В Национальном исследовательском технологическом университете МИСиС разработали систему на основе нейросетей, которая может находить и устранять погрешности в квантовых вычислениях. Это должно упростить масштабирование квантовых компьютеров и увеличение количества квантовых битов в этих машинах. Система обучается на данных с конкретного устройства, что очень важно.
Сбои в работе квантовых машин (кубитов, ячеек памяти и вычислительных блоков) неизбежно возникают, поэтому для дальнейшего развития квантовых компьютеров системы коррекции ошибок необходимы. Уже доказано, что подобные сбои можно предотвратить, если использовать логические кубиты — виртуальные квантовые ячейки памяти, состоящие из нескольких физических кубитов. Учёные уже создали несколько систем коррекции ошибок на их основе, которые хорошо защищают выполнение логических операций.
Российские физики разработали решение, позволяющее существенно улучшить работу логических кубитов с помощью LSTM-нейросетей. ИИ анализирует результаты замеров вспомогательных кубитов, запоминает их и помогает декодировать типы сбоев, с которыми плохо справляются классические корректирующие алгоритмы. Этот алгоритм был протестирован на семействе циклических кодов коррекции, учитывая особенности сверхпроводникового квантового процессора. Результаты показали, что он может существенно снижать количество ошибок в работе квантовых компьютеров при каждом увеличении числа физических кубитов в логических ячейках квантовой памяти.
Источник: trashbox.ru
Похожие новости:
Microsoft и Quantinuum заявили о прорыве в коррекции ошибок при квантовых вычислениях
Google Quantum AI демонстрирует систему квантовой памяти, которая значительно снижает количество ошибок
Ученые совершили прорыв в измерении ошибок квантовых компьютеров
В МГТУ заработал новый четырёхкубитный российский квантовый процессор