MIT：どのようにチップが右の量子計算を行っているかどうかを検証します

編集：さくら

実用的な量子では正確に、従来のコンピュータが実行できない複雑な計算を行うことが可能なこと、量子チップを確認することができるシステムを設計するために一緒に、プロセスを楽しみにマサチューセッツ工科大学、Googleや他の機関からの研究者を計算します。

量子は、キュビットの状態は、古典的な「量子重ね合わせ」（0または1）または2つの状態に対応する2つの2進ビットを表すことができ、チップを使用して計算を実行キュビット。いくつかの問題を解決することができるユニークな重ね合わせ状態の量子コンピュータはほとんど古典コンピュータ、潜在的に発見し、機械学習や材料設計、薬における画期的な製品の他の側面を解決することはできません。

完全な量子コンピュータは量子ビットの何百万人を必要とするが、それはまだ実現可能です。過去数年間で、研究者は、50〜100個の量子ビットについて含む「うるさい中規模量子」（NISQ）チップを開発しました。ビット数が少ないものの、NISQチップを意味し、「量子利点は」、対処するのが難しいいくつかの古典的なコンピュータアルゴリズムを解くことができることを証明するのに十分です。しかし、 チップは、このプロセスの操作を行うことが期待されているかどうかを確認することは非常に非効率的です 。チップの出力は完全にランダムであるので、すべてが計画どおりに行くかどうかを判断する手順をシミュレートするために長い時間がかかる場合がありますので。

（出典：Mihikaプラブー）

最近では、紙の「自然物理学」に掲載された、研究者は、新規のプロトコルを記述し、それができる 効果的NISQチップはすべての権利の量子操作を行ったことを確認します 。彼らは、カスタムチップ光子への合意を確認する量子のは非常に難しい問題で実行されます。

「 産業界と学界の急速な発展に伴い、量子コンピュータの性能が従来のコンピュータを超えている 、とこのタスクの計算の正しい実装は、ますます重要になってきていることを確認し、」最初の著者ジャック・キャロラン（エレクトロニクス研究研究室（RLE）と電気工学科コンピュータサイエンス（EECS）ポスドク）は言いました。「あなたは、量子チップを作るために数十億ドルを投資した場合、それは確かに何か面白いことを行います。当社の技術ができる 量子検証システムの広い範囲のための重要なツールを提供 ジャック・キャロラン紙を添加し、マサチューセッツ工科大学の研究者EECSとRLE、およびGoogleの量子AIラボ、Elenionテクノロジーズ、Lightmatterとサパタコンピューティング。

分割統治

基本的に知られている入力状態に出力ラインの裏を生成した量子量子状態を作業研究者。これは、入力操作が出力を生成するために実行される行明らかにする。これらの操作手順は、常に研究者の一致を記述する必要があります。そうでない場合、研究者は、チップ上の何が悪かったのかを調べるために、この情報を使用することができます。

キャロランコアプロトコルが変量子非サンプリング版であり、それは「分割統治」アプローチであることを特徴とする、プロセスを完了するために、量子状態ではなく、時間を複数のブロックを出力します。しかし、長い時間がかかる、私たちはこれを行うためにステップバイステップ。これは、それを解決するために、より効果的な方法で問題を打破することを可能にします。「キャロランは語りました。

一つの層をデコードすることにより、長い時間がかかりますが、それは私たちが対処するためのより効率的な方法に問題を破ることができます。「キャロランは語りました。

このためには、（多階層コンピューティングの問題を介して）、ニューラルネットワークの研究者は、新たな「構築するために、インスピレーションを描く 量子ニューラルネットワーク の各レイヤは、量子計算の基を表し、」（QNN）を、。

（出典：量子クラウドタオ） [/キャプション]

