«Разработанный нами подход не только продемонстрировал потенциал применения машинного обучения в работе систем квантовой коррекции ошибок, но и при этом приблизил нас к успешной практической реализации этих алгоритмов на реальных квантовых вычислительных системах», – заявил научный сотрудник RIKEN Цзэн Есюн, слова которого привела пресс-служба центра.
Авторы отмечают, что дальнейшее развитие квантовых компьютеров требует создания систем, способных автоматически находить и корректировать ошибки. Подобные сбои неизбежно возникают в работе кубитов, квантовых ячеек памяти и вычислительных блоков в результате их взаимодействия с объектами окружающего мира.
До недавнего времени ученые считали, что создание систем коррекции ошибок станет возможным только после того, как число кубитов в квантовых компьютерах достигнет нескольких сотен. Недавно физики-теоретики разработали несколько новых идей по кодированию информации в кубитах, которые значительно уменьшают минимальное число ячеек памяти, необходимых для автоматического исправления случайных сбоев в их работе.
Японские физики выяснили, что скорость работы этих алгоритмов можно увеличить, а число операций с кубитами, необходимых для их функционирования, можно снизить. Для это следует применить системы машинного обучения с подкреплением, которые помогут оптимизировать системы квантовой коррекции ошибок. Исследователи создали такую нейросеть: она сравнивает разные алгоритмы и отбирает из них те, при работе которых помехи минимально влияют на состояние кубитов.
Проведенные при ее помощи расчеты позволили подобрать оптимальную методику кодирования информации внутри физических кубитов. Она позволяет осуществлять достаточно простую и очень эффективную коррекцию ошибок при помощи так называемых фоковских состояний. Так физики называют особые квантовые состояния, в которых участвует четко определенное число частиц, что упрощает манипуляции с ними.
Для работы этого алгоритма достаточно всего двух фоковских состояний, которые можно легко реализовать на уже существующих квантовых компьютерах на базе сверхпроводников. По оценкам исследователей, новый алгоритм более чем вдвое превосходит уже существующие подходы по качеству защиты логических кубитов от помех и по ряду других параметров. Этот положительный эффект особенно заметен при продолжительной работе квантовых компьютеров.
Ученые надеются, что последующие эксперименты с нейросетями позволят им разработать еще более эффективные и простые методы квантовой коррекции ошибок. В перспективе это сделает возможным их практическое применение на уже существующих квантовых вычислительных машинах.
Фото: pixabay.com
