А.И. Держит секрет создания квантовых компьютеров

Квантовые компьютеры являются ключом к достижению того, что считается невозможным в современных традиционных вычислительных системах. В то время как полностью функциональный еще не создан, квантовые симуляторы - или более мелкие системы, предназначенные для решения конкретных задач - уже продемонстрировали способность превосходить современные суперкомпьютеры в определенных задачах.

Эти квантовые структуры могут выполнять бесчисленное количество операций на смехотворных скоростях. Это может показаться только преимуществом, но доктор Джузеппе Карлео из Центра вычислительной квантовой физики при Институте Флэтайрон в Нью-Йорке объясняет, что самый большой актив квантовых компьютеров на самом деле является главным препятствием.

«Проверить, правильно ли работает ваш ноутбук, довольно просто, сделать то же самое для квантовых компьютеров сложнее», - говорит Карлео. обратный, «Каждый раз, когда вы запускаете программу для них, результат является недетерминированным, что приводит к множеству ответов на один вопрос. Это то, что делает квантовый компьютер таким мощным, но это также означает, что труднее оценить, являются ли эти результаты полностью случайными или правильными ».

Но Карлео и группа международных исследователей нашли способ быстро проверять сложные квантовые системы с использованием искусственного интеллекта. Их исследование, которое было опубликовано в журнале Физика природы 26 февраля предоставляет метод, который будет необходим, чтобы показать, что квантовые компьютеры будущего действительно работают.

То, как квантовые системы хранят информацию, делает их так трудно проверить.

Наименьшая единица данных в компьютере - это бит, который должен быть одним или же ноль. Квантовые вычислительные системы используют «кубиты», которые могут представлять как одно а также ноль одновременно. Это крошечное изменение позволяет этим компьютерам справляться с невообразимым количеством задач. Последовательность из 50 кубитов может представлять 10 000 000 000 000 000 чисел, это заняло бы петабайты пространства в традиционном компьютере и было бы совершенно невозможно для ученых вернуться и проверить.

Карлео и его колледжи использовали методы машинного обучения, чтобы по существу проверить работу квантовых систем, что невозможно при использовании традиционных методов.

«Эти машины способны уловить сущность квантовой системы очень компактно», - сказал Карлео. «Нейронные сети понимают соответствующие функции в этих чрезвычайно сложных системах более или менее автоматически. Они способны понять эту сложность и преобразовать ее, чтобы понять ее фундаментальные структуры ».

Это не первый случай, когда исследователи используют А.И. сделать что-то подобное, но работа Карлео способна анализировать более сложные системы, чем исследования, которые предшествовали этому.

Кубиты организованы в разные формы для решения различных задач. Предыдущие нейронные сети могли проверять только одномерные системы, так что это прямая линия кубитов. Это исследование было успешно в состоянии проверить «двумерные» и «решетчатые» массивы кубитов.

«Чтобы охарактеризовать более общие квантовые программы, нам нужно выйти за рамки этой одномерной структуры кубитов», - заявил Карлео. «Наша техника - это шаг вперед в этом направлении, чтобы мы могли решать произвольные задачи с кубитами».

Это исследование показывает, что создание полностью функционального квантового компьютера будет полностью зависеть от машинного обучения. Без таких алгоритмов глубокого обучения, независимо от того, сколько ученых собирают квантовые системы, невозможно было бы доказать, что они действительно работают.

А.И. держит ключ к святому Граалю современных вычислений.