Создана система ИИ для поиска погрешностей в квантовых вычислениях

МОСКВА, 13 февраля. /ТАСС/. Физики из России разработали систему на основе нейросетей, которая учится находить и исправлять погрешности в квантовых вычислениях. Это упростит процесс масштабирования квантовых компьютеров и наращивания числа квантовых битов в этих вычислительных машинах, сообщила пресс-служба НИТУ МИСИС.

"Главное преимущество разработки заключается в способности обучаться на данных, полученных с конкретного устройства. Это особенно важно в условиях, когда характер ошибок отличается от теоретически предполагаемых моделей. Кроме того, предложенный алгоритм декодирования не зависит от конкретного кода коррекции, что делает его универсальным и легко масштабируемым", - пояснил инженер НИТУ МИСИС Илья Симаков, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Как отмечают ученые, многие физики предполагают, что дальнейшее развитие квантовых компьютеров потребует создания систем, способных автоматически находить и корректировать случайные ошибки в их работе. Подобные сбои неизбежно возникают в работе кубитов, квантовых ячеек памяти и примитивных вычислительных блоков, в результате их взаимодействия с объектами окружающего мира.

Достаточно давно ученые обнаружили, что эти случайные сбои в работе квантовых компьютеров можно подавить, если использовать для расчетов так называемые логические кубиты, виртуальные квантовые ячейки памяти, состоящие из нескольких соединенных друг с другом физических кубитов. За последние годы исследователи создали на их базе несколько систем коррекции ошибок, каждая из которых хорошо защищает исполнение одной из нескольких ключевых логических операций.

Исследователи из НИТУ МИСИС, Российского квантового центра и МФТИ разработали подход, который позволяет значительным образом улучшить работу логических кубитов разных типов при помощи LSTM-нейросетей, одной из форм машинного обучения. Система ИИ анализирует результаты периодических замеров вспомогательных кубитов, запоминает их и помогает декодировать те типы сбоев, с которыми плохо справляются классические алгоритмы коррекции ошибок.

Ученые протестировали алгоритм на семействе циклических кодов коррекции, учитывая топологические особенности сверхпроводникового квантового процессора. Эти расчеты подтвердили работоспособность алгоритма и показали, что он способен значительным образом снижать число ошибок в работе квантовых компьютеров при каждом новом увеличении числа физических кубитов в логических ячейках квантовой памяти.