Чувствительность кубита к «шуму» приносит неконтролируемые ошибки к квантовым расчетам, что не позволяет выполнять сложные алгоритмы. Чтобы улучшить ситуацию, исследователи из Университета миссис Москов создали систему самостоятельного обучения для поиска и исправления ошибок на основе искусственного интеллекта. Развитие сочетает в себе преимущества интеллектуальных и классических алгоритмов, поэтому оно более эффективно распознает ошибки с увеличением количества кубиков, что является ключевой проблемой.
«Современные устройства совершают ошибки в основном из -за взаимодействия между квантовой системой и ее окружающей средой. Даже небольшие ошибки имеют решающее значение в крупных расчетах, так как искажение результата накапливается с каждой операцией. Улучшение точности является одной из ключевых задач в разработке квантовых технологий.
Сказал директор Института физики и квантовой инженерии миссис Алексей Федоров
Метод, предложенный учеными, зависит от архитектуры повторяющихся нейронных сетей, которые анализируют временные линии. Эти ряды извлекаются в процессе периодического измерения вспомогательных кубиков. Самое важное, что эта функция позволяет алгоритму работать с различными кодами коррекции.
Исследователи проверили алгоритм на коде семейства циклической коррекции, учитывая топологические характеристики квантового процессора со сверхпроводящими кубами. Результаты исследования опубликованы в физическом обзоре A (Q1) Статья также доступна на сайте Arxiv Preprints. Это его третья редакционная статья.
«Основным преимуществом структуры является возможность учиться на данных, специфичных для устройства. Это особенно важно в средах, где природа ошибок отличается от теоретически ожидаемых моделей. Кроме того, предлагаемый алгоритм декодирования не зависит от конкретного кода поправления, что делает его универсальным и легким.
Акты, автор исследования Ильи Симаков, инженера в исследовательских проектах в лаборатории по квантовой технологии пота в миссис, исследователе в российском квантовом центре
