Ny metode forbedrer ytelsen til kvantecomputere samtidig som den reduserer miljøpåvirkningen

Et team av forskere fra National Institute of Information and Communications Technology, Keio University, Tokyo University of Science og University of Tokyo, har utviklet en metode for systematisk å finne den optimale kvantoperative sekvensen for en kvantecomputer. Denne nye metoden er den første som har lykkes.

Forskningen ble publisert i det vitenskapelige tidsskriftet Physical Review A.

Utvikling av den nye metoden

Kvantecomputere utfører oppgaver ved å stole på at eksperter skriver en sekvens av kvantoperative, som tradisjonelt har involvert datamaskinoperatører som skriver sine egne basert på eksisterende metoder. Teamet utviklet en systematisk metode som anvender optimal kontrollteori (GRAPE-algoritme) for å identifisere den teoretisk optimale sekvensen blant alle tenkelige kvantoperative sekvenser.

Den nye metoden forventes å være nyttig for medium-skala kvantecomputere. Samtidig sier teamet at den også burde forbedre ytelsen til kvantecomputere samtidig som den reduserer miljøpåvirkningen i nær fremtid.

Kvantecomputere har potensialet til å løse en rekke komplekse problemer, som å redusere miljøbyrden ved å redusere energiforbruk, og å oppdage nye kjemiske stoffer for medisinske formål.

Utfordringer med kvantecomputing

Men en av de største utfordringene med kvantecomputing er at kvantetilstanden er svært følsom for støy, noe som gjør det vanskelig å holde den stabil over en lengre periode. Operasjonene må fullføres innen tiden som den kohrente kvantetilstanden opprettholdes, og dette krever en metode for systematisk å identifisere de optimale sekvensene.

En kvantoperativ sekvens er et dataprogram som er skrevet i et menneskelig lesbar språk, og det konverteres for å bli prosessert av en kvantecomputer. Kvantoperative sekvensen inneholder 1-qubit operasjoner og 2-qubit operasjoner, men den beste sekvensen har færrest operasjoner samtidig som den viser den beste ytelsen.

Den nyutviklede metoden analyserer alle mulige sekvenser av grunnleggende kvantoperative gjennom bruk av GRAPE-algoritmen, som er en numerisk optimal kontrollteori-algoritme. Teamet lager en tabell over kvantoperative sekvenser og ytelsesindeksen for hver, som kan variere fra tusener til millioner. Den optimale kvantoperative sekvensen kan deretter systematisk identifiseres basert på den akkumulerte dataen.

Teamets metode kan også analysere den fullstendige listen over alle kvantoperative sekvenser og evaluere konvensjonelle metoder, noe som gjør det mulig å hjelpe med å etablere benchmark for tidligere og fremtidige forskning.

Teamet oppdaget også at det finnes mange utmerkede optimale sekvenser av kvantoperative, noe som betyr at en probabilistisk tilnærming kan utvide anvendeligheten av den nye metoden til større oppgaver. Ved å integrere maskinlæring med metoden, kan forutsigbarheten økes enda mer.