Ученые Национального научного агентства Австралии (CSIRO) продемонстрировали успешное использование искусственного интеллекта для решения одного из ключевых препятствий на пути к внедрению квантовых компьютеров – устранения ошибок, возникающих в результате квантового шума в системах кубитов. Об этом сообщается в недавно опубликованной статье в журнале Physical Review Research.
Исследователи продемонстрировали способность искусственной нейронной сети обрабатывать и исправлять ошибки, возникающие из-за квантового шума в системах кубитов. Преодоление этих ошибок является критически важным шагом для превращения квантовых компьютеров из экспериментальных устройств в практические инструменты.
Для решения этой проблемы CSIRO разработал синдромный декодер на основе искусственной нейронной сети. Синдромное декодирование – это высокоэффективный метод преобразования сообщений, передаваемых по зашумленному каналу, в кодовые слова. Было показано, что декодер на основе машинного обучения может эффективно обрабатывать информацию ошибках, полученную прямо из измерений на устройствах IBM.
Для борьбы с физическим шумом кубитов были разработаны квантовые коды коррекции ошибок путем распространения логической информации по множеству физических кубитов. Эти коды производят измерение синдрома – интерпретацию информации об ошибках, измеряя операторы, называемые стабилизаторами, и вместе с логическими операторами кодирующие квантовую информацию в системе кубитов.
Производительность нейросетевого декодера была протестирована на квантовых процессорах IBM. Результаты показали, что декодер способен эффективно обрабатывать сложные ошибки реального квантового оборудования и вносить необходимые исправления.
Исследование CSIRO указывает, что по мере снижения частоты физических ошибок в ближайшие годы искусственный интеллект сможет обеспечивать подавление ошибок путем увеличения кодового расстояния и достижения полной отказоустойчивости при достижении достаточного размера этого расстояния.
Источник: https://lenta.ru/news/2024/07/15/ai2/
