stub Fysiker utvecklar algoritmer för att göra mer effektiva kvantberäkningar - Unite.AI
Anslut dig till vårt nätverk!

Quantum Computing

Fysiker utvecklar algoritmer för att göra mer effektiva kvantberäkningar

publicerade

 on

Quantum computing är ett av de mest kraftfulla verktyg som finns tillgängliga för samhället, med potential att lösa många av de extremt komplexa problem som klassiska datorer inte kan hantera. Men för att uppnå de mest kraftfulla kvantdatorerna måste effektiviteten öka.

Kvantfysiker vid University of Sussex tar upp detta effektivitetsproblem. De har skapat en ny algoritm som kan öka hastigheten på beräkningshastigheten i de kvantdatorer som för närvarande utvecklas. Algoritmen ger ett nytt sätt att dirigera jonerna runt kvantdatorn, vilket ökar effektiviteten i beräkningarna. 

"Ruttningsalgoritmen" var detaljerad i forskningsrapporten med titeln "Effektiv Qubit-routing för en globalt ansluten fångade jonkvantdator", som publicerades i tidskriften Avancerad kvantteknologi.

Teamet leddes av professor Winfried Hensinger och inkluderade Mark Webber, Dr Steven Haerbert och Dr Sebastian Weidt. 

Hensinger och Webber har nyligen lanserat sitt eget företag, Universal Quantum. Målet är att bygga den första storskaliga kvantdatorn någonsin, och olika tekniska investerare på hög nivå har uttryckt intresse

Routing-algoritm

Routingalgoritmen fungerar genom att reglera trafiken i en kvantdator, vilket gör det möjligt för quibits att fysiskt transporteras över långa avstånd. Detta gör det möjligt för quibitarna att interagera med andra, och data kan röra sig effektivt inom kvantdatorn utan störningar. 

En av de grundläggande aspekterna av kvantdatorer är kvantbitar, eller quibits, som används för att bearbeta information. Teamet analyserade först en "fångad jon" kvantdator, som består av kiselmikrochips med laddade atomer. Dessa laddade atomer, eller joner, svävar ovanför mikrochippets yta, och de används för att lagra data. Varje jon kan hålla en kvantbit av information.

För att kunna göra beräkningar på den här typen av kvantdatorer måste jonerna flyttas runt. Kraften i kvantdatorn beror på hur snabbt och effektivt detta kan ske.

Supraledande vs Trapped Ion

Det finns två huvudenheter som används inom området kvantberäkning: supraledande enheter och fångade joner. 

Supraledande enheter används av några av de stora företagen som IBM och Google, medan de fångade jonenheterna används av teamet vid University of Sussex och andra företag. 

Supraledande kvantdatorer förlitar sig på stationära quibits, och för det mesta kan dessa bara interagera med quibits som ligger precis bredvid varandra. För att beräkningar ska kunna ske mellan quibits som inte ligger direkt bredvid varandra behöver det finnas kommunikation genom en kedja av intilliggande quibits. 

När informationen flyttas från en qubit till nästa och så vidare, blir den mer korrupt ju längre kedjan är. På grund av detta ses supraledande kvantdatorer av teamet som att de har en begränsad beräkningskraft. 

På grund av dessa begränsningar valde teamet att utveckla en ny routingalgoritm för arkitektur med fångade joner. Den nuvarande metoden för att mäta beräkningskraften hos kvantdatorer på kort sikt är "Quantum Volume", som teamet kunde använda för att jämföra sin modell med de supraledande. 

Teamet fann att deras fångade-jonmodell var mer konsekvent och presterade bättre än den för den supraledande qubiten, och detta berodde på att deras algoritm tillåter quibits att direkt interagera med fler quibits. Denna metod resulterar i en högre förväntad beräkningskraft. 

"Vi kan nu förutsäga beräkningskraften hos de kvantdatorer vi bygger. Vår studie indikerade en grundläggande fördel för enheter med fångade joner, och den nya routingalgoritmen kommer att tillåta oss att maximera prestandan hos tidiga kvantdatorer, säger Webber. 

Enligt Hensinger, "Det här arbetet är faktiskt ännu en språngbräda mot att bygga praktiska kvantdatorer som kan lösa verkliga problem."

 

Alex McFarland är en AI-journalist och författare som utforskar den senaste utvecklingen inom artificiell intelligens. Han har samarbetat med många AI-startups och publikationer över hela världen.