Разработан алгоритм повышения эффективности квантовых компьютеров

Квантовые вычисления делают новый шаг вперед благодаря исследованиям, проведенным в сотрудничестве между Университетом Хельсинки, Университетом Аалто, Университетом Турку и IBM Research Europe-Zurich. Команда ученых предложила схему сокращения количества вычислений, необходимых для считывания данных, хранящихся в форме квантового состоянии квантового процессора. Это, в свою очередь, сделает квантовые компьютеры более эффективными, быстрыми и, в конечном итоге, более устойчивыми.

Квантовые компьютеры обладают потенциалом для решения важных проблем, которые недоступны даже для самых мощных суперкомпьютеров, но они требуют совершенно нового способа программирования и создания алгоритмов.

Университеты и крупные технологические компании возглавляют исследования по разработке этих новых алгоритмов. В ходе недавнего сотрудничества между университетом Хельсинки, университетом Аалто, университетом Турку и IBM Research Europe-Zurich группа исследователей разработала новый метод ускорения вычислений на квантовых компьютерах. Результаты опубликованы в журнале PRX Quantum Американского физического общества.

«В отличие от классических компьютеров, которые используют биты для хранения единиц и нулей, информация хранится в кубитах квантового процессора в форме квантового состояния или волновой функции», - говорит доктор наук Гильермо Гарсиа-Перес (Guillermo García-Pérez) с физического факультета Университета Хельсинки, первый автор статьи.

Таким образом, для считывания данных с квантовых компьютеров требуются специальные процедуры. Квантовые алгоритмы также требуют набора входных данных, представленных, например, в виде действительных чисел, и списка операций, которые необходимо выполнить с некоторым эталонным начальным состоянием.

«Используемое квантовое состояние фактически невозможно восстановить на обычных компьютерах, поэтому полезные идеи должны быть получены путем выполнения конкретных наблюдений (которые квантовые физики называют измерениями)», - говорит д-р Гарсиа-Перес.

Проблема заключается в том, что для многих популярных приложений квантовых компьютеров требуется большое количество измерений (например, так называемый вариационный квантовый вычислитель, который можно использовать для преодоления важных ограничений в изучении химии, например, при открытии лекарств). Известно, что количество требуемых вычислений очень быстро растет вместе с размером системы, которую нужно моделировать, даже если требуется лишь частичная информация. Это затрудняет масштабирование процесса, замедляет вычисления и потребляет много вычислительных ресурсов.

Метод, предложенный д-ром Гарсиа-Пересом и соавторами, использует обобщенный класс квантовых измерений, которые адаптируются на протяжении всего процесса вычисления, чтобы эффективно извлекать информацию, хранящуюся в квантовом состоянии. Это резко снижает количество итераций и, следовательно, время и вычислительные затраты, необходимые для получения высокоточного моделирования.

Метод может повторно использовать предыдущие результаты измерений и изменять свои собственные настройки. Последующие прогоны становятся все более точными, а собранные данные можно повторно использовать снова и снова для расчета других свойств системы без дополнительных затрат.

«Мы максимально используем каждую выборку, комбинируя все полученные данные. В то же время мы настраиваем измерения для получения высокоточных оценок исследуемой величины, например энергии интересующей молекулы. Объединив эти ингредиенты, мы можем сократить ожидаемое время работы на несколько порядков», - говорит Гарсиа-Перес.

Команда исследователей предлагает схему сокращения количества вычислений, необходимых для считывания данных, хранящихся в состоянии квантового процессора

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI