Naukowcy z Google stworzyli AlphaQubit – system oparty na deep learningu do wykrywania błędów w obliczeniach kwantowych

Nowoczesne podejście do korekcji błędów w komputerach kwantowych

Komputery kwantowe obiecują rewolucję w sposobie przetwarzania danych, oferując wydajność nieosiągalną dla klasycznych systemów w wielu zastosowaniach. Niemniej jednak, jednym z największych wyzwań, które wciąż hamuje rozwój tej technologii, jest problem korekcji błędów. Systemy kwantowe są niezwykle wrażliwe na zakłócenia zewnętrzne, takie jak szum czy drobne zmiany w środowisku. Nawet minimalne zakłócenia mogą prowadzić do błędów obliczeniowych i znacząco wpływać na wyniki. W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które mogą stosować redundancję poprzez powielanie bitów, korekcja błędów w systemach kwantowych jest znacznie bardziej skomplikowana z powodu specyfiki kubitów. Te ostatnie są szczególnie podatne na zjawiska takie jak „cross-talk” (przenikanie sygnałów między kubitami) oraz „leakage” (ucieczka informacji poza kubity). Aby osiągnąć praktyczne i niezawodne obliczenia kwantowe, poziomy błędów muszą zostać zminimalizowane do poziomu znacznie niższego niż obecne możliwości sprzętu kwantowego. To wyzwanie pozostaje kluczową przeszkodą w skalowaniu komputerów kwantowych poza fazę eksperymentalną.

—

AlphaQubit: Rewolucyjny dekoder oparty na sztucznej inteligencji

Zespół badawczy Google opracował innowacyjne rozwiązanie pod nazwą AlphaQubit, które stanowi dekoder oparty na sztucznej inteligencji, zdolny do identyfikacji błędów w obliczeniach kwantowych z wysoką precyzją. AlphaQubit wykorzystuje model sieci neuronowej opartej na architekturze transformera, aby dekodować błędy w najbardziej zaawansowanych obecnie systemach korekcji błędów kwantowych, znanych jako kod powierzchniowy (ang. surface code). Dzięki zastosowaniu transformera, AlphaQubit uczy się interpretować „syndromy szumu” – dane wskazujące na potencjalne błędy – lepiej niż tradycyjne algorytmy.

AlphaQubit został przetestowany na procesorze kwantowym Sycamore firmy Google, gdzie przewyższył istniejące rozwiązania dla kodów powierzchniowych o odległościach 3 i 5. W symulowanym środowisku udowodnił swoją skuteczność także dla bardziej złożonych kodów o odległości aż do 11. Proces szkolenia modelu odbywa się w dwóch etapach – początkowo na danych syntetycznych, a następnie na danych rzeczywistych pochodzących z procesora Sycamore. Ta zdolność do adaptacji pozwala AlphaQubit uczyć się złożonych rozkładów błędów bez konieczności opierania się wyłącznie na teoretycznych modelach, co ma kluczowe znaczenie w radzeniu sobie z rzeczywistym szumem występującym w systemach kwantowych.

—

Szczegóły techniczne

AlphaQubit opiera swoje działanie na zaawansowanych metodach uczenia maszynowego, takich jak głębokie sieci neuronowe. Architektura dekodera łączy w sobie rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) oraz transformery, dzięki czemu analizuje błędy kwantowe, wykorzystując historyczne dane z pomiarów stabilizatorów. Stabilizatory te są relacjami między kubitami fizycznymi, które – w przypadku zakłóceń – wskazują na potencjalne błędy w kubitach logicznych.

Unikalną cechą AlphaQubit jest zdolność do przetwarzania i wykorzystywania tzw. miękkich danych pomiarowych. Są to wartości ciągłe, które dostarczają więcej informacji niż tradycyjne dane binarne (0 lub 1). Dzięki tej funkcji AlphaQubit może wychwytywać subtelne sygnały, które mogą zostać pominięte przez klasyczne dekodery traktujące dane w sposób binarny. W testach AlphaQubit wykazał konsekwentnie niższe wskaźniki błędów logicznych niż tradycyjne metody, takie jak minimum-weight perfect matching (MWPM) czy dekodery oparte na tensorach.

—

Wyniki i znaczenie

Eksperymentalne testy wykazały, że AlphaQubit osiągnął wskaźnik błędów logicznych na poziomie 2,901% przy odległości 3 oraz 2,748% przy odległości 5, przewyższając wyniki uzyskane przez dekoder oparty na tensorach, który osiągał odpowiednio 3,028% oraz 2,915%. To znaczące usprawnienie dowodzi potencjału dekoderów napędzanych sztuczną inteligencją w zmniejszaniu narzutu koniecznego do utrzymania spójności logicznej w systemach kwantowych.

Architektura AlphaQubit, oparta na transformatorach i rekurencyjnych sieciach, skutecznie radzi sobie z wyzwaniami skalowania, oferując dodatkowe korzyści w przypadku bardziej złożonych kodów o większej odległości, takich jak odległość 11. Jednym z kluczowych elementów jest także adaptacyjność modelu – początkowe szkolenie na danych syntetycznych, a następnie dostosowanie do rzeczywistych danych z procesora Sycamore. Dzięki temu dekoder jest bardziej odporny i niezawodny w rzeczywistych środowiskach, gdzie modele teoretyczne mogą nie oddawać w pełni złożoności rzeczywistego szumu.

—

Przyszłość komputerów kwantowych

Rozwój AlphaQubit to znaczący krok w kierunku realizacji wizji komputerów kwantowych wolnych od błędów. Integracja zaawansowanych technik uczenia maszynowego pokazuje, że sztuczna inteligencja może skutecznie rozwiązywać problemy wynikające z losowości i złożoności systemów kwantowych. Technologia ta nie tylko przewyższa tradycyjne metody korekcji błędów, ale także proponuje skalowalne rozwiązanie dla przyszłych systemów kwantowych.

Dzięki zdolności do adaptacji i ścisłemu dostosowywaniu się do rzeczywistych warunków, AlphaQubit może przyczynić się do zmniejszenia liczby kubitów fizycznych wymaganych na jeden kubit logiczny, co z kolei obniży koszty operacyjne i przyspieszy rozwój praktycznych zastosowań komputerów kwantowych. Postęp w tej dziedzinie otwiera nowe możliwości w takich obszarach jak kryptografia, projektowanie materiałów czy modelowanie złożonych systemów biologicznych. AlphaQubit to dowód na to, że przyszłość obliczeń kwantowych jest bliżej, niż mogłoby się wydawać.