스위스 로잔 연방공과대학(EPFL)과 컬럼비아 대학교의 물리학자들
Nature Quantum 저널에 발표된 논문에서Information, EPFL 교수 Giuseppe Carleo와 Columbia 대학 대학원생 Matija Medvidovich는 양자 컴퓨터 대신 기존 컴퓨터에서 복잡한 양자 컴퓨팅 알고리즘을 수행하는 방법을 찾았습니다.
알려진 "양자 소프트웨어"QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)를 사용하여 수학의 고전적인 최적화 문제를 해결하는 방법. 기본적으로 다양한 가능한 솔루션 중에서 문제에 대한 최상의 솔루션을 선택하는 방법입니다. 어떤 문제를 양자 컴퓨터로 효과적으로 해결할 수 있는지 이해하는 데 많은 관심이 있으며 QAOA는 이에 대한 가장 가시적인 후보 중 하나입니다”라고 Carleo는 설명했습니다.
AI가 양자 오류를 찾아내기 위해 처음으로 사용되었습니다.
QAOA에는 다음을 비롯한 많은 지지자가 있습니다.가까운 미래에 양자 기술과 컴퓨팅에 베팅하는 구글: 2019년에 그들은 53큐비트 양자 프로세서인 Sycamore를 만들어 현대 고전 슈퍼컴퓨터가 약 1만 달러가 소요될 것으로 추정하는 작업을 완료하는 데 사용했습니다. 늙은. Sycamore는 200초 만에 동일한 작업을 완료했습니다.
과학자들은 기존의 컴퓨터를 사용하여변이 양자 알고리즘으로 알려진 특별한 종류의 알고리즘의 동작을 대략적으로 모방할 수 있는 방법은 가장 낮은 에너지 상태 또는 양자 시스템의 "바닥 상태"를 결정하는 방법입니다. QAOA는 연구원들에 따르면 가까운 미래 컴퓨터에서 "양자 이점"에 대한 가장 유망한 후보 중 하나인 양자 알고리즘 제품군의 중요한 예 중 하나입니다.
접근 방식은최신 기계 학습 도구를 사용하여 양자 컴퓨터의 내부 작동을 훈련하고 에뮬레이트할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션의 핵심 도구는 Carleo가 Mathias Troyer와 함께 2016년에 개발했으며 현재 QAOA 시뮬레이션에서 처음으로 사용되는 인공 신경망인 Neural Network Quantum States입니다.
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