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2020-04-08 00:45:37 來源︰

邁向實用(yong)量子(zi)計算(suan)的一步(bu),來自MIT,Google和(he)其他地(di)方的研究人員設計了一種(zhong)系統,可以驗證量子(zi)芯片何時能夠準確fen)蔥寫chuan)統計算(suan)機無法(fa)執行的復雜計算(suan)。

量子(zi)芯片使用(yong)稱為“量子(zi)位”的量子(zi)位執行計算(suan),量子(zi)位可以表示對應于經典二進制位的兩(liang)個(ge)狀態(0或1)或兩(liang)個(ge)狀態的“量子(zi)疊加”。獨特的疊加狀態可以使量子(zi)計算(suan)機解決經典計算(suan)機幾乎無法(fa)解決的問題,從而可能在材料設計,藥物發現和(he)機器(qi)學習(xi)等(deng)方面取得(de)突破。

完整的量子(zi)計算(suan)機將(jiang)需要數百萬個(ge)量子(zi)位,但這(zhe)還(huai)不可行。在過去(qu)的幾年中,研究人員已開(kai)始開(kai)發包(bao)含大約50至100量子(zi)位的“噪聲中級量子(zi)”(NISQ)芯片。這(zhe)足以證明(ming)“量子(zi)優勢”,這(zhe)意味著NISQ芯片可以解決某些傳(chuan)統計算(suan)機難以處(chu)理的算(suan)法(fa)。但是,驗證芯片是否按預期執行操作會非常低效。芯片的輸出看起來可能完全是隨機的mo) 虼ci)需要很(hen)長時間(jian)來模(mo)擬步(bu)驟(zhou)以確定一切是否按計劃進行。

在《自然物理學》上(shang)發表的一篇論文中,研究人員描述了一種(zhong)新穎的協議,可以有效地(di)驗證NISQ芯片已經執行了所有正確的量子(zi)操作。他們在定制量子(zi)光子(zi)芯片上(shang)運行的一個(ge)非常困難的量子(zi)問題上(shang)驗證了其協議。

“隨著工業(ye)和(he)學術(shu)界的飛速(su)發展,我(wo)們已經超(chao)越了能超(chao)越傳(chuan)統機器(qi)的量子(zi)機器(qi)的風口(kou)浪(lang)尖,量子(zi)驗證的任務變得(de)至關重(zhong)要,”電子(zi)工程(cheng)和(he)計算(suan)機科學系的博士後第(di)一作者雅克·卡洛蘭(Jacques Carolan)說。 EECS)和(he)電子(zi)研究實驗室(RLE)。“我(wo)們的技(ji)術(shu)為驗證多種(zhong)量子(zi)系統cheng) ├酥zhong)要工具。因為如果我(wo)投資(zi)數十億美元(yuan)來制造(zao)量子(zi)芯片,那肯定會做(zuo)一些有趣的事情。”

麻省(sheng)理工學院的EECS和(he)RLE的研究人員以及Google Quantum AI實驗室,Elenion Technologies,Lightmatter和(he)Zapata Computing的研究人員也與(yu)Carolan一同加入了論文。

分(fen)而治之

研究人員的工作實質上(shang)是將(jiang)量子(zi)電路生成的輸出量子(zi)狀態追溯到已知的輸入狀態。這(zhe)樣做(zuo)可以揭示對輸入執行了哪些電路操作以產生輸出。這(zhe)些操作應始終(zhong)與(yu)研究人員編寫的程(cheng)序匹(pi)配(pei)。如果不是這(zhe)樣,研究人員可以使用(yong)這(zhe)些信息來確定芯片上(shang)哪里出了問題。

卡羅蘭說dan) 灤 櫚暮誦氖ldquo;可變量子(zi)解采樣”,它是一種(zhong)“分(fen)而治之”的方法(fa),它將(jiang)輸出量子(zi)狀態分(fen)解為多個(ge)塊。“我(wo)們不需要一次(ci)很(hen)長時間(jian)地(di)完成全部(bu)操作,而是逐(zhu)層進行這(zhe)項無擾的工作。這(zhe)使我(wo)們能夠分(fen)解問題,以更有效的方式解決它。” Carolan說。

為此(ci),研究人員從神經網絡中汲取了靈感(gan)-神經網絡通過多層計算(suan)解決了問題-建(jian)立了一個(ge)新穎的“量子(zi)神經網絡”(QNN),其中每個(ge)層代表一組量子(zi)運算(suan)。

為了運行QNN,他們使用(yong)傳(chuan)統的 (gui)制造(zao)技(ji)術(shu)來構建(jian)一個(ge)2 x 5毫米NISQ芯片,該芯片具有170多個(ge)控制參數,這(zhe)些可調電路組件使操縱(zong)光子(zi)路徑更加容易(yi)。成對的光子(zi)從外部(bu)組件以特定的波(bo)長生成,並(bing)注入到芯片中。光子(zi)穿(chuan)過芯片的移相器(qi)(它們會改變光子(zi)的路徑)相互干(gan)擾。這(zhe)將(jiang)產生一個(ge)隨機的量子(zi)輸出狀態-表示在計算(suan)過程(cheng)中將(jiang)發生的情況。輸出由一組外部(bu)光電探(tan)測器(qi)傳(chuan)感(gan)器(qi)測量。

