Nová metoda zlepšuje výkon kvantových počítačů a snižuje environmentální dopad

Tým výzkumníků z Národního institutu pro informační a komunikační technologie, Univerzity Keio, Tokijské univerzity vědy a Univerzity Tokio úspěšně vyvinul metodu pro systematické hledání optimální sekvence kvantových operací pro kvantový počítač. Tato nová metoda je první, která dosáhla úspěchu.

Výzkum byl zveřejněn v odborném časopise Physical Review A.

Vývoj nové metody

Kvantové počítače provádějí úkoly pomocí sekvence kvantových operací, které tradičně zahrnovaly ruční zápis operátorů na základě existujících metod. Tým vyvinul systematickou metodu, která aplikuje teorii optimálního řízení (algoritmus GRAPE) pro identifikaci teoreticky optimální sekvence ze všech možných kvantových operací.

Nová metoda se očekává, že bude užitečná pro středně velké kvantové počítače. Současně tým říká, že by měla pomoci zlepšit výkon kvantových počítačů a zároveň snížit environmentální dopad v blízké budoucnosti.

Kvantové počítače mají potenciál řešit širokou škálu složitých problémů, jako je snížení environmentální zátěže snížením spotřeby energie a objevování nových chemických látek pro medicínské účely.

Výzvy kvantového počítačového vývoje

Jednou z hlavních výzev kvantového počítačového vývoje je, že kvantový stav je velmi citlivý na šum, což znamená, že je obtížné ho udržet stabilní po delší dobu. Operace musí být dokončeny v čase, kdy je koherentní kvantový stav udržen, a to vyžaduje metodu pro systematické identifikování optimálních sekvencí.

Sekvence kvantových operací je počítačový program, který je zapsán v lidsky čitelném jazyce, a je převeden pro zpracování kvantovým počítačem. Sekvence kvantových operací zahrnuje 1-qubitové operace a 2-qubitové operace, ale nejlepší sekvence má nejmenší počet operací a zároveň nejlepší výkon.

Nově vyvinutá metoda analyzuje všechny možné sekvence elementárních kvantových operací pomocí algoritmu GRAPE, který je numerickou teorií optimálního řízení. Tým vytváří tabulku sekvencí kvantových operací a indexu výkonu pro každou, který může činit tisíce až miliony. Optimální sekvence kvantových operací může být systematicky identifikována na základě nahromaděných dat.

Metoda týmu může také analyzovat kompletní seznam všech sekvencí kvantových operací a vyhodnotit konvenční metody, což umožňuje stanovit referenční body pro minulý a budoucí výzkum.

Tým také objevil, že existuje mnoho vynikajících optimálních sekvencí kvantových operací, což znamená, že pravděpodobnostní přístup by mohl rozšířit aplikovatelnost nové metody na větší úkoly. Integrací strojového učení s metodou lze zvýšit predikční sílu ještě více.