Wrażliwość kostek na hałas popełnia niekontrolowane błędy do obliczeń kwantowych, co nie pozwala na uruchamianie złożonych algorytmów. Aby poprawić sytuację, naukowcy z University of MISIS oparte na sieciach neuronowych stworzyli system samokierowania do wyszukiwania i poprawy błędów. Rozwój łączy zalety algorytmów intelektualnych i klasycznych, dlatego uznaje błędy bardziej skutecznie wraz ze wzrostem liczby kostek, co jest kluczowym zadaniem.
„Nowoczesne urządzenia popełniają błędy głównie ze względu na interakcję systemu kwantowego z jego środowiskiem. Jednocześnie nawet małe błędy mają kluczowe znaczenie w przypadku obliczeń o dużej skali, ponieważ zniekształcenie wyniku gromadzi się z każdą operacją. Wzrost dokładności jest jednym z kluczowych zadań w opracowywaniu technologii kwantowych ” – powiedział Alexey Fedorov, dyrektor Instytutu Physics and Quantum Engineering, Nitu.
Metoda zaproponowana przez naukowców opiera się na architekturze powtarzających się sieci neuronowych, która analizuje szereg czasowy danych. Rangi te są wyodrębnione podczas okresowego pomiaru kostek pomocniczych. Co jest szczególnie cenne, ta funkcja pozwala algorytmowi pracować z różnymi kodami korekcyjnymi.
Naukowcy przetestowali algorytm w rodzinie cyklicznych kodów korekcyjnych, biorąc pod uwagę cechy topologiczne procesora kwantowego na kostkach nadprzewodzących. Wyniki badania są opublikowane w czasopiśmie Physical Review A (Q1). Artykuł jest również dostępny na stronie ARXIV Preprint. To jej trzecie wydanie.
„Główną zaletą rozwoju jest możliwość badania danych uzyskanych z określonego urządzenia. Jest to szczególnie ważne w warunkach, gdy charakter błędów różni się od teoretycznie domniemanych modeli. Ponadto proponowany algorytm dekodowania nie zależy od konkretnego kodu korekcyjnego, który czyni go uniwersalnym i łatwo skalowalnym ” – powiedział autor badania Ilya Simakov, inżynier projektu naukowego laboratorium nadprzewodzących technologii kwantowych, badacz, badacz w rosyjskim centrum kwantowym.
