I ricercatori sviluppano un metodo per misurare i computer quantistici

I ricercatori dell’Università di Waterloo hanno sviluppato un metodo per misurare le prestazioni dei computer quantistici, e potrebbe aiutare a stabilire standard universali per queste macchine. 

Il nuovo metodo si chiama benchmarking ciclico, e i ricercatori lo utilizzano per valutare il potenziale di scalabilità. Il metodo viene utilizzato anche per confrontare diverse piattaforme quantistiche tra loro. 

Joel Wallman è un professore assistente alla Facoltà di Matematica e all’Istituto di Informatica Quantistica di Waterloo.

“Questo risultato potrebbe aiutare a stabilire standard per le prestazioni e a rafforzare lo sforzo di costruire un computer quantistico grande e pratico,” ha detto Wallman. “Un metodo coerente per caratterizzare e correggere gli errori nei sistemi quantistici fornisce una standardizzazione per il modo in cui un processore quantistico viene valutato, permettendo di confrontare in modo equo i progressi nelle diverse architetture.”

Il benchmarking ciclico aiuta gli utenti di calcolo quantistico a confrontare le piattaforme hardware in competizione e a aumentare la capacità di ogni piattaforma di fornire soluzioni per ciò su cui stanno lavorando.

In questo momento, la corsa al calcolo quantistico sta diventando evidente in tutto il mondo. Il numero di piattaforme di calcolo quantistico cloud e di offerte sta aumentando, e grandi aziende come Microsoft , IBM e Google (GOOGL ) stanno costantemente sviluppando nuove tecnologie. 

Il metodo di benchmarking ciclico funziona determinando la probabilità totale di errore in qualsiasi applicazione di calcolo quantistico. Ciò avviene quando l’applicazione viene implementata attraverso la compilazione casualizzata. Il benchmarking ciclico fornisce il primo mezzo cross-piattaforma per misurare e confrontare le capacità dei processori quantistici, e viene personalizzato in base alle applicazioni su cui gli utenti stanno lavorando. 

Joseph Emerson è un membro della facoltà dell’IQC.

“Grazie al recente raggiungimento della supremazia quantistica da parte di Google, ci troviamo all’alba di ciò che io chiamo l’`era della scoperta quantistica’,” ha detto Emerson. “Ciò significa che i computer quantistici soggetti a errori forniranno soluzioni a problemi computazionali interessanti, ma la qualità delle loro soluzioni non potrà più essere verificata da computer ad alte prestazioni.

“Siamo entusiasti perché il benchmarking ciclico fornisce una soluzione molto necessaria per migliorare e validare le soluzioni di calcolo quantistico in questa nuova era di scoperta quantistica.”

Emerson e Wallman hanno fondato Quantum Benchmark Inc., una spin-off dell’IQC. Hanno concesso in licenza la tecnologia a società leader nel settore del calcolo quantistico, tra cui lo sforzo di Google Quantum AI.

La meccanica quantistica ha trasformato i computer quantistici in macchine estremamente potenti per il calcolo. I computer quantistici sono in grado di risolvere problemi complessi in modo più efficiente dei computer tradizionali o digitali. 

I qubit sono l’unità di base di elaborazione in un computer quantistico, ma sono estremamente fragili. Qualsiasi tipo di imperfezione o fonte di rumore nel sistema può portare a errori che causano soluzioni errate in un calcolo quantistico.

Il primo passo per andare avanti con il calcolo quantistico è ottenere il controllo su un computer quantistico a piccola scala con uno o due qubit. Un computer quantistico più grande potrebbe eseguire compiti più complessi come l’apprendimento automatico o la simulazione di sistemi complessi, il che potrebbe portare a progressi come la scoperta di nuovi farmaci. Il problema è che progettare un computer quantistico più grande è più difficile, e la possibilità di errore è maggiore man mano che i qubit vengono aggiunti e il sistema quantistico si scala. 

Un profilo del rumore e degli errori viene prodotto quando un sistema quantistico viene caratterizzato. Ciò indica se il processore sta eseguendo i calcoli che gli vengono richiesti. Tutti gli errori significativi devono essere caratterizzati per comprendere le prestazioni di un computer quantistico o per scalare. 

Wallman, Emerson e un gruppo di ricercatori dell’Università di Innsbruck hanno sviluppato un metodo per valutare tutte le velocità di errore che influiscono su un computer quantistico. La nuova tecnica è stata implementata per il computer quantistico a trappola di ioni dell’Università di Innsbruck, e ha scoperto che le velocità di errore non aumentano man mano che le dimensioni del computer quantistico si scalano. 

“Il benchmarking ciclico è il primo metodo per verificare in modo affidabile se si è sulla strada giusta per scalare il design complessivo del proprio computer quantistico,” ha detto Wallman. “Questi risultati sono significativi perché forniscono un modo completo di caratterizzare gli errori in tutte le piattaforme di calcolo quantistico.”