Google mesterséges intelligenciával javítja a kvantumszámítógépek stabilitását
A Google Quantum AI kutatói olyan rendszert fejlesztettek, amely mesterséges intelligencia segítségével valós időben korrigálja a kvantumprocesszor működési paramétereit, ezzel jelentősen csökkentve a számítási hibákat.
A kvantumbiteket (qubiteket) rendkívül érzékenyek a környezeti hatásokra, és a legkisebb zavarok is torzíthatják a számítási eredményeket. Bár a fizikai qubiteket logikai qubitokká kombinálva részben korrigálhatók az egyes elemek hibái, a kvantumprocesszor vezérlésének folyamatos, precíz beállítása továbbra is kritikus marad. Az eddig alkalmazott módszer szerint a számítást fel kellett függeszteni a kalibráláshoz, ami hosszú ideig futó algoritmusok esetén komoly problémát jelentene.
A Google kutatói ezért új megközelítést dolgoztak ki: a kvantumhiba-korrekció során keletkező hibajelek egyben tanítójelként szolgálnak egy mesterséges intelligencia ágensnek. Az ügynök megerősítéses tanulást (reinforcement learning) alkalmaz, és a számítás közben folyamatosan módosítja a kvantumprocesszor több mint ezer vezérlőparaméterét. A módszert a Google szupravezetős Willow kvantumprocesszorán tesztelték, ahol a mesterséges zavarokkal szemben az eljárás 2,4-szeresére, további decoder-optimalizálással 3,5-szeresére javította a logikai hibaarány stabilitását.
A Nature tudományos folyóiratban publikált tanulmány szerint még egy jól kalibrált processzor esetén is 20 százalékkal csökkent a logikai hibaarány a további finomhangolás révén. A szimulációk azt mutatják, hogy a módszer nagyobb rendszerekre is kiterjeszthető: tízezernyi vezérlőparaméterrel végzett szimulációkban az optimalizálás sebessége nem függött a rendszer méretétől.
A kutatók hangsúlyozzák, hogy egyelőre technikai demonstrációról van szó. A kísérletek egy logikai kvantumállapot hosszú ideig tartó stabilizálására összpontosítottak, a következő lépés pedig az automatikus kalibrálás tesztelése lesz több logikai qubittel végzett valódi kvantumalgoritmusokon. A mesterséges intelligencia támogatása azonban nem oldja meg a kvantumhiba-korrekció alapvető hardverproblémáit: a módszer csak akkor működik, ha a fizikai qubitek már kellően alacsony hibaaránnyal rendelkeznek, és az ügynök csak lassú változásokat képes kompenzálni, hirtelen zavarokkal szemben korlátai vannak.
Forrás: ComputerBase — „Quantencomputer: KI soll im Betrieb aus Fehlern lernen - ComputerBase”
Ez az összefoglaló a fenti forrás alapján, mesterséges intelligenciával készült. Szerkesztőségi ellenőrzésen nem esett át; a részletekért olvasd el az eredeti cikket.