Physiker der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) und der Columbia University
In einem in der Zeitschrift Nature Quantum veröffentlichten ArtikelInformation, EPFL-Professor Giuseppe Carleo und der Doktorand der Columbia University, Matija Medvidovich, haben einen Weg gefunden, komplexe Quantencomputing-Algorithmen auf herkömmlichen Computern anstelle von Quantencomputern auszuführen.
"Quantensoftware" bekanntWie der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) verwendet wird, um klassische Optimierungsprobleme in der Mathematik zu lösen. Grundsätzlich ist es eine Möglichkeit, aus einer Vielzahl möglicher Lösungen die beste Lösung für ein Problem auszuwählen. Es besteht ein großes Interesse daran zu verstehen, welche Probleme ein Quantencomputer effektiv lösen kann, und QAOA ist einer der sichtbarsten Kandidaten dafür“, erklärte Carleo.
KI wurde zum ersten Mal eingesetzt, um Quantenfehler genau zu erkennen
QAOA hat viele Unterstützer, darunterGoogle, das in naher Zukunft auf Quantentechnologie und Computing setzt: 2019 haben sie Sycamore, einen 53-Qubit-Quantenprozessor, entwickelt und damit eine Aufgabe erledigt, von der sie schätzen, dass ein moderner klassischer Supercomputer etwa 10.000 US-Dollar benötigt alt. Sycamore erledigte die gleiche Aufgabe in 200 Sekunden.
Wissenschaftler haben mit herkömmlichen Computern entwickelteine Methode, die das Verhalten einer speziellen Klasse von Algorithmen, die als Variationsquantenalgorithmen bekannt sind, näherungsweise nachahmen kann. Sie sind Methoden zur Bestimmung des niedrigsten Energiezustands oder "Grundzustands" eines Quantensystems. QAOA ist eines der wichtigen Beispiele für eine solche Familie von Quantenalgorithmen, die laut Forschern zu den vielversprechendsten Kandidaten für den "Quantenvorteil" in Computern der nahen Zukunft gehören.
Der Ansatz basiert auf der Idee, dassModerne Machine-Learning-Tools können verwendet werden, um das Innenleben eines Quantencomputers zu trainieren und zu emulieren. Das Schlüsselwerkzeug für diese Simulationen ist das Neural Network Quantum States, ein künstliches neuronales Netz, das Carleo 2016 mit Mathias Troyer entwickelt hat und nun erstmals in der QAOA-Simulation zum Einsatz kommt.
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