«У квантовых компьютеров есть ограниченное время для выполнения вычислений, прежде чем их полезная квантовая природа, которую мы называем когерентностью, выйдет из строя», – сказал Эндрю Сорнборгер из отдела компьютерных, вычислительных и статистических наук Лос-Аламосской национальной лаборатории и старший автор статьи. объявление об исследовании. «С новым алгоритмом, который мы разработали и протестировали, мы сможем ускорить квантовое моделирование для решения проблем, которые ранее были недоступны."
Компьютеры, построенные из квантовых компонентов, известных как кубиты, потенциально могут решать чрезвычайно сложные задачи, которые превышают возможности даже самых мощных современных суперкомпьютеров. Приложения включают в себя более быстрый анализ больших наборов данных, разработку лекарств и разгадку тайн сверхпроводимости, и это лишь некоторые из возможностей, которые могут привести к крупным технологическим и научным прорывам в ближайшем будущем.
Недавние эксперименты продемонстрировали способность квантовых компьютеров решать проблемы за секунды, на которые у лучших обычных компьютеров ушли бы тысячелетия. Однако остается проблема – обеспечить, чтобы квантовый компьютер мог выполнять значимое моделирование до того, как квантовая когерентность нарушится.
«Мы используем машинное обучение, чтобы создать квантовую схему, которая может одновременно аппроксимировать большое количество операций квантового моделирования», – сказал Сорнборгер. "Результатом является квантовый симулятор, который заменяет последовательность вычислений одной быстрой операцией, которая может завершиться до того, как квантовая когерентность нарушится."
Алгоритм Variational Fast Forwarding (VFF), разработанный исследователями из Лос-Аламоса, представляет собой гибрид, сочетающий аспекты классических и квантовых вычислений.
Хотя хорошо установленные теоремы исключают возможность общей быстрой перемотки вперед с абсолютной точностью для произвольных квантовых симуляций, исследователи обходят проблему, допуская небольшие ошибки вычислений для промежуточных времен, чтобы обеспечить полезные, хотя и немного несовершенные, прогнозы.
В принципе, этот подход позволяет ученым квантово-механически моделировать систему столько, сколько они хотят. С практической точки зрения, ошибки, которые накапливаются по мере увеличения времени моделирования, ограничивают возможные вычисления.
Тем не менее, алгоритм позволяет моделировать далеко за пределами временных масштабов, которые квантовые компьютеры могут достичь без алгоритма VFF.
Одна из особенностей этого процесса заключается в том, что для ускоренной перемотки вычислений требуется вдвое больше кубитов, чем для быстрой перемотки квантового компьютера. В недавно опубликованной статье, например, исследовательская группа подтвердила свой подход, реализовав алгоритм VFF на двухкубитном компьютере для ускорения вычислений, которые будут выполняться в однокубитном квантовом моделировании.
В своей будущей работе исследователи из Лос-Аламоса планируют изучить ограничения алгоритма VFF, увеличив количество кубитов, которые они перематывают вперед, и проверив, насколько они могут перематывать системы. Исследование было опубликовано 18 сентября 2020 года в журнале npj Quantum Information.