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如何验证量子芯片的计算是否正确?科学家想出了一种“分而治之”的办法

2020-01-15 17:14:46 来源:前瞻网

如何验证量子芯片的计算是否正确?科学家想出了一种“分而治之”的办法

在向实际量子计算迈进的进程中,来自MIT、谷歌和其他地方的研究人员设计了1种系统,可以验证量子芯片什么时候能够准确履行传统计算机没法完成的复杂计算。

量子芯片使用称为“量子位”履行计算,这些量子位可以表示对应于经典2进制位的两个状态(零或1)或两个状态的“量子叠加”。独特的叠加状态可使量子计算机解决经典计算机几近没法解决的问题,从而可能在材料设计、药物发现和机器学习等领域获得突破。

全尺寸的量子计算机将需要数百万个量子位,但这还不可行。在过去的几年中,研究人员已开始开发包括大约50至100量子位的“喧闹中型量子”(NISQ)芯片。这足以证明“量子优势”,这意味着NISQ芯片可以解决传统计算机难以处理的某些算法。但是,验证芯片是不是按预期履行操作会非常低效。芯片的输出看起来可能完全是随机的,因此需要很长时间来摹拟步骤以肯定1切是不是按计划进行。

根据日前发表在《自然物理学》上的1篇论文中,研究人员描写了1种新颖的协议,可以有效地验证NISQ芯片已履行了所有正确的量子操作。他们在定制量子光子芯片上运行的1个非常困难的量子问题上验证了其协议。

“随着工业和学术界的飞速发展,带给我们尖端量子机器可以超出经典机器,而量子验证的任务变得相当重要。” 论文第1作者、电气工程与计算机科学系(EECS)和电子研究实验室(RLE)博士后雅克·卡洛兰(Jacques Carolan)说,“我们的技术为验证广泛种类的量子系统提供了重要工具。由于如果我投资数10亿美元来构建量子芯片,它肯定会做1些有趣的事情。”

麻省理工学院的EECS和RLE的研究人员和Google Quantum AI实验室,Elenion Technologies,Lightmatter和Zapata Computing的研究人员也与卡洛兰1同加入了研究。

分而治之

研究人员的工作实质上是将量子电路生成的输出量子状态追溯到已知的输入状态。这样做可以揭露对输入履行了哪些电路操作以产生输出。这些操作应始终与研究人员编写的程序匹配。如果不是,研究人员可使用这些信息来肯定芯片上哪里出了问题。

卡洛兰说,新协议的核心是“变份量子上采样”,它是1种“分而治之”的方法,将输出量子状态分解为多个块。卡洛兰说:“我们不是1次完成全部进程,而是花了很长时间,1层1层地进行解读。这使我们能够分解问题,以更有效的方式解决它。”

为此,研究人员从神经网络(通过量层计算解决问题的方法)中汲取了灵感,构建了1个新颖的“量子神经网络”(QNN),其中每层代表1组量子运算。

为了运行QNN,他们使用传统的硅制造技术来构建1个2x5毫米NISQ芯片,该芯片具有170多个控制参数,可调电路元件,使光子路径的操作更加容易。成对的光子从外部组件以特定的波永生成,并注入到芯片中。光子穿过芯片的移相器(它们会改变光子的路径)相互干扰。这将产生1个随机的量子输出状态,该状态表示在计算进程中产生的情况。输出由1组外部光电探测器传感器丈量。

该输出将发送到QNN。第1层使用复杂的优化技术来发掘喧闹的输出,以查明所有加在1起的单个光子的签名。然后,它“解读”该组中的单个光子,以辨认哪些电路操作将其返回到已知的输入状态。这些操作应与任务的电路特定设计完全匹配。所有后续层都进行相同的计算-从等式中删除任何之前未加密的光子-直到所有光子都被解读。

例如,假定输入处理器的量子位的输入状态全为零。 NISQ芯片对量子位履行1系列操作,以生成大量的、看似随机变化的数字作为输出。 (输出数量将1直处于量子叠加状态,因此会不断变化。)QNN会从当选择大量的数据块。然后,它逐层肯定哪些操作将每一个量子位还原回其输入状态零。如果有任何操作与原始计划的操作不同,则说明出现了问题。研究人员可以检查预期输出与输入状态之间的不匹配情况,从而调剂电路设计。

玻色子“上采样”

在实验中,该团队成功地运行了1项用于证明量子优势的计算任务,即通常在光子芯片上进行的“玻色子采样”。在本次实验中,移相器和其他光学组件将操纵1组输入光子并将其转换为输出光子的不同量子叠加。终究,任务是计算某个输入状态与某个输出状态匹配的几率。从本质上讲,这将是1些几率散布的样本。

但是由于光子的不可预测的行动,经典计算机几近不可能计算这些样本。从理论上讲,NISQ芯片可以相当快地计算它们。但是,由于NISQ操作和任务本身的复杂性,到目前为止,还没有方法可以快速、轻松地进行验证。

卡洛兰说:“赋予这些芯片量子计算能力的相同特性使它们几近没法验证。”在实验中,研究人员在很短的时间内就完成了传统的验证方法。

约克大学计算机科学教授Stefano Pirandola说:“这是1篇出色的论文,它利用非线性量子神经网络来学习黑匣子履行的未知幺正运算。” “很明显,该方案对验证由量子电路(例如,由NISQ处理器履行)的实际门非常有用。从这个角度来看,该方案是未来量子工程师的1个重要的基准测试工具。这个想法在光子量子芯片上得到了很好的实现。。”

卡洛兰说,虽然该方法是为量子验证目的而设计的,但它也能够帮助捕获有用的物理性质。 例如,某些份子在激起时会振动,然后基于这些振动发出光子。 通过将这些光子注入光子芯片,卡洛兰说,解读技术可用于发现有关那些份子的量子动力学的信息,以帮助进行生物工程份子设计。 它也能够用来解读携带量子信息的光子,这些量子信息通过湍流空间或材料而积累了噪声。

卡洛兰说:“我们的梦想是将其利用于物理世界中有趣的问题。”

原文来源:https://phys.org/news/2020-01-quantum-chips-correctly.html

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