Microsoft สู่การคำนวณควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดด้วย Azure Quantum

การคำนวณควอนตัม ซึ่งมีคำมั่นสัญญาว่าจะแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกต้องดิ้นรน มันเป็นหัวข้อของการวิจัยและพัฒนาอย่างเข้มข้น Microsoft (MSFT ) ซึ่งเป็นผู้เล่นหลักในด้านการคำนวณควอนตัมกำลังสร้างความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการบรรลุการคำนวณควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดในระดับที่ใหญ่ขึ้นผ่านแพลตฟอร์ม Azure Quantum ของตน บทความนี้จะพิจารณาเหล่านี้ พัฒนาและพิจารณาว่าสิ่งเหล่านี้อาจกำหนดรูปแบบอนาคตของการคำนวณได้อย่างไร

ควอนตัมในระดับที่ใหญ่ขึ้น: ความจำเป็น

ในการใช้การคำนวณควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุด เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและความก้าวหน้าทางการแพทย์ ผู้เชี่ยวชาญประมาณการ ว่าเราจะต้องการคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีพลังงานจากคิวบิตอย่างน้อยหนึ่งล้านคิวบิต คิวบิต ซึ่งเป็นตัวย่อของควอนตัมบิต เป็นหน่วยข้อมูลพื้นฐานในการคำนวณควอนตัม ไม่เหมือนกับบิตแบบคลาสสิกที่สามารถมีอยู่ในหนึ่งในสองสถานะ 0 หรือ 1 ในเวลาใดๆ คิวบิตสามารถมีอยู่ในสถานะซุปเปอร์โพซิชันของสถานะ ซึ่งหมายความว่าคิวบิตสามารถมีอยู่ในสถานะที่แสดงถึงทั้ง 0 และ 1 ในเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ คิวบิตสามารถมีการเชื่อมโยงเชิงควอนตัมกับคิวบิตอื่นได้ โดยที่สถานะของคิวบิตหนึ่งพึ่งพาสถานะของคิวบิตอื่น สิ่งนี้ทำให้คิวบิตสามารถเข้ารหัสข้อมูลที่ซับซ้อนและความสามารถในการประมวลผลขนานที่เหนือกว่าการคำนวณแบบคลาสสิก อย่างไรก็ตาม คิวบิตต้องมีความเสถียรและควบคุมได้เพื่อทำการคำนวณที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การบรรลุระดับนี้-การพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่มีคิวบิตหนึ่งล้านคิวบิต-เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ ในปัจจุบัน การจัดการแม้เพียงไม่กี่คิวบิตต้องใช้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนและควบคุมอย่างแม่นยำ การเพิ่มขนาดขึ้นถึงคิวบิตหนึ่งล้านคิวบิตจะเพิ่มความท้าทายเหล่านี้ในแง่ของการรักษาความเสถียรของคิวบิตและรับประกันการดำเนินการที่ไม่มีข้อผิดพลาดในระดับที่ใหญ่ขึ้น

ความท้าทายของคิวบิตที่มีความไวต่อข้อผิดพลาด

หนึ่งใน ความท้าทายหลัก ในการคำนวณควอนตัมคือความไวต่อข้อผิดพลาดของคิวบิต แม้แต่การเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมที่เล็กน้อยก็สามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความน่าเชื่อถือของคอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับการใช้งานในทางปฏิบัติ นอกจากนี้ ข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อกระบวนการในควอนตัมคอมพิวติ้ง ตัวอย่างเช่น แม้ว่าอัตราความน่าเชื่อถือ 99.9% จะดูสมเหตุสมผล ซึ่งหมายความว่าข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในทุกๆ 1,000 การดำเนินการ แต่ก็ยังคงสูงมากสำหรับการคำนวณควอนตัมที่การดำเนินการจะเกิดขึ้นในระดับคิวบิตล้านคิวบิตเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดจำนวนมากที่สะสมกัน ทำให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือน้อยลง

สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่จะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ พวกมันต้องสามารถดำเนินการเหล่านี้ด้วยความแม่นยำสูงในช่วงเวลานาน ความต้องการนี้กลายเป็นเรื่องที่ยากขึ้นเมื่อระบบขยายเพื่อจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้น

การแก้ไขข้อผิดพลาดโดยใช้คิวบิตเชิงตรรกะ

การเพิ่มความแข็งแกร่งต่อข้อผิดพลาดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความสามารถในการปรับขนาดของการคำนวณควอนตัม นักวิจัยกำลังพัฒนากลยุทธ์การตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดทั้งในระดับ ฟิสิกส์และตรรกะ ของคิวบิต ในขณะที่การเพิ่มความน่าเชื่อถือของฟิสิกส์คิวบิต อาจไม่ แก้ไขปัญหาทั้งหมดได้ การใช้คิวบิตเชิงตรรกะเสนอทางออกที่มีแนวโน้ม

