Công nghệ nano hiện nay - Thông cáo báo chí: Học máy góp phần sửa lỗi lượng tử tốt hơn

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Trang Chủ > Ấn Bản > Học máy góp phần sửa lỗi lượng tử tốt hơn

Một hình ảnh do AI tạo ra minh họa tác phẩm

Tóm tắt:
Các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Điện toán Lượng tử RIKEN đã sử dụng công nghệ học máy để thực hiện sửa lỗi cho máy tính lượng tử—một bước quan trọng để biến các thiết bị này thành hiện thực—bằng cách sử dụng một hệ thống sửa lỗi tự động, mặc dù chỉ gần đúng nhưng có thể xác định một cách hiệu quả cách tốt nhất để thực hiện các sửa lỗi cần thiết.

Học máy góp phần sửa lỗi lượng tử tốt hơn

Wako, Nhật Bản | Đăng vào ngày 8 tháng 2023 năm XNUMX

Ngược lại với máy tính cổ điển, hoạt động trên các bit chỉ có thể lấy giá trị cơ bản 0 và 1, máy tính lượng tử hoạt động trên “qubit”, có thể đảm nhận bất kỳ sự chồng chất nào của các trạng thái cơ sở tính toán. Kết hợp với sự vướng víu lượng tử, một đặc tính lượng tử khác kết nối các qubit khác nhau ngoài các phương tiện cổ điển, điều này cho phép máy tính lượng tử thực hiện các hoạt động hoàn toàn mới, mang lại lợi thế tiềm năng trong một số nhiệm vụ tính toán, chẳng hạn như tìm kiếm quy mô lớn, các vấn đề tối ưu hóa và mật mã.

Thách thức chính trong việc đưa máy tính lượng tử vào thực tế bắt nguồn từ bản chất cực kỳ mong manh của sự chồng chất lượng tử. Thật vậy, chẳng hạn, những nhiễu loạn nhỏ do sự hiện diện khắp nơi của một môi trường gây ra sẽ gây ra các lỗi phá hủy nhanh chóng sự chồng chất lượng tử và kết quả là máy tính lượng tử mất đi lợi thế của chúng.

Để vượt qua trở ngại này, các phương pháp tinh vi để sửa lỗi lượng tử đã được phát triển. Về mặt lý thuyết, mặc dù chúng có thể vô hiệu hóa thành công tác động của lỗi, nhưng chúng thường đi kèm với chi phí lớn về độ phức tạp của thiết bị, vốn dễ bị lỗi và do đó thậm chí có khả năng làm tăng khả năng xảy ra lỗi. Kết quả là, việc sửa lỗi hoàn toàn vẫn khó nắm bắt.

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã tận dụng công nghệ học máy để tìm kiếm các sơ đồ sửa lỗi giúp giảm thiểu chi phí hoạt động của thiết bị trong khi vẫn duy trì hiệu suất sửa lỗi tốt. Để đạt được mục tiêu này, họ tập trung vào một phương pháp tự động sửa lỗi lượng tử, trong đó một môi trường nhân tạo, được thiết kế thông minh sẽ thay thế nhu cầu thực hiện các phép đo phát hiện lỗi thường xuyên. Họ cũng xem xét “mã hóa qubit bosonic”, ví dụ, có sẵn và được sử dụng trong một số máy tính lượng tử phổ biến và hứa hẹn nhất hiện nay dựa trên các mạch siêu dẫn.

Việc tìm kiếm các ứng cử viên có hiệu suất cao trong không gian tìm kiếm rộng lớn của mã hóa qubit bosonic thể hiện một nhiệm vụ tối ưu hóa phức tạp mà các nhà nghiên cứu giải quyết bằng học tăng cường, một phương pháp học máy tiên tiến, trong đó tác nhân khám phá một môi trường có thể trừu tượng để tìm hiểu và tối ưu hóa chính sách hành động của nó. Với điều này, nhóm nhận thấy rằng mã hóa qubit gần đúng, đơn giản một cách đáng ngạc nhiên không chỉ có thể giảm đáng kể độ phức tạp của thiết bị so với các mã hóa được đề xuất khác mà còn vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh về khả năng sửa lỗi.

Yexiong Zeng, tác giả đầu tiên của bài báo, cho biết: “Công việc của chúng tôi không chỉ chứng tỏ tiềm năng triển khai học máy theo hướng sửa lỗi lượng tử mà còn có thể đưa chúng tôi tiến một bước gần hơn đến việc thực hiện thành công việc sửa lỗi lượng tử trong các thí nghiệm”.

Theo Franco Nori, “Học máy có thể đóng một vai trò then chốt trong việc giải quyết các thách thức tối ưu hóa và tính toán lượng tử quy mô lớn. Hiện tại, chúng tôi đang tích cực tham gia vào một số dự án tích hợp máy học, mạng lưới thần kinh nhân tạo, sửa lỗi lượng tử và khả năng chịu lỗi lượng tử.”

####

Để biết thêm thông tin, xin vui lòng bấm vào tại đây

Liên hệ:
Jens Wilkinson
RIKEN
Văn phòng: 81-484-621-424

Nếu bạn có một bình luận, xin vui lòng Liên hệ chúng tôi.

Các tổ chức phát hành tin tức, không phải 7th Wave, Inc. hay Nanotech Now, chỉ chịu trách nhiệm về tính chính xác của nội dung.

Bookmark: