Forscher des RIKEN Center for Quantum Computing haben maschinelles Lernen verwendet, um Fehlerkorrektur für Quantencomputer durchzuführen. Fehlerkorrektur ist entscheidend, um diese Geräte praktisch einsetzen zu können. Quantencomputer arbeiten mit “Qubits”, die jeden möglichen Zustand annehmen können. Allerdings führt die fragile Natur der Quanten-Superposition zu Fehlern, die den Quantenzustand zerstören. Bisher entwickelte Quantenfehlerkorrektur-Schemata sind oft sehr komplex. Die Forscher verwendeten maschinelles Lernen, um Fehlerkorrektur-Schemata zu finden, die die Gerätekomplexität minimieren und gleichzeitig gute Fehlerkorrekturleistungen aufweisen. Sie konzentrierten sich auf einen autonomen Ansatz zur Quantenfehlerkorrektur, bei dem häufige fehlererkennende Messungen durch eine raffiniert gestaltete künstliche Umgebung ersetzt werden. Außerdem konzentrierten sie sich auf “bosonische Qubit-Kodierungen”. Die Forscher verwendeten verstärkendes Lernen, eine fortgeschrittene Methode des maschinellen Lernens, um leistungsstarke Kandidaten im Suchraum der bosonischen Qubit-Kodierungen zu finden. Sie fanden eine einfache, approximate Qubit-Kodierung, die die Gerätekomplexität erheblich reduzierte und bei der Fehlerkorrektur andere Kodierungen übertraf. Die Forscher sind der Meinung, dass ihre Arbeit das Potenzial des maschinellen Lernens bei der Quantenfehlerkorrektur aufzeigt und uns näher an die Implementierung in Experimenten bringt. Franco Nori erklärte, dass maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung von Herausforderungen im Bereich der skalierbaren Quantenberechnung und Optimierung spielen könne und dass sie aktiv an Projekten beteiligt sind, die maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze, Quantenfehlerkorrektur und quantenbasierte Fehlerkorrektur kombinieren.

Einführung

Quantencomputer versprechen die Lösung komplexer Probleme, werden jedoch durch Fehler beeinträchtigt, die den Quantenzustand degradieren. Fehlerkorrektur ist entscheidend, um Quantencomputer praktisch einsetzbar zu machen. Wissenschaftler des RIKEN Center for Quantum Computing haben maschinelles Lernen genutzt, um die Herausforderung der Fehlerkorrektur in Quantencomputern anzugehen.

Quantenfehlerkorrektur

Quantenfehlerkorrektur ist unerlässlich, um die empfindlichen Quantenzustände in Qubits, den Bausteinen von Quantencomputern, zu schützen. Fehlerkorrekturschemata wurden entwickelt, gehen jedoch oft mit einem hohen Aufwand an Gerätekomplexität einher. Diese Schemata beruhen in der Regel auf häufigen fehlererkennenden Messungen, die ressourcenintensiv sein können.

Autonomer Ansatz zur Fehlerkorrektur

Die Forscher am RIKEN schlagen einen autonomen Ansatz zur Quantenfehlerkorrektur vor, der darauf abzielt, die Gerätekomplexität zu minimieren und gleichzeitig eine gute Fehlerkorrekturleistung aufrechtzuerhalten. Sie ersetzen häufige fehlererkennende Messungen durch eine clever gestaltete künstliche Umgebung.

Bosonische Qubit-Encodings

Die Forscher konzentrieren sich in ihrem Fehlerkorrekturschema auf “bosonische Qubit-Encodings”. Bosonische Qubits werden in mehreren physikalischen Systemen, wie etwa Photonen oder Atomen, codiert, was eine erhöhte Fehlertoleranz und Fehlerresilienz ermöglicht. Durch Optimierung der Codierung der Qubits zielen die Forscher darauf ab, Fehler zu minimieren und die Leistung der Fehlerkorrektur zu verbessern.

Machine Learning für die Quantenfehlerkorrektur

Die Forscher nutzen das Verstärkungslernen, eine fortschrittliche Methode des maschinellen Lernens, um vielversprechende Kandidaten im Suchraum der bosonischen Qubit-Encodings zu finden. Durch das Training eines maschinellen Lernmodells können sie Codierungsschemata identifizieren, die eine verbesserte Fehlerkorrektur ermöglichen und gleichzeitig die Gerätekomplexität vereinfachen.

Verstärkungslernen zur Optimierung der Codierung

Verstärkungslern-Techniken werden angewendet, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das optimale Codierungsschemata für bosonische Qubits erkundet und identifiziert. Das Modell wird dazu angeregt, Codierungen mit hoher Fehlerkorrekturfähigkeit zu finden und gleichzeitig die Gerätekomplexität zu minimieren. Durch diesen iterativen Prozess gelingt es den Forschern, Codierungsschemata zu entdecken, die andere Ansätze übertreffen.

Ergebnisse und Auswirkungen

Die Arbeit der Forscher demonstriert das Potenzial des maschinellen Lernens in der Quantenfehlerkorrektur. Sie haben eine einfache, näherungsweise Qubit-Codierung identifiziert, die die Gerätekomplexität signifikant reduziert und gleichzeitig starke Fehlerkorrekturfähigkeiten aufrechterhält. Diese Erkenntnis bringt uns näher an die Implementierung von Fehlerkorrektur in Experimenten mit Quantencomputern.

Zukünftige Richtungen

Maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netzwerke, Quantenfehlerkorrektur und quantenmechanische Fehlertoleranz werden aktiv in Projekte bei RIKEN integriert. Franco Nori betont die entscheidende Rolle, die maschinelles Lernen bei der Bewältigung von Herausforderungen im Bereich der groß angelegten Quantenberechnung und -optimierung spielen kann. Weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich können zu bedeutenden Fortschritten in der Robustheit und Praktikabilität von Quantencomputern führen.

Schlussfolgerung

Die Anwendung von maschinellem Lernen in der Quantenfehlerkorrektur zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung der Leistung und der Reduzierung der Komplexität von Quantencomputern. Die Forscher am RIKEN haben bedeutende Fortschritte bei der Identifizierung von Codierungsschemata erzielt, die die Fehlerkorrekturfähigkeiten verbessern und gleichzeitig die Geräte vereinfachen. Diese Arbeit bringt uns näher an die Realisierung praktischer und zuverlässiger Quantencomputing-Systeme.

Quelle

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