Новий метод покращує продуктивність квантових комп’ютерів, зменшуючи екологічний вплив

Команда дослідників з Національного інституту інформації та комунікаційних технологій, Університету Кейо, Токійського університету науки та Токійського університету розробила метод систематичного пошуку оптимальної послідовності квантових операцій для квантового комп’ютера. Цей новий метод є першим, хто досяг успіху.

Дослідження було опубліковано в науковому журналі Physical Review A.

Розробка нового методу

Квантові комп’ютери виконують завдання, спираючись на експертів, які пишуть послідовність квантових операцій, які традиційно включали написання комп’ютерними операторами на основі існуючих методів. Команда розробила систематичний метод, який застосовує теорію оптимального контролю (алгоритм GRAPE), щоб ідентифікувати теоретично оптимальну послідовність серед усіх можливих послідовностей квантових операцій.

Новий метод очікується бути корисним для середніх квантових комп’ютерів. Водночас команда вважає, що він повинен допомогти покращити продуктивність квантових комп’ютерів, а також зменшити екологічний вплив у найближчому майбутньому.

Квантові комп’ютери мають потенціал вирішувати широкий спектр складних проблем, таких як зменшення екологічного навантаження шляхом зменшення споживання енергії, та відкриття нових хімічних речовин для медичної галузі.

Виклики квантових обчислень

Однак, одним з основних викликів квантових обчислень є те, що квантовий стан дуже чутливий до шуму, що означає, що його важко утримувати стабільним протягом тривалого часу. Операції повинні бути завершені протягом часу, коли підтримується когерентний квантовий стан, і це вимагає методу систематичного визначення оптимальних послідовностей.

Послідовність квантових операцій – це комп’ютерна програма, написана людською мовою, і вона перетворюється для обробки квантовим комп’ютером. Послідовність квантових операцій включає операції з 1 кубітом і 2 кубітами, але найкраща послідовність має найменшу кількість операцій при демонстрації найкращої продуктивності.

Розроблений метод аналізує всі можливі послідовності елементарних квантових операцій за допомогою алгоритму GRAPE, який є числовим алгоритмом оптимального контролю. Команда створює таблицю послідовностей квантових операцій та індекс продуктивності для кожної, який може варіюватися від тисяч до мільйонів. Оптимальна послідовність квантових операцій може бути систематично ідентифікована на основі накопичених даних.

Метод команди також може аналізувати повний перелік усіх послідовностей квантових операцій та оцінювати традиційні методи, що дозволяє йому допомогти встановити стандарти для минулого та майбутніх досліджень.

Команда також виявила, що існує багато видатних оптимальних послідовностей квантових операцій, що означає, що ймовірнісний підхід може розширити застосовність нового методу до більших завдань. Інтегруючи машинне навчання з методом, передбачувальна сила може бути підвищена ще більше.