici


Wako, Giappone | Pubblicato l'8 settembre 2023

A differenza dei computer classici, che operano su bit che possono assumere solo i valori di base 0 e 1, i computer quantistici operano su “qubit”, che possono assumere qualsiasi sovrapposizione degli stati base computazionali. In combinazione con l’entanglement quantistico, un’altra caratteristica quantistica che collega diversi qubit oltre i mezzi classici, ciò consente ai computer quantistici di eseguire operazioni completamente nuove, dando origine a potenziali vantaggi in alcune attività computazionali, come ricerche su larga scala, problemi di ottimizzazione e crittografia.

La sfida principale per mettere in pratica i computer quantistici deriva dalla natura estremamente fragile delle sovrapposizioni quantistiche. In effetti, piccole perturbazioni indotte, ad esempio, dalla presenza onnipresente di un ambiente danno origine a errori che distruggono rapidamente le sovrapposizioni quantistiche e, di conseguenza, i computer quantistici perdono il loro vantaggio.

Per superare questo ostacolo sono stati sviluppati metodi sofisticati per la correzione degli errori quantistici. Anche se in teoria possono neutralizzare con successo l’effetto degli errori, spesso comportano un enorme sovraccarico in termini di complessità del dispositivo, che di per sé è soggetto a errori e quindi potenzialmente aumenta anche l’esposizione agli errori. Di conseguenza, la correzione completa degli errori è rimasta sfuggente.

In questo lavoro, i ricercatori hanno sfruttato l’apprendimento automatico alla ricerca di schemi di correzione degli errori che riducano al minimo il sovraccarico del dispositivo pur mantenendo buone prestazioni di correzione degli errori. A tal fine, si sono concentrati su un approccio autonomo alla correzione degli errori quantistici, in cui un ambiente artificiale progettato in modo intelligente sostituisce la necessità di eseguire frequenti misurazioni per il rilevamento degli errori. Hanno anche esaminato le “codifiche bosoniche dei qubit”, che sono, ad esempio, disponibili e utilizzate in alcune delle macchine di calcolo quantistico attualmente più promettenti e diffuse basate su circuiti superconduttori.

Trovare candidati ad alte prestazioni nel vasto spazio di ricerca delle codifiche di qubit bosonici rappresenta un compito di ottimizzazione complesso, che i ricercatori affrontano con l’apprendimento per rinforzo, un metodo avanzato di apprendimento automatico, in cui un agente esplora un ambiente possibilmente astratto per apprendere e ottimizzare la sua politica d’azione. In questo modo, il gruppo ha scoperto che una codifica qubit sorprendentemente semplice e approssimativa potrebbe non solo ridurre notevolmente la complessità del dispositivo rispetto ad altre codifiche proposte, ma anche sovraperformare i suoi concorrenti in termini di capacità di correggere gli errori.

Yexiong Zeng, il primo autore dell’articolo, afferma: “Il nostro lavoro non solo dimostra il potenziale dell’implementazione dell’apprendimento automatico verso la correzione degli errori quantistici, ma potrebbe anche portarci un passo avanti verso l’implementazione di successo della correzione degli errori quantistici negli esperimenti”.

Secondo Franco Nori, “L’apprendimento automatico può svolgere un ruolo fondamentale nell’affrontare le sfide del calcolo quantistico e dell’ottimizzazione su larga scala. Attualmente siamo attivamente coinvolti in una serie di progetti che integrano l’apprendimento automatico, le reti neurali artificiali, la correzione degli errori quantistici e la tolleranza ai guasti quantistici”.

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Contatti:
Jens Wilkinson
RIKEN
Ufficio: 81-484-621-424

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