該輸出將(jiang)發送到QNN。第(di)一層使用(yong)復雜的優化技(ji)術(shu)來挖掘嘈雜的輸出,以查(cha)明(ming)所有加在一起的單(dan)個(ge)光子(zi)的簽名。然後,它“解擾”該組中的單(dan)個(ge)光子(zi),以識別哪些電路操作將(jiang)其返回到其已知的輸入狀態。這(zhe)些操作應與(yu)任務的電路特定設計完全匹(pi)配(pei)。所有後續層都進行相同的計算(suan)-從方程(cheng)式中刪(shan)除以前(qian)未加yong)艿墓庾zi)-直(zhi)到所有xie)庾zi)都未加yong)塴/p>

例如,假設輸入到處(chu)理器(qi)的量子(zi)位的輸入狀態全為零(ling)。NISQ芯片對量子(zi)位執行一堆操作,以生成大量的mo) 此(ci)撲婊浠 氖腫魑 涑觥輸出數量將(jiang)一直(zhi)處(chu)于量子(zi)疊加狀態,因此(ci)會不斷(duan)變化。)QNN選擇該大量數量的塊。然後,它逐(zhu)層確定哪些操作將(jiang)每個(ge)量子(zi)位還(huai)原(yuan)回其輸入狀態零(ling)。如果有任何操作與(yu)原(yuan)始ji)隻 牟僮韃煌  蛩得(de)ming)出現了問題。研究人員可以檢(jian)查(cha)預期輸出與(yu)輸入狀態之間(jian)的不匹(pi)配(pei)情況,並(bing)使用(yong)該信息來調整電路設計。

玻色子(zi)“未采樣”

在實驗中,研究小組成功運行了一項流(liu)行的計算(suan)任務,該任務用(yong)于證明(ming)量子(zi)優勢,稱為“玻色子(zi)采樣”,通常在光子(zi)芯片上(shang)執行。在本練(lian)習(xi)中,移相器(qi)和(he)其他光學組件將(jiang)操縱(zong)一組輸入光子(zi)並(bing)將(jiang)其轉換為輸出光子(zi)的不同量子(zi)疊加。最終(zhong),任務是計算(suan)某個(ge)輸入狀態與(yu)某個(ge)輸出狀態匹(pi)配(pei)的概率sheng)4穎局噬shang)講(jiang),這(zhe)將(jiang)是一些概率分(fen)布的樣本。

但是由于光子(zi)的不可預測的行為,經典計算(suan)機幾乎不可能計算(suan)這(zhe)些樣本。從理論上(shang)講(jiang),NISQ芯片可以相當(dang)快地(di)計算(suan)它們。但是,由于NISQ操作和(he)任務本身的復雜性,到目前(qian)為止,還(huai)沒有方法(fa)可以快速(su),輕松(song)地(di)進行驗證。

卡洛蘭說dan)ldquo;賦予這(zhe)些芯片量子(zi)計算(suan)能力的相同特性幾乎使它們無法(fa)驗證。”

在實驗中,研究人員能夠在其自定義NISQ芯片上(shang)“解采樣”遇到jiang)I zi)采樣問題的兩(liang)個(ge)光子(zi)-而且只需一小段時間(jian)即(ji)可采用(yong)傳(chuan)統的驗證方法(fa)。

“這(zhe)是一篇出色的論文mo) 褂yong)非線(xian)性量子(zi)神經網絡來學習(xi)黑(hei)匣子(zi)執行的未知unit運算(suan),”約克大學專(zhuan)門研究量子(zi)技(ji)術(shu)的計算(suan)機科學教授(shou)Stefano Pirandola說。“很(hen)明(ming)顯,該方案對于驗證由量子(zi)電路(例如,由NISQ處(chu)理器(qi)執行)的實際門可能非常有用(yong)。從這(zhe)個(ge)角(jiao)度來看,該方案是未來量子(zi)工程(cheng)師的重(zhong)要基準測試工具。這(zhe)個(ge)想法(fa)明(ming)顯地(di)在光子(zi)量子(zi)芯片上(shang)實現了。”

卡羅蘭說dan) 」芨梅椒fa)是為量子(zi)驗證目的而設計的mo)  部(bu)梢園鎦痘裼杏yong)的物理性質sheng)@紓 承┐fen)子(zi)在激發時會振動,然後基于這(zhe)些振動發出光子(zi)。通過將(jiang)這(zhe)些光子(zi)注入光子(zi)芯片,Carolan說dan) 餿偶ji)術(shu)可用(yong)于發現有xie)嗇切┐fen)子(zi)的量子(zi)動力學的信息,以幫助進行生物工程(cheng)分(fen)子(zi)設計。它也bu)梢雜yong)來解擾攜帶量子(zi)信息的光子(zi),這(zhe)些量子(zi)信息通過湍流(liu)空間(jian)或材料而積累了噪聲。

卡羅蘭說dan)ldquo;夢想是將(jiang)其應用(yong)于物理世界中有趣的問題。”


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