Výzkumníci vyvinuli metodu pro měření kvantových počítačů

Výzkumníci z University of Waterloo vyvinuli metodu pro měření výkonu kvantových počítačů, a tato metoda by mohla pomoci stanovit univerzální standardy pro tyto stroje. 

Nová metoda se nazývá cyklické benchmarking, a výzkumníci ji používají k hodnocení potenciálu škálovatelnosti. Tato metoda se také používá k porovnávání různých kvantových platforem navzájem. 

Joel Wallman je asistent profesora na Fakultě matematiky a Institutu pro kvantové počítače University of Waterloo.

“Tento objev by mohl výrazně přispět k stanovení standardů pro výkon a posílit úsilí o stavbu velkého, praktického kvantového počítače,” řekl Wallman. “Konzistentní metoda pro charakterizaci a opravu chyb v kvantových systémech poskytuje standardizaci pro způsob, jakým je kvantový procesor hodnocen, a umožňuje spravedlivé srovnání pokroku v různých architekturách.”

Cyklické benchmarking pomáhá uživatelům kvantových počítačů porovnávat konkurenční hardwarové platformy a zvyšovat schopnost každé platformy najít řešení pro daný problém.

V současné době se kvantová výpočetní soutěž stává stále více zřetelnou po celém světě. Počet cloudových kvantových počítačových platforem a nabídek se zvyšuje, a velké společnosti jako Microsoft , IBM a Google (GOOGL ) neustále vyvíjejí novou technologii. 

Metoda cyklického benchmarking funguje tak, že určuje celkovou pravděpodobnost chyby pro danou kvantovou počítačovou aplikaci. To se děje, když je aplikace implementována pomocí náhodného sestavení. Cyklické benchmarking poskytuje první meziplatformní způsob měření a porovnávání schopností kvantových procesorů, a je přizpůsobeno podle aplikací, na kterých uživatelé pracují. 

Joseph Emerson je členem fakulty Institutu pro kvantové počítače.

“Díky nedávnému úspěchu Googlu v oblasti kvantové nadřazenosti jsme nyní na počátku toho, co nazývám `kvantovou objevnou érou’,” řekl Emerson. “To znamená, že chybové kvantové počítače budou poskytovat řešení zajímavých výpočetních problémů, ale kvalita jejich řešení již nebude moci být ověřena pomocí high-performance počítačů.

“Jsme nadšeni, protože cyklické benchmarking poskytuje potřebné řešení pro zlepšení a ověření kvantových počítačových řešení v této nové éře kvantového objevu.”

Emerson a Wallman založili společnost Quantum Benchmark Inc., spin-off Institutu pro kvantové počítače. Tato společnost licencovala technologii vedoucím společnostem v oblasti kvantových počítačů, včetně úsilí Googlu o kvantovní umělou inteligenci.

Kvantová mechanika proměnila kvantové počítače v extrémně výkonné stroje pro výpočet. Kvantové počítače jsou schopny řešit složité problémy mnohem efektivněji než tradiční nebo digitální počítače. 

Kubity jsou základní procesní jednotkou v kvantovém počítači, ale jsou extrémně křehké. Jakékoli nedokonalosti nebo zdroje šumu v systému mohou vést k určitým chybám, které způsobují nesprávná řešení během kvantového výpočtu.

Prvním krokem k dalšímu pokroku v oblasti kvantových počítačů je získat kontrolu nad malým kvantovým počítačem s jedním nebo dvěma kubity. Více kvantový počítač by mohl provádět složitější úkoly, jako je strojové učení nebo simulace složitých systémů, což by mohlo vést k pokrokům, jako je objev nových léků. Problém spočívá v tom, že inženýrství většího kvantového počítače je složitější, a možnost chyby je větší, protože se přidávají kubity a kvantový systém se škáluje. 

Profil šumu a chyb je vytvořen, když je kvantový systém charakterizován. To ukazuje, zda procesor provádí výpočty, které jsou od něj požadovány. Všechny významné chyby musí být charakterizovány, aby bylo možné pochopit výkon kvantového počítače nebo jej škálovat. 

Wallman, Emerson a skupina výzkumníků z University of Innsbruck vyvinuli metodu pro hodnocení všech chyb, které ovlivňují kvantový počítač. Nová technika byla implementována pro iontový pastový kvantový počítač na University of Innsbruck, a zjistila, že rychlost chyb se nezvyšuje, když se velikost kvantového počítače škáluje. 

“Cyklické benchmarking je první metodou pro spolehlivé ověření, zda jste na správné cestě ke škálování celkového designu vašeho kvantového počítače,” řekl Wallman. “Tyto výsledky jsou významné, protože poskytují komplexní způsob charakterizace chyb napříč všemi kvantovými počítačovými platformami.”