Sztuczna inteligencja od Google DeepMind skutecznie naprawia błędy w komputerach kwantowych

Sztuczna inteligencja AlphaQubit – nowa era poprawy błędów w komputerach kwantowych

Google DeepMind opracowało nowy model sztucznej inteligencji o nazwie AlphaQubit, który znacząco poprawia wydajność komputerów kwantowych poprzez bardziej efektywne korygowanie błędów. Dzięki temu przełomowi komputery kwantowe zbliżają się o krok do zastosowań praktycznych na szerszą skalę.

Komputery kwantowe i ich wyjątkowe wyzwania

Komputery kwantowe, w przeciwieństwie do klasycznych komputerów, operują na kubitach – jednostkach informacji, które mogą przechowywać wiele wartości jednocześnie. Kubity wykorzystują unikalne właściwości mechaniki kwantowej, takie jak superpozycja i splątanie, co daje im ogromny potencjał obliczeniowy. Jednak są one niezwykle podatne na błędy spowodowane zakłóceniami z otoczenia, takimi jak ciepło czy nawet promieniowanie kosmiczne.

Aby zmniejszyć wpływ tych błędów, badacze grupują kubity w tak zwane „kubity logiczne”. Część z nich odpowiada za wykonywanie obliczeń, podczas gdy pozostałe służą do wykrywania błędów. W procesie tym kluczowe znaczenie ma dekodowanie, czyli interpretacja informacji z kubitów wykrywających błędy, aby poprawnie zidentyfikować rodzaj i lokalizację błędu. Zadanie to jest niezwykle skomplikowane i stanowi istotny element ograniczający rozwój komputerów kwantowych.

AlphaQubit – sztuczna inteligencja zmieniająca zasady gry

Johannes Bausch i jego zespół z Google DeepMind stworzyli AlphaQubit – model sztucznej inteligencji, który rewolucjonizuje proces dekodowania błędów w komputerach kwantowych. AlphaQubit przewyższa istniejące algorytmy, działając nie tylko szybciej, ale i dokładniej. Zaletą tego rozwiązania jest zdolność do samodzielnego uczenia się dekodowania błędów bez potrzeby angażowania człowieka w projektowanie odpowiednich algorytmów.

Jak wyjaśnia Bausch: „Projektowanie dekodera dla kodów korekcji błędów w komputerach kwantowych, szczególnie przy bardzo wysokiej dokładności, jest niezwykle trudnym zadaniem. AlphaQubit uczy się tego zadania bez potrzeby manualnego tworzenia algorytmu przez człowieka”.

Jak działa AlphaQubit?

Zespół naukowców wykorzystał sieć neuronową opartą na transformatorach – technologię, która wcześniej zasłynęła w modelach takich jak AlphaFold (do przewidywania struktur białek) czy ChatGPT (do przetwarzania języka naturalnego). Model ten został przeszkolony w dwóch etapach. Najpierw nauczył się typowych wzorców błędów na symulowanych danych, a następnie dostosowano go do rzeczywistych danych uzyskanych z chipu kwantowego Sycamore, który został opracowany przez Google.

W eksperymentach przeprowadzonych na niewielkiej liczbie kubitów na chipie Sycamore, AlphaQubit wykazał się o 6% mniejszą liczbą błędów w porównaniu do najlepszego dotychczas algorytmu – tensor network. Co więcej, w przeciwieństwie do tensor network, którego wydajność spada wraz ze wzrostem liczby kubitów, AlphaQubit utrzymuje swoją efektywność, co czyni go obiecującym narzędziem dla przyszłych, większych komputerów kwantowych.

Znaczenie dla przyszłości komputerów kwantowych

Eksperci są zgodni, że AlphaQubit to wielki krok naprzód. Scott Aaronson z Uniwersytetu Teksasu w Austin komentuje: „Od dawna wiadomo, że szybkie dekodowanie i korygowanie błędów w komputerach kwantowych na poziomie odporności na błędy będzie wyzwaniem dla klasycznych komputerów. Teraz okazuje się, że w każdej dziedzinie związanej z optymalizacją czy niepewnością można zastosować uczenie maszynowe i osiągnąć lepsze wyniki”.

Rozwiązania takie jak AlphaQubit mogą znacząco przyspieszyć rozwój komputerów kwantowych, umożliwiając im wykonywanie skomplikowanych obliczeń, które do tej pory były poza zasięgiem klasycznych technologii. To otwiera drzwi do nowych możliwości w dziedzinach takich jak chemia, kryptografia, rozwój nowych materiałów czy symulacje procesów biologicznych.

Podsumowanie

AlphaQubit jest dowodem na to, że sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w przełamywaniu barier technologicznych w komputerach kwantowych. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, takich jak AlphaQubit, przyszłość tej rewolucyjnej technologii wydaje się być bliżej niż kiedykolwiek wcześniej. Naukowcy z Google DeepMind po raz kolejny pokazali, że sztuczna inteligencja ma niezwykły potencjał do rozwiązywania najbardziej skomplikowanych problemów, z którymi boryka się współczesna nauka i technologia.