Ny metod förbättrar prestanda för kvantdatorer samtidigt som den minskar miljöpåverkan

Ett team av forskare från National Institute of Information and Communications Technology, Keio University, Tokyo University of Science och The University of Tokyo har framgångsrikt utvecklat en metod för att systematiskt hitta den optimala sekvensen av kvantoperationer för en kvantdator. Denna nya metod är den första som uppnått framgång.

Forskningen publicerades i den vetenskapliga tidskriften Physical Review A.

Utveckling av den nya metoden

Kvantdatorer utför uppgifter genom att förlita sig på experter som skriver en sekvens av kvantoperationer, vilket traditionellt har involverat datoroperatörer som skriver sin egen baserat på befintliga metoder. Teamet utvecklade en systematisk metod som tillämpade optimal kontrollteori (GRAPE-algoritm) för att identifiera den teoretiskt optimala sekvensen från alla tänkbara kvantoperationssekvenser.

Den nya metoden förväntas vara användbar för medelstora kvantdatorer. Samtidigt säger teamet att den bör hjälpa till att förbättra prestandan för kvantdatorer samtidigt som den minskar miljöpåverkan i närtid.

Kvantdatorer har potentialen att lösa en mängd komplexa problem, såsom att minska miljöbelastningen genom att minska energiförbrukningen och upptäcka nya kemiska ämnen för det medicinska området.

Utmaningar inom kvantberäkning

En av de stora utmaningarna inom kvantberäkning är att den kvantmekaniska tillståndet är mycket känsligt för brus, vilket innebär att det är svårt att hålla det stabilt under en längre tid. Operationerna måste slutföras inom den tid som den koherenta kvanttillståndet upprätthålls, och detta kräver en metod för att systematiskt identifiera de optimala sekvenserna.

En kvantoperationssekvens är ett datorprogram som skrivs i ett människoläsbart språk och som konverteras för att bearbetas av en kvantdator. Den kvantoperationssekvensen innehåller 1-qubit-operationer och 2-qubit-operationer, men den bästa sekvensen har de fåtal operationer samtidigt som den visar den bästa prestandan.

Den nyligen utvecklade metoden analyserar alla möjliga sekvenser av elementära kvantoperationer med hjälp av GRAPE-algoritmen, som är en numerisk optimal kontrollteori-algoritm. Teamet skapar en tabell över kvantoperationssekvenser och prestandaindex för var och en, som kan sträcka sig från tusentals till miljoner. Den optimala kvantoperationssekvensen kan sedan systematiskt identifieras baserat på den ackumulerade datan.

Teamets metod kan också analysera den kompletta listan över alla kvantoperationssekvenser och utvärdera konventionella metoder, vilket möjliggör att den kan hjälpa till att etablera benchmark för tidigare och framtida forskning.

Teamet upptäckte också att det finns många utmärkta optimala sekvenser av kvantoperationer, vilket innebär att en sannolikhetsbaserad metod kan utöka tillämpbarheten av den nya metoden till större uppgifter. Genom att integrera maskinlärande med metoden kan den prediktiva kraften förbättras ännu mer.