คิวบิตเชิงตรรกะทำงานเหมือน รหัสซ้ำ ในการคำนวณแบบคลาสสิก โดยที่ข้อมูลจะถูกทำซ้ำข้ามหลายบิตเพื่อป้องกันข้อผิดพลาด อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก ทฤษฎีบทการไม่ทำซ้ำ ในฟิสิกส์ การทำซ้ำของคิวบิตโดยตรงไม่สามารถทำได้ แทนที่จะกระจายสถานะของคิวบิตเชิงตรรกะไปทั่วหลายคิวบิตฟิสิกส์ ความซ้ำซ้อน nàyช่วยให้สามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดในคิวบิตฟิสิกส์แต่ละตัวได้ โดยรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลควอนตัมและลดอัตราข้อผิดพลาดได้อย่างมาก โดยการสร้างคิวบิตเชิงตรรกะเพียงตัวเดียวจากคิวบิตฟิสิกส์หลายตัว วิธีนี้แนะนำความทนทานต่อข้อผิดพลาด หากคิวบิตฟิสิกส์บางตัวเกิดข้อผิดพลาด สถานะของคิวบิตเชิงตรรกะยังคงไม่เปลี่ยนแปลง โดยกำหนดจากคิวบิตฟิสิกส์ที่ไม่เปลี่ยนแปลง สิ่งนี้เพิ่มความเสถียรและความน่าเชื่อถือของคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างมาก ทำให้สามารถจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนและยาวนานได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ต้องการระบบที่มีการออกแบบอย่างรอบคอบพร้อมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Microsoft และ Quantinuum's การลดข้อผิดพลาด

ในการร่วมมือล่าสุด Microsoft และ Quantinuum แก้ไขปัญหา ที่ยาวนานเกี่ยวกับความอ่อนไหวของคิวบิตต่อข้อผิดพลาด พวกเขาทำสิ่งนี้โดยการรวม ระบบฮาร์ดแวร์ของ Quantinuum กับ ระบบ qubit-virtualization ของ Microsoft หรือระบบลอจิกคิวบิต ซึ่งส่งผลให้เกิดระบบที่รวมและแข็งแกร่งซึ่งบรรลุผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการจัดการข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น 800 เท่า การบูรณาการนี้ทำให้นักวิจัยสามารถดำเนินการ 14,000 สิ่งแยกกัน โดยไม่พบข้อผิดพลาด สิ่งสำคัญ คือระบบ qubit-virtualization ของ Microsoft ซึ่งแปลงคิวบิตฟิสิกส์เป็นคิวบิตเชิงตรรกะและดำเนินการแก้ไขข้อผิดพลาด ผ่านระบบการจำลองนี้ พวกเขาสามารถสร้างคิวบิตเชิงตรรกะที่เสถียรสี่ตัวจากคิวบิตฟิสิกส์ 30 ตัวจากคิวบิตฟิสิกส์ 32 ตัวของ Quantinuum โดยแสดงอัตราข้อผิดพลาดของวงจรที่ต่ำมากที่ 0.00001 ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อผิดพลาดหนึ่งครั้งต่อการดำเนินการ 100,000 ครั้ง

การเข้าใจผลกระทบของการพัฒนานี้จะชัดเจนขึ้นเมื่อเราคิดถึงการลดอัตราข้อผิดพลาด 800 เท่า ซึ่งคล้ายกับการปรับปรุงสัญญาณ 29 dB เช่นเดียวกับการใช้หูฟังตัดเสียงรบกวน คิดเสียงรบกวนพื้นหลังบนเครื่องบินเป็นเสียงรบกวนจากคิวบิตฟิสิกส์ เช่นเดียวกับหูฟังที่ตัดเสียงรบกวนเพื่อการฟังเพลงที่ดีขึ้น ระบบ qubit-virtualization ช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากคิวบิตฟิสิกส์ระหว่างการคำนวณควอนตัม

ผลกระทบมากกว่าการลดข้อผิดพลาด

การร่วมมือระหว่างฮาร์ดแวร์ของ Quantinuum และระบบ qubit-virtualization ของ Microsoft ขยายไปมากกว่าการลดข้อผิดพลาด โดยการบูรณาการเทคโนโลยีเหล่านี้ นักวิจัยได้รับแพลตฟอร์มที่เสถียรในการพัฒนาและใช้อัลกอริทึมควอนตัมที่ซับซ้อน การพัฒนานี้อาจกระตุ้นนวัตกรรมในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์วัสดุและ密码วิทยา และปรับปรุงความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีควอนตัม เมื่อแพลตฟอร์มต่างๆ มีความทันสมัยและเข้าถึงได้มากขึ้น อาจทำให้การเข้าถึงการคำนวณควอนตัมกว้างขึ้น ทำให้นักวิทยาศาสตร์และสถาบันสามารถเข้าร่วมการวิจัยขั้นสูงได้

สรุป

การแสวงหาการคำนวณควอนตัมที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดของ Microsoft ผ่าน Azure Quantum บ่งบอกถึงการก้าวหน้าเชิงการเปลี่ยนแปลงในความสามารถในการคำนวณ ในขณะที่การมุ่งเน้นไปที่การลดข้อผิดพลาด การบูรณาการระหว่างฮาร์ดแวร์ของ Quantinuum และระบบ qubit-virtualization ของ Microsoft เปิดเผยโอกาสที่มากกว่าการลดข้อผิดพลาดเพียงอย่างเดียว การพัฒนานี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงการรับมือผิดพลาดเท่านั้น แต่ยังสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการสำรวจอัลกอริทึมควอนตัมที่ซับซ้อน โดยการเชื่อมช่องว่างระหว่างฮาร์ดแวร์และการจำลอง Microsoft เพิ่มขีดความสามารถให้กับนักวิจัยในการสำรวจขอบเขตใหม่ๆ ในโดเมนเชิงวิทยาศาสตร์ต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์วัสดุและ密码วิทยา