פיזיקאים מהמכון הפדרלי השוויצרי לטכנולוגיה לוזאן (EPFL) ומאוניברסיטת קולומביה
במאמר שפורסם בכתב העת Nature Quantumמידע, פרופסור EPFL ג'וזפה קרליאו וסטודנט לתואר שני באוניברסיטת קולומביה, מאטיה מדווידוביץ ', מצאו דרך לבצע אלגוריתמים מורכבים של מחשוב קוונטי במחשבים מסורתיים במקום בקוונטים.
"תוכנת קוונטים" ידועהאופן השימוש באלגוריתם האופטימיזציה המשוער הקוונטי (QAOA) לפתרון בעיות אופטימיזציה קלאסיות במתמטיקה. בעיקרון, זוהי דרך לבחור את הפתרון הטוב ביותר לבעיה מתוך מגוון פתרונות אפשריים. יש הרבה עניין להבין אילו בעיות ניתנות לפתרון ביעילות על ידי מחשב קוונטי, ו- QAOA הוא אחד המועמדים הנראים לכך ", הסביר קרליאו.
AI שימש לראשונה כדי לאתר שגיאות קוונטיות
ל- QAOA תומכים רבים, כוללגוגל, המהמרת על טכנולוגיה קוונטית ומחשוב בעתיד הקרוב: בשנת 2019, הם יצרו את שקמה, מעבד קוונטי של 53 קווביט, והשתמשו בה להשלמת משימה שלפי הערכתה יידרש למחשב על קלאסי מודרני כ -10,000 דולר. ישן. שקמה השלימה את אותה משימה תוך 200 שניות.
באמצעות מחשבים קונבנציונליים, מדענים התפתחושיטה שיכולה לחקות בערך את ההתנהגות של מחלקה מיוחדת של אלגוריתמים המכונים אלגוריתמים קוונטיים משתנים, הם שיטות לקביעת מצב האנרגיה הנמוך ביותר, או "מצב הקרקע" של מערכת קוונטית. QAOA היא אחת הדוגמאות החשובות למשפחה כזו של אלגוריתמים קוונטיים, שלדברי החוקרים הם בין המועמדים המבטיחים ביותר ל"יתרון קוונטי "במחשבים של העתיד הקרוב.
הגישה מבוססת על הרעיון כיניתן להשתמש בכלים מודרניים של למידת מכונה כדי לאמן ולחקות את הפעולות הפנימיות של מחשב קוונטי. הכלי המרכזי להדמיות אלה הוא מדינות קוונטיות של הרשת העצבית, רשת עצבית מלאכותית שקרליאו פיתח בשנת 2016 עם מתיאס טרויר וכיום היא משמשת לראשונה בהדמיית QAOA.
קרא עוד:
ראה כיצד חור שחור מתחיל להרוס כוכב
חלקיק חדש שהתגלה במפגר ההדרון הגדול
גלי חום גרמו להיתוך מסיבי של שכבת הקרח של גרינלנד