Nanotechnologia teraz — komunikat prasowy: Uczenie maszynowe przyczynia się do lepszej korekcji błędów kwantowych

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Strona główna > Naciśnij przycisk > Uczenie maszynowe przyczynia się do lepszej korekcji błędów kwantowych

Obraz ilustrujący pracę wygenerowany przez sztuczną inteligencję

Abstrakcyjny:
Naukowcy z RIKEN Center for Quantum Computing wykorzystali uczenie maszynowe do korekcji błędów komputerów kwantowych – co stanowi kluczowy krok w kierunku uczynienia tych urządzeń praktycznymi – przy użyciu autonomicznego systemu korekcji, który mimo że jest przybliżony, może skutecznie określić, w jaki sposób najlepiej wprowadzić niezbędne poprawki.

Uczenie maszynowe przyczynia się do lepszej korekcji błędów kwantowych

Wako, Japonia | Opublikowano 8 września 2023 r

W przeciwieństwie do komputerów klasycznych, które operują na bitach mogących przyjmować jedynie podstawowe wartości 0 i 1, komputery kwantowe operują na „kubitach”, które mogą przyjmować dowolną superpozycję stanów baz obliczeniowych. W połączeniu ze splątaniem kwantowym, kolejną cechą kwantową, która łączy różne kubity w sposób wykraczający poza klasyczne rozwiązania, umożliwia to komputerom kwantowym wykonywanie zupełnie nowych operacji, co daje potencjalne korzyści w niektórych zadaniach obliczeniowych, takich jak wyszukiwania na dużą skalę, problemy optymalizacyjne i kryptografia.

Główne wyzwanie stojące przed wdrożeniem komputerów kwantowych w praktyce wynika z niezwykle delikatnej natury superpozycji kwantowych. Rzeczywiście, drobne zakłócenia wywołane na przykład wszechobecną obecnością środowiska powodują błędy, które szybko niszczą superpozycje kwantowe, w wyniku czego komputery kwantowe tracą swoją przewagę.

Aby pokonać tę przeszkodę, opracowano wyrafinowane metody korekcji błędów kwantowych. Chociaż teoretycznie mogą skutecznie neutralizować skutki błędów, często wiążą się z ogromnym obciążeniem w postaci złożoności urządzenia, które samo w sobie jest podatne na błędy, a zatem potencjalnie nawet zwiększa narażenie na błędy. W rezultacie pełna korekcja błędów pozostała nieuchwytna.

W tej pracy badacze wykorzystali uczenie maszynowe w poszukiwaniu schematów korekcji błędów, które minimalizują obciążenie urządzenia przy jednoczesnym zachowaniu dobrej wydajności korekcji błędów. W tym celu skupili się na autonomicznym podejściu do korekcji błędów kwantowych, w którym sprytnie zaprojektowane, sztuczne środowisko zastępuje konieczność wykonywania częstych pomiarów wykrywających błędy. Przyjrzeli się także „bozonowym kodowaniu kubitów”, które są na przykład dostępne i wykorzystywane w niektórych z obecnie najbardziej obiecujących i rozpowszechnionych maszyn obliczeniowych kwantowych opartych na obwodach nadprzewodzących.

Znalezienie najskuteczniejszych kandydatów w ogromnej przestrzeni wyszukiwania bozonowych kodowań kubitów stanowi złożone zadanie optymalizacyjne, które badacze realizują za pomocą uczenia się przez wzmacnianie, zaawansowanej metody uczenia maszynowego, w ramach której agent bada potencjalnie abstrakcyjne środowisko w celu uczenia się i optymalizacji swojej polityki działania. Dzięki temu grupa odkryła, że zaskakująco proste, przybliżone kodowanie kubitowe może nie tylko znacznie zmniejszyć złożoność urządzenia w porównaniu z innymi proponowanymi kodowaniami, ale także przewyższa konkurencję pod względem zdolności korygowania błędów.

Yexiong Zeng, pierwszy autor artykułu, mówi: „Nasza praca nie tylko pokazuje potencjał wykorzystania uczenia maszynowego do korekcji błędów kwantowych, ale może również przybliżyć nas o krok do pomyślnego wdrożenia korekcji błędów kwantowych w eksperymentach”.

Według Franco Nori: „Uczenie maszynowe może odegrać kluczową rolę w stawianiu czoła wyzwaniom związanym z obliczeniami kwantowymi i optymalizacją na dużą skalę. Obecnie aktywnie uczestniczymy w szeregu projektów integrujących uczenie maszynowe, sztuczne sieci neuronowe, korekcję błędów kwantowych i tolerancję błędów kwantowych.”

####

Aby uzyskać więcej informacji, kliknij tutaj

Łączność:
Jensa Wilkinsona
RIKEN
Biuro: 81-484-621-424

Prawa autorskie © RIKEN

Jeśli masz komentarz, proszę Kontakt my.

Wydawcy komunikatów prasowych, a nie 7th Wave, Inc. lub Nanotechnology Now, ponoszą wyłączną odpowiedzialność za dokładność treści.

Zakładka: