Вчені вперше запустили квантові програми на звичайному комп'ютері

Фізики зі Швейцарського федерального технологічного інституту Лозанни (EPFL) та Колумбійського університету

представили підхід до моделювання квантовогоалгоритм за допомогою звичайного комп'ютера. Новий підхід використовує класичний алгоритм машинного навчання, що імітує поведінку квантових комп'ютерів найближчого майбутнього.

У роботі, опублікованій в журналі Nature QuantumInformation, професор EPFL Джузеппе Карлео і аспірант Колумбійського університету Матія Медвідовіч, знайшли спосіб виконати складний алгоритм квантових обчислень на традиційних комп'ютерах замість квантових.

«Квантовий програмне забезпечення», відомеяк Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) використовується для вирішення класичних задач оптимізації в математиці. По суті, це спосіб вибору найкращого рішення задачі з безлічі можливих рішень. Існує великий інтерес до розуміння того, які проблеми можуть бути ефективно вирішені квантовим комп'ютером, і QAOA є одним з найбільш помітних кандидатів для цього », - пояснив Карлео.

ІІ вперше використовували для точного визначення квантових помилок

У QAOA є безліч прихильників, в тому числі іGoogle, який робить ставку на квантові технології та обчислення в найближчому майбутньому: в 2019 році вони створили Sycamore, 53-кубітний квантовий процесор, і використовували його для виконання завдання, на яку, за їхніми оцінками, сучасному класичному суперкомп'ютера треба було б близько 10 тис. років. Sycamore виконав ту ж задачу за 200 секунд.

Використовуючи звичайні комп'ютери, вчені розробилиметод, який може приблизно імітувати поведінку особливого класу алгоритмів, відомих як варіаційні квантові алгоритми, вони представляють собою способи визначення стану з найменшою енергією або «основного стану» квантової системи. QAOA є одним з важливих прикладів такого сімейства квантових алгоритмів, які, на думку дослідників, є одними з найбільш перспективних кандидатів на «квантове перевага» в комп'ютерах найближчого майбутнього.

В основі підходу лежить ідея про те, щосучасні інструменти машинного навчання можна використовувати для навчання і емуляції внутрішньої роботи квантового комп'ютера. Ключовим інструментом для цих симуляцій є Neural Network Quantum States, штучна нейронна мережа, яку Карлео розробив в 2016 році разом з Матіасом Тройер і яка тепер вперше використовували для симуляції QAOA.

Читати далі:

Подивіться, як чорна діра починає руйнувати зірку

На Великому адронному колайдері відкрили нову частинку

Теплова хвиля викликала масштабне танення крижаного щита Гренландії