Google Quantum AI та DeepMind здійснили революцію: Автоматичне налаштування квантових процесорів
Науковці з Google Quantum AI та DeepMind представили новаторську систему, яка забезпечує автоматичне коригування параметрів квантового процесора безпосередньо під час обчислень. Зазвичай, показники кубітів поступово змінюються під впливом коливань температури, сторонніх шумів та недоліків апаратного забезпечення. Це змушує зупиняти квантовий комп’ютер на тривалий час для повторного калібрування. Новий підхід дозволяє здійснювати ці налаштування “на льоту”, не перериваючи робочий процес.
Джерело зображення: ІІ-генерація ChatGPT/3DNews
Важливість калібрування для квантових обчислень
Калібрування є критично важливим етапом у підготовці кубітів до роботи. Якщо для кубітів на основі іонів та нейтральних атомів, які від природи є ідентичними, цей процес менш значущий, то для надпровідних кубітів на джозефсонівських переходах, що використовуються в процесорах Google, це фундаментальна процедура. Сучасні виробничі можливості не дозволяють створювати масиви джозефсонівських переходів з абсолютно однаковими характеристиками, тому калібрування фактично необхідне для кожного окремого елемента.
Проблема дрейфу параметрів та корекція помилок
Складність полягає в тому, що під час роботи відбувається дрейф сотень параметрів кожного кубіта. Це призводить до виникнення додаткових помилок, на додаток до звичайних випадкових похибок, що з’являються під час виконання квантових алгоритмів. Як тільки рівень “помилок калібрування” стає помітним, обчислювальний процес доводиться переривати для повторного калібрування процесора, що може займати тижні. Варто зазначити, що стандартні технології корекції помилок не розроблені для виправлення дрейфу параметрів кубітів.
Інноваційний підхід Google до автокалібрування
Розробники Google зуміли створити систему, яка використовує дані, що вже збираються для корекції звичайних квантових помилок, для виявлення “помилок калібрування”. Аналізуючи частоту помилок, система визначає, які саме параметри процесора почали відхилятися від оптимальних значень. Далі, алгоритм навчання з підкріпленням поетапно вносить зміни до керуючих імпульсів та квантових операцій, відстежуючи, чи зменшується кількість помилок.
Тестування та результати
Метод був успішно протестований на надпровідному процесорі Google Willow. Алгоритм одночасно контролював понад тисячу параметрів. Додаткова автоматична калібровка, проведена після стандартного налаштування, зменшила кількість логічних помилок приблизно на 20%. При штучно викликаному дрейфі параметрів кубітів, система показала зниження кількості помилок на 24-31%, забезпечивши в кілька разів стабільнішу роботу процесора.
Масштабованість та перспективи
Дослідники також змоделювали більшу систему, яка вимагала контролю близько 40 тисяч параметрів. Результати моделювання свідчать про можливість масштабування підходу, оскільки кожна помилка зазвичай пов’язана з невеликою групою сусідніх кубітів. Хоча це ще не означає, що квантовий комп’ютер зможе працювати безперервно, ця технологія демонструє потенціал системи корекції “помилок калібрування” не лише виправляти збої, але й підтримувати процесор в оптимальному стані.
Фактично, автокалібрування надпровідних кубітів стане необхідним лише з появою достатньо довгих алгоритмів, що, ймовірно, станеться нескоро. Проте Google діє на випередження, демонструючи готовність до цієї перспективи, коли настане час.
Порада від Soft Portal:
Ця розробка Google є надзвичайно важливою для майбутнього квантових обчислень. Можливість автоматичного коригування процесора під час роботи значно прискорить процес розробки складних квантових алгоритмів та підвищить надійність квантових комп’ютерів. Це відкриває нові горизонти для наукових досліджень та інноваційних технологій.