QNN、2×5ミリメートルNISQチップを構築するために使用される伝統的なシリコン製造技術、制御パラメータ、光子の作動経路容易可変回路要素の複数を有するチップ170を実行します。光子対は、特定の波長での外部の構成要素から生成され、チップに注入しました。チップ光子は通過 位相シフタ （光子の経路が変更され）互いに干渉する。これは、計算過程で何が起こったのかを示す、ランダム量子出力状態を生成します。センサの光検出器によって測定された外部出力のセット。

出力はQNNに送信されます。第一の層は、一緒に加え、単一光子のすべての機能を識別するために、複雑な出力ノイズを利用する最適化技術を使用します。次に、回路動作が、既知の入力状態を識別するに戻したグループ内の単一光子の「デコード」。これらの操作は正確に特定の回路設計作業を一致する必要があります。すべての光子がデコードされるまで、同じ計算の後続のすべての層は、式から以前に復号された光子を削除します。

例えば、量子ビットプロセッサの入力状態が全てゼロであると仮定する。NISQチップは出力変化として一見ランダムな番号の多数を生成するために、量子ビットに一連の動作を行います。（出力の数は、このように変化、量子重ね合わせ状態であった。）QNNは多数のブロックを選択します。そして、そのゼロに各キュービット入力状態背面の層の減少によってどのアクション層を判定する。事業の当初の計画と異なるものがある場合、問題があります。研究者は、情報が回路設計を調整することを期待される入力と出力の状態、および使用の間の不一致を確認することができます。

ボゾンサンプリング

実験では、研究チームが成功した人気のコンピューティングタスクを実行し、量子の利点を実証するために、実験は「と呼ばれる サンプリングボソン 通常、フォトニックチップ上で行われます」、。この実験では、位相シフタ及び他の光学部品は、入力された光子の集合を操作し、異なる量子重ね合わせのための光子の出力を変換します。タスクの最終的な結果は、入力の確率を計算することで、出力状態は状態と一致します。本質的には、それはサンプルの確率分布ということができます。

しかし、光子の予期しない動作のために、古典コンピュータは、これらのサンプルを計算することはほとんど不可能です。理論的には、NISQチップは、かなり迅速に計算することができます。しかし、複雑NISQ操作やタスク自身のために、これまでのところ、あなたが迅速かつ容易に確認することができます方法はありません。キャロランは言う：「それは、これらの特性は、彼らが検証することはほとんど不可能ですので、こと、能力を計算し、これらのチップの量子を与えています。」

 

（出典：プリンストン）

実験では、研究者はボソン二つの問題をサンプリングした光子、そして唯一の非常に短い時間に遭遇そのカスタムNISQチップ（Unsample）で「削除」することができた、それは伝統的な検証方法を使用することができます。

「これは、未知のブラックボックス単位操作を行っ学ぶために、非線形量子ニューラルネットワークを使用して優れた紙、ある、」量子の技術に特化したニューヨーク大学のコンピュータサイエンスの教授ステファノPirandolaは語りました。「明らかに、量子回路の検証のためのプログラムは、（例えば、プロセッサNISQで実行される）実際のドアは非常に役立ちます。このような観点から、プログラムが重要な将来の量子エンジニアがベンチマークツールです。さて、このアイデア実現。チップ上の光子」

キャロランは、方法は、量子の正しい実装は、この目的のために設計されたチップを計算することを確認するためであるが、にもかかわらず、それはまた、有用な物理的特性を捕捉するのに役立つと述べました。励起されたとき、例えば、いくつかの分子が振動し、次いで、これらの振動に基づいて光子を放出します。これらの光子フォトニックチップを注入することにより、キャロランはデコード（スクランブル解除）技術は、ヘルプデザイン、分子生物工学にそれらの量子分子動力学に関する情報を検出するために使用することができました。また、（によって量子情報量子光子で運ばデコード情報に使用することができる 乱れ （乱流のスペース）または材料累積ノイズ）。

キャロランは言った：「私たちの夢は現実の世界で興味深い問題に適用この理論にあります。」

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