Obliczenia kwantowe

Fizycy opracowali algorytm, aby uczynić obliczenia kwantowe bardziej wydajnymi

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Obliczenia kwantowe są jednym z najpotężniejszych narzędzi dostępnych społeczeństwu, z potencjałem rozwiązania wielu skrajnie złożonych problemów, których nie mogą rozwiązać klasyczne komputery. Jednak aby osiągnąć najpotężniejsze komputery kwantowe, konieczne jest zwiększenie wydajności.

Fizycy kwantowi z Uniwersytetu w Sussex zajmują się tym problemem wydajności. Stworzyli nowy algorytm, który może zwiększyć prędkość obliczeń w komputerach kwantowych, które są obecnie rozwijane. Algorytm zapewnia nowy sposób trasowania jonów w komputerze kwantowym, co zwiększa wydajność obliczeń.

Algorytm „trasowania” został szczegółowo opisany w artykule naukowym zatytułowanym „Efektywne trasowanie kubitów dla globalnie połączonego komputera kwantowego z uwięzionymi jonami”, który został opublikowany w czasopiśmie Advanced Quantum Technologies.

Zespołem kierował profesor Winfried Hensinger, a w jego skład weszli Mark Webber, dr Steven Haerbert i dr Sebastian Weidt.

Hensinger i Webber niedawno założyli własną firmę, Universal Quantum. Celem firmy jest zbudowanie pierwszego dużego komputera kwantowego, a wielu inwestorów zainteresowanych jest w tym projekcie.

Algorytm trasowania

Algorytm trasowania działa przez regulację ruchu w komputerze kwantowym, umożliwiając fizyczne przenoszenie kubitów na duże odległości. Pozwala to na interakcję kubitów z innymi, a dane mogą być przenoszone wydajnie w komputerze kwantowym bez zakłóceń.

Jednym z podstawowych aspektów komputerów kwantowych są kwantowe bity, czyli kubity, które są używane do przetwarzania informacji. Zespół najpierw przeanalizował komputer kwantowy z uwięzionymi jonami, który składa się z mikrochipów krzemu z naładowanymi atomami. Atomy te, czyli jony, unoszą się nad powierzchnią mikrochipu i są używane do przechowywania danych. Każdy jon może przechowywać jeden kwantowy bit informacji.

Aby wykonać obliczenia na tym typie komputera kwantowego, jony muszą być przenoszone. Moc komputera kwantowego zależy od tego, jak szybko i wydajnie można to zrobić.

Urządzenia superprzewodzące vs urządzenia z uwięzionymi jonami

Istnieją dwa główne typy urządzeń używanych w dziedzinie obliczeń kwantowych: urządzenia superprzewodzące i urządzenia z uwięzionymi jonami.

Urządzenia superprzewodzące są używane przez niektóre duże firmy, takie jak IBM i Google (GOOGL ), natomiast urządzenia z uwięzionymi jonami są używane przez zespół z Uniwersytetu w Sussex i inne firmy.

Komputery kwantowe superprzewodzące opierają się na stacjonarnych kubitach, a najczęściej mogą one interakcjonować tylko z kubitami, które są bezpośrednio obok siebie. Aby mogły nastąpić obliczenia między kubitami, które nie są bezpośrednio obok siebie, konieczna jest komunikacja poprzez łańcuch sąsiednich kubitów.

Im dłuższy jest łańcuch, tym bardziej informacja staje się zakłócona. Z tego powodu komputery kwantowe superprzewodzące są postrzegane przez zespół jako mające ograniczoną moc obliczeniową.

Ze względu na te ograniczenia, zespół postanowił opracować nowy algorytm trasowania dla architektury z uwięzionymi jonami. Aktualna metoda pomiaru mocy obliczeniowej komputerów kwantowych w krótkim czasie to „Objętość kwantowa”, którą zespół mógł wykorzystać do porównania swojego modelu z modelem superprzewodzącym.

Zespół stwierdził, że ich model z uwięzionymi jonami był bardziej spójny i działał lepiej niż model superprzewodzący, co było wynikiem ich algorytmu, który pozwalał kubitom na bezpośrednią interakcję z większą liczbą kubitów. Ta metoda daje wyższą oczekiwaną moc obliczeniową.

„Możemy teraz przewidzieć moc obliczeniową komputerów kwantowych, które budujemy. Nasze badanie wykazało podstawową przewagę urządzeń z uwięzionymi jonami, a nowy algorytm trasowania pozwoli nam na maksymalizację wydajności wczesnych komputerów kwantowych”, powiedział Webber.

Według Hensingera, „To jest kolejny kamień milowy na drodze do budowy praktycznych komputerów kwantowych, które mogą rozwiązywać rzeczywiste problemy świata”.

Alex McFarland jest dziennikarzem i pisarzem zajmującym się sztuczną inteligencją, który bada najnowsze rozwoje w dziedzinie sztucznej inteligencji. Współpracował z licznymi startupami i wydawnictwami związanymi z sztuczną inteligencją na całym świecie.