Q-CTRL и Sydney Uni в прогрессе квантового контроля

Исследователи из Сиднейского университета Детализация квантового управления — это новый метод выявления источников ошибок в квантовых компьютерах с использованием методов машинного обучения, которые, по их словам, ускорят пути к разработке полезных квантовых компьютеров.

В совместной научной статье исследователи описывают метод, позволяющий разработчикам устройств выявлять снижение производительности с беспрецедентной точностью.

Статья озаглавленаСпектральный анализ шума квантового осциллятора через смещенные состояния котаОпубликовано в сообщения физического обзора, главный в мире журнал исследований в области физических наук и ведущее издание Американского физического общества (APS Physics).

Техника, описанная в статье, направлена ​​на уменьшение ошибок, вызванных «шумом» окружающей среды — ахиллесовой пятой квантовых вычислений.

Команда Сиднейского университета разработала метод обнаружения мельчайших отклонений от точных условий, необходимых для реализации квантовых алгоритмов с использованием захваченных ионов и сверхпроводящих устройств квантовых вычислений.

Это основные технологии, используемые ведущими мировыми разработчиками промышленных квантовых вычислений IBM, Google, Honeywell, IonQ и другими.

Чтобы определить источник измеренных отклонений, ученые Q-CTRL разработали новый метод обработки результатов измерений с использованием пользовательских алгоритмов машинного обучения.

В сочетании с Q-CTRL Современные методы количественного контроля, исследователям также удалось уменьшить влияние фонового вмешательства в процесс. Это позволило легко отличить «настоящие» источники шума, которые могут быть статическими, и фантомными артефактами самих измерений.

«Способность определять и подавлять источники снижения производительности в квантовых устройствах имеет решающее значение как для фундаментальных исследований, так и для промышленных усилий по созданию квантовых датчиков и квантовых компьютеров», — сказал генеральный директор Q-CTRL и профессор Сиднейского университета Майкл Беркок.

«Квантовое управление, дополненное машинным обучением, показало, как сделать эти системы практически полезными и значительно ускорить сроки исследований и разработок», — сказал он.

«Результаты, опубликованные в престижном рецензируемом журнале, подчеркивают преимущества постоянного сотрудничества между фундаментальными научными исследованиями в университетской лаборатории и стартапами в области глубоких технологий».

Доктор Корнелиус Хемпель из ETH Zurich, проводивший исследование в Сиднейском университете, сказал, что сочетание передовых экспериментальных методов и машинного обучения показало огромные преимущества в разработке квантовых компьютеров.

«Команда Q-CTRL смогла разработать профессионально разработанное решение для машинного обучения, которое позволило нам понять наши данные и предоставить новый способ« видеть »и решать проблемы в оборудовании, — сказал д-р Хемпель.

Вы знаете больше? Свяжитесь с Джеймсом Райли по электронной почте.