Квантовые компьютеры принципиально отличаются от классических. Вместо использования битов (нулей и единиц) они используют «кубиты», которые могут существовать в нескольких состояниях одновременно из-за квантовых явлений, таких как суперпозиция и запутанность.
Для того, чтобы квантовый компьютер мог моделировать динамические процессы или обрабатывать данные, среди прочих важных задач, он должен преобразовывать сложные входные данные в «квантовые данные», которые он может понять. Этот процесс известен как квантовая компиляция.
По сути, квантовая компиляция «программирует» квантовый компьютер, преобразуя определенную цель в исполняемую последовательность. Так же, как приложение GPS преобразует желаемый пункт назначения в последовательность выполнимых шагов, которым вы можете следовать, квантовая компиляция преобразует высокоуровневую цель в точную последовательность квантовых операций, которые может выполнить квантовый компьютер.
Традиционно алгоритмы квантовой компиляции оптимизируют одну цель за раз. Несмотря на эффективность, у этого подхода есть ограничения. Многие сложные приложения требуют многозадачности квантового компьютера. Например, при моделировании квантовых динамических процессов или подготовке квантовых состояний для экспериментов исследователям может потребоваться управлять несколькими операциями одновременно для достижения точных результатов. В таких ситуациях обработка одной цели за раз становится неэффективной.
Чтобы решить эти проблемы, доктор Ле Бин Хо из Университета Тохоку возглавил команду, которая разработала многоцелевой квантовый алгоритм компиляции. Они опубликовали свое новое исследование в журнале Machine Learning: Science and Technology 5 декабря 2024 года.
«Позволяя квантовому компьютеру оптимизировать несколько целей одновременно, этот алгоритм повышает гибкость и максимизирует производительность», — говорит Ле. Это приводит к улучшениям в моделировании сложных систем или задачах, которые включают несколько переменных в квантовом машинном обучении, что делает его идеальным для приложений в различных научных дисциплинах.
Помимо улучшения производительности, этот многоцелевой алгоритм открывает двери для новых приложений, ранее ограниченных одноцелевым подходом. Например, в материаловедении исследователи могут использовать этот алгоритм для одновременного изучения нескольких свойств материала на квантовом уровне. В физике алгоритм может помочь в изучении систем, которые развиваются или требуют различных взаимодействий для полного понимания.
Эта разработка представляет собой значительный прогресс в квантовых вычислениях . «Многоцелевой квантовый алгоритм компиляции приближает нас к тому дню, когда квантовые компьютеры смогут эффективно справляться со сложными, многогранными задачами, предоставляя решения проблем, выходящих за рамки возможностей классических компьютеров», — добавляет Ле.
Заглядывая вперед, Ле намерен изучить, как этот алгоритм может адаптироваться к различным типам шума, и найти способы повышения его производительности.
