Settembre 27, 2021

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Q-CTRL e Sydney Uni nel progresso del controllo quantistico

Ricercatori dell’Università di Sydney Il controllo quantistico dettagliato è un nuovo metodo per identificare le fonti di errore nei computer quantistici utilizzando tecniche di apprendimento automatico che, secondo loro, accelereranno i percorsi verso lo sviluppo di computer quantistici utili.

In un documento scientifico congiunto, i ricercatori descrivono un metodo per dare agli sviluppatori di dispositivi la capacità di identificare il degrado delle prestazioni con una precisione senza precedenti.

La carta è intitolataAnalisi spettrale del rumore dell’oscillatore quantistico attraverso stati di gatto spostatipubblicato in messaggi di revisione fisica, la rivista di ricerca scientifica più importante al mondo e la pubblicazione di punta dell’American Physical Society (APS Physics).

La tecnica descritta nel documento si è concentrata sulla riduzione degli errori causati dal “rumore” ambientale, il tallone d’Achille dell’informatica quantistica.

CEO di Q-CTRL, Michael Bercock

Il team dell’Università di Sydney ha sviluppato un metodo per rilevare le più piccole deviazioni dalle condizioni esatte necessarie per implementare algoritmi quantistici utilizzando ioni intrappolati e dispositivi di calcolo quantistico superconduttori.

Queste sono le tecnologie principali utilizzate dai principali sforzi di calcolo quantistico industriale del mondo presso IBM, Google, Honeywell, IonQ e altri.

Per determinare la fonte delle deviazioni misurate, gli scienziati di Q-CTRL hanno sviluppato un nuovo metodo per elaborare i risultati delle misurazioni utilizzando algoritmi di apprendimento automatico personalizzati.

In combinazione con Q-CTRL Attuali tecniche di controllo quantitativo, i ricercatori sono stati anche in grado di ridurre l’effetto dell’interferenza di fondo nel processo. Ciò ha consentito una facile distinzione tra sorgenti di rumore “reali” che potrebbero essere statiche e artefatti fantasma delle misurazioni stesse.

“La capacità di identificare e sopprimere le fonti di degrado delle prestazioni nei dispositivi quantistici è fondamentale sia per la ricerca di base che per gli sforzi industriali per costruire sensori quantistici e computer quantistici”, ha affermato Michael Bercock, CEO di Q-CTRL e professore dell’Università di Sydney.

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“Il controllo quantistico, potenziato dall’apprendimento automatico, ha mostrato un percorso per rendere questi sistemi praticamente utili e accelerando esponenzialmente i tempi di ricerca e sviluppo”, ha affermato.

“I risultati, pubblicati su una prestigiosa rivista peer-reviewed, sottolineano il vantaggio della collaborazione in corso tra la ricerca scientifica fondamentale in un laboratorio universitario e le startup deep-tech”.

Il dottor Cornelius Hempel dell’ETH di Zurigo, che ha condotto la ricerca mentre era all’Università di Sydney, ha affermato che la combinazione di tecniche sperimentali all’avanguardia e apprendimento automatico ha mostrato enormi vantaggi nello sviluppo dei computer quantistici.

“Il team Q-CTRL è stato in grado di sviluppare una soluzione di apprendimento automatico progettata in modo professionale che ci ha permesso di comprendere i nostri dati e fornire un nuovo modo di ‘vedere’ e affrontare i problemi nell’hardware”, ha affermato il dott. Hempel.

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