科技 | 里程碑式突破:谷歌推出 AlphaQubit 解碼器,攻克量子糾錯難題

2024-11-221678來源:

  科技媒體marktechpost 11 月20日發(fā)布博文,報(bào)道稱谷歌研究人員研發(fā)了 AlphaQubit 量子糾錯解碼器,通過深度學(xué)習(xí),實(shí)時為量子計(jì)算機(jī)糾錯。

  AI 賦能量子糾錯

  量子計(jì)算雖然潛力巨大,但由于量子波動產(chǎn)生噪音,導(dǎo)致計(jì)算錯誤頻發(fā),嚴(yán)重阻礙了其發(fā)展,而傳統(tǒng)的量子糾錯方法復(fù)雜且效率低下。

  谷歌研究團(tuán)隊(duì)為了解決這一難題,推出了AlphaQubit,一個基于人工智能的解碼器。

  AlphaQubit 的核心是使用循環(huán) Transformer 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有效地解碼表面碼(surface code)中的錯誤,表面碼是目前量子計(jì)算領(lǐng)域領(lǐng)先的糾錯方案。

  

  AlphaQubit 采用兩階段訓(xùn)練:首先使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,然后用谷歌 Sycamore 量子處理器上的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),讓其能夠適應(yīng)真實(shí)環(huán)境中的復(fù)雜噪聲分布。

  相比較傳統(tǒng)的最小權(quán)完美匹配(MWPM)和張量網(wǎng)絡(luò)解碼器,AlphaQubit 在邏輯錯誤率(LER)方面表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢,例如在距離為3和5 的表面碼中,其LER分別降低至2.901%和 2.748%。

  

  技術(shù)細(xì)節(jié):深度學(xué)習(xí)與軟測量數(shù)據(jù)

  AlphaQubit 能夠處理和利用軟測量(通過容易測量的輔助變量來推斷或估計(jì)難以直接測量或暫時無法測量的關(guān)鍵變量的技術(shù))數(shù)據(jù),這比傳統(tǒng)的二元(0 或1)數(shù)據(jù)提供了更豐富的信息,從而提高了解碼精度。  

  AlphaQubit 的循環(huán)Transformer 架構(gòu)具有良好的可擴(kuò)展性,能夠有效處理更高碼距的表面碼。

  

  AlphaQubit的成功,證明了人工智能在量子糾錯領(lǐng)域的巨大潛力。它不僅提高了糾錯效率,降低了邏輯錯誤率,還為未來量子系統(tǒng)的可擴(kuò)展性提供了解決方案。

  來源:IT之家


標(biāo)簽: 量子糾錯解碼器 量子計(jì)算機(jī) marktechpost

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