Kvantecomputing

Microsofts sprang mot feiltilgjengelig kvantecomputing med Azure Quantum

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Kvantecomputing, med sin løfte om å løse komplekse problemer som klassiske datamaskiner sliter med, har vært et tema for intens forskning og utvikling. Microsoft (MSFT ), en nøkkelaktør i kvantecomputingfeltet, tar store skritt mot å oppnå feiltilgjengelig kvantecomputing i stor skala gjennom sin Azure Quantum-plattform. Denne artikkelen tar en nærmere titt på disse utviklingene, forklarer deres betydning og vurderer hvordan de kan forme fremtiden for datamaskiner.

Kvantecomputing i stor skala: En nødvendighet

I jakten på å bruke kvantecomputing til å løse noen av de største utfordringene som klimaendringer og medisinske gjennombrudd, ekspertene anslår at vi ville trenge kvantdatorer drevet av minst en million qubits. En qubit, kort for kvantebit, er den grunnleggende enheten for informasjon i kvantecomputing. I motsetning til klassiske biter som bare kan eksistere i en av to tilstander, 0 eller 1, på et gitt tidspunkt, kan qubits eksistere i en superposisjon av tilstander. Dette betyr at en qubit kan være i en tilstand som representerer både 0 og 1 samtidig. I tillegg kan qubits være sammenfiltret med hverandre, hvor tilstanden til en qubit avhenger av tilstanden til en annen qubit. Dette muliggjør at qubits kan kode kompleks informasjon og parallellprosesseringskapasiteter som overgår klassisk datamaskin.

Ufordringen med qubits’ sensitivitet

En av hovedutfordringene i kvantecomputing er qubits’ sensitivitet for feil. Selv små miljøendringer kan føre til feil som vesentlig påvirker påliteligheten av kvantdatorer for praktisk bruk. I tillegg kan små feil ha en stor innvirkning på prosessene i kvantecomputing. For eksempel, selv om en trofasthet på 99,9% kan synes rimelig, det vil si feil skjer bare en gang per 1 000 operasjoner, er det ganske høyt for kvantecomputing hvor operasjoner går inn i millioner av qubits for å løse komplekse problemer. Dette kan føre til mange feil som bygges opp, og gjør resultater mindre pålitelige.

Feilkorreksjon ved hjelp av logiske qubits

Å forbedre robustheten mot feil er kritisk for å forbedre påliteligheten og skalerbarheten av kvantecomputing. Forskere utvikler aktivt feilkorreksjonsstrategier på både fysisk og logisk nivå av qubits. Mens å bare øke trofastheten av fysisk qubits kanskje ikke fullstendig løse problemet, tilbyr bruken av logiske qubits en løftende fremtid.

Microsoft og Quantinuum’s feilreduksjons gjennombrudd

I et nylig samarbeid lyktes Microsoft og Quantinuum å løse den langvarige utfordringen med qubits’ sårbarhet for feil. De oppnådde dette ved å integrere Quantinuum’s hardwaresystem med Microsoft’s qubit-virtualisering eller logisk qubit-system, og oppnådde et integrert og robust system som oppnådde en imponerende 800-gangs forbedring av feilhåndtering. Denne integreringen tillot forskerne å utføre 14 000 uavhengige instanser uten å møte noen feil.

Påvirkningen utover feilreduksjon

Samarbeidet mellom Quantinuum’s hardware og Microsoft’s qubit-virtualiseringssystem går utover bare feilreduksjon. Ved å integrere disse teknologiene, får forskerne en stabil plattform for å utvikle og implementere komplekse kvantecalgoritmer. Denne utviklingen kan oppmuntre til innovasjon i områder som materivitenskap og kryptografi, og forbedre tilgjengeligheten av kvantecomputingsteknologier. Etterhvert som plattformen modnes og blir mer tilgjengelig, kan den kanskje åpne opp for flere forskere og institusjoner å engasjere seg i avansert forskning.

Sluttorden

Microsofts forsøk på å oppnå feiltilgjengelig kvantecomputing gjennom Azure Quantum markerer et gjennombrudd i beregningskapasiteter. Mens fokuset har vært på feilreduksjon, avdekker integreringen av Quantinuum’s kvantehardware og Microsoft’s qubit-virtualiseringssystem en rekke muligheter utover bare feilreduksjon. Denne fremgangen etablerer en robust basis for å utforske komplekse kvantecalgoritmer. Ved å brygge gapet mellom hardware og virtualisering, gir Microsoft forskerne mulighet til å utforske nye grenser over vitenskapelige domener som materivitenskap og kryptografi.

Dr. Tehseen Zia er en fast ansatt associate professor ved COMSATS University Islamabad, med en PhD i AI fra Vienna University of Technology, Østerrike. Som spesialist i kunstig intelligens, maskinlæring, datavitenskap og datavisjon, har han gjort betydelige bidrag med publikasjoner i anerkjente vitenskapelige tidsskrifter. Dr. Tehseen har også ledet flere industriprosjekter som hovedundersøker og tjenestegjort som AI-konsulent.