Нанотехнологии сегодня – Пресс-релиз: Машинное обучение способствует улучшению квантовой коррекции ошибок

Главная > Нажмите > Машинное обучение способствует улучшению квантовой коррекции ошибок

Изображение, созданное искусственным интеллектом, иллюстрирующее работу.

Абстрактные:
Исследователи из Центра квантовых вычислений RIKEN использовали машинное обучение для исправления ошибок в квантовых компьютерах (важный шаг для практической реализации этих устройств) с использованием автономной системы коррекции, которая, несмотря на то, что она приблизительна, может эффективно определить, как лучше всего внести необходимые исправления.

Машинное обучение способствует улучшению квантовой коррекции ошибок

Вако, Япония | Опубликовано 8 сентября 2023 г.

В отличие от классических компьютеров, которые работают с битами, которые могут принимать только базовые значения 0 и 1, квантовые компьютеры работают с «кубитами», которые могут принимать любую суперпозицию состояний вычислительного базиса. В сочетании с квантовой запутанностью, еще одной квантовой характеристикой, которая соединяет различные кубиты помимо классических средств, это позволяет квантовым компьютерам выполнять совершенно новые операции, создавая потенциальные преимущества в некоторых вычислительных задачах, таких как крупномасштабный поиск, задачи оптимизации и криптография.

Основная проблема внедрения квантовых компьютеров на практике связана с чрезвычайно хрупкой природой квантовых суперпозиций. Действительно, крошечные возмущения, вызванные, например, повсеместным присутствием окружающей среды, приводят к ошибкам, которые быстро разрушают квантовые суперпозиции и, как следствие, квантовые компьютеры теряют свое преимущество.

Чтобы преодолеть это препятствие, были разработаны сложные методы квантовой коррекции ошибок. Хотя теоретически они могут успешно нейтрализовать влияние ошибок, они часто сопряжены с огромными издержками в виде сложности устройства, что само по себе подвержено ошибкам и, таким образом, потенциально даже увеличивает подверженность ошибкам. Как следствие, полноценное исправление ошибок остается недостижимым.

В этой работе исследователи использовали машинное обучение для поиска схем исправления ошибок, которые минимизируют накладные расходы устройства, сохраняя при этом хорошую производительность исправления ошибок. С этой целью они сосредоточились на автономном подходе к квантовой коррекции ошибок, при котором тщательно продуманная искусственная среда заменяет необходимость выполнять частые измерения по обнаружению ошибок. Они также рассмотрели «бозонные кодировки кубитов», которые, например, доступны и используются в некоторых из наиболее многообещающих и распространенных на данный момент квантовых вычислительных машин на основе сверхпроводящих схем.

Поиск высокопроизводительных кандидатов в обширном пространстве поиска кодировок бозонных кубитов представляет собой сложную задачу оптимизации, которую исследователи решают с помощью обучения с подкреплением, передового метода машинного обучения, при котором агент исследует, возможно, абстрактную среду, чтобы изучить и оптимизировать свою политику действий. При этом группа обнаружила, что удивительно простое, приблизительное кодирование кубита может не только значительно снизить сложность устройства по сравнению с другими предложенными кодировками, но и превзойти своих конкурентов с точки зрения способности исправлять ошибки.

Есюн Цзэн, первый автор статьи, говорит: «Наша работа не только демонстрирует потенциал применения машинного обучения для квантовой коррекции ошибок, но также может приблизить нас на шаг к успешной реализации квантовой коррекции ошибок в экспериментах».

По словам Франко Нори, «машинное обучение может сыграть ключевую роль в решении крупномасштабных задач квантовых вычислений и оптимизации. В настоящее время мы активно участвуем в ряде проектов, которые интегрируют машинное обучение, искусственные нейронные сети, квантовую коррекцию ошибок и квантовую отказоустойчивость».

####

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, нажмите здесь

Контактная информация:
Йенс Уилкинсон
RIKEN
Офис: 81-484-621-424

Авторское право © РИКЕН

Если у вас есть комментарий, пожалуйста Контакты нас.

Издатели новостных выпусков, а не 7th Wave, Inc. или Nanotechnology Now, несут единоличную ответственность за точность содержания.

Закладка:

Ссылки по теме

НАЗВАНИЕ СТАТЬИ

Связанные новости Пресса

Новости и информация

Исследователи из Университета Чунг-Анг разрабатывают новый биосенсор ДНК для ранней диагностики рака шейки матки: электрохимический датчик, изготовленный из композита графитового нанолука и дисульфида молибдена, обнаруживает вирус папилломы человека (ВПЧ)-16 и ВПЧ-18 с высокой специфичностью. 8-сентября, 2023

Новое соединение активизирует иммунную систему при метастазах 8-сентября, 2023

Тесты не обнаружили свободных нанотрубок, выделяющихся в результате износа протектора шин. 8-сентября, 2023

Квантовые силы позволяют исследователям видеть невидимое 8-сентября, 2023

Возможные Фьючерсы

Исследователи из Университета Чунг-Анг разрабатывают новый биосенсор ДНК для ранней диагностики рака шейки матки: электрохимический датчик, изготовленный из композита графитового нанолука и дисульфида молибдена, обнаруживает вирус папилломы человека (ВПЧ)-16 и ВПЧ-18 с высокой специфичностью. 8-сентября, 2023

Новое соединение активизирует иммунную систему при метастазах 8-сентября, 2023

Тесты не обнаружили свободных нанотрубок, выделяющихся в результате износа протектора шин. 8-сентября, 2023

Квантовые силы позволяют исследователям видеть невидимое 8-сентября, 2023

Квантовые вычисления

Обучение квантовых компьютеров: физики выиграли престижную премию IBM 8-сентября, 2023

Раскрытие квантового потенциала: использование многомерных квантовых состояний с помощью КТ и ОУМ: генерация почти детерминированных запутанных состояний на основе ОУМ предлагает мост между фотонными технологиями для квантовых достижений 8-сентября, 2023

Ученые приближаются к масштабируемому квантовому моделированию на фотонном чипе: систему, использующую синтетические измерения на основе фотоники, можно использовать для объяснения сложных природных явлений 30-е июня, 2023

Прорыв в исследованиях может иметь большое значение для будущего квантовых вычислений: ирландские ученые подтверждают важные характеристики нового сверхпроводящего материала 30-е июня, 2023

Находки

Электронное обнаружение наношариков ДНК обеспечивает простое обнаружение патогенов. Рецензируемая публикация 8-сентября, 2023

Обучение квантовых компьютеров: физики выиграли престижную премию IBM 8-сентября, 2023

Раскрытие квантового потенциала: использование многомерных квантовых состояний с помощью КТ и ОУМ: генерация почти детерминированных запутанных состояний на основе ОУМ предлагает мост между фотонными технологиями для квантовых достижений 8-сентября, 2023

Тесты не обнаружили свободных нанотрубок, выделяющихся в результате износа протектора шин. 8-сентября, 2023

Объявления

Электронное обнаружение наношариков ДНК обеспечивает простое обнаружение патогенов. Рецензируемая публикация 8-сентября, 2023

Обучение квантовых компьютеров: физики выиграли престижную премию IBM 8-сентября, 2023

Тесты не обнаружили свободных нанотрубок, выделяющихся в результате износа протектора шин. 8-сентября, 2023

Квантовые силы позволяют исследователям видеть невидимое 8-сентября, 2023

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=57388