Tahmine dayalı vekiller, kuantum hesaplama ölçüm yükünü %99,97’den fazla azaltabilir

Kuantum mekaniksel etkilerden yararlanarak bilgiyi işleyen sistemler olan kuantum bilgisayarlar, bazı görevlerde klasik bilgisayarlardan daha iyi performans gösterme potansiyeline sahiptir. Potansiyellerine rağmen, yüksek maliyetleri ve şimdiye kadar büyük ölçekli imalatlarını engelleyen diğer zorluklar nedeniyle bu sistemlerin kullanımı oldukça sınırlı kalmaktadır.

Henan Key Kuantum Bilgi ve Kriptografi Laboratuvarı ve Nanyang Teknoloji Ãœniversitesi’ndeki araÅŸtırmacılar, kuantum iÅŸlemcilerin çıktılarını öğrenip yeniden üretebilen tahmine dayalı vekiller, yeni hesaplama modelleri geliÅŸtirdiler.

Bu modeller, yayınlanan bir makalede tanıtılmıştır. Doğa İletişimikullanıcıların gelişmiş ve pahalı kuantum bilgi işlem donanımına doğrudan erişimi olmasa bile, kuantum bilgisayarlardan yararlı bilgiler çıkarmak ve kanıtlanabilir garantilerle hesaplamaları daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Makalenin kıdemli yazarı He-Liang Huang, CEÄ°D’a şöyle konuÅŸtu: “Kuantum iÅŸlemciler son yıllarda hızla geliÅŸti ve temel bilim, kimya, malzeme bilimi ve ötesindeki önemli sorunların çözümüne yardımcı olabileceklerine dair umutları artırdı.” “Ancak pratik kullanımlarının önünde hala iki büyük engel var. Birincisi eriÅŸim. Ä°kinci engel ise hız.”

Mevcut kuantum bilgisayarların önemli bir sınırlaması, onları üretmenin ve zaman içinde güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamanın son derece pahalı olmasıdır. Bu nedenle dünya çapında bu bilgisayarlardan yalnızca birkaçı mevcuttur. Sonuç olarak çok az sayıda araştırmacı, geliştirdikleri kuantum algoritmalarını doğrudan kuantum işlemciler üzerinde test edebiliyor.

Nadir ve pahalı olmasının yanı sıra mevcut kuantum işlemcilerin çoğu verileri hâlâ yavaş işliyor. Bunun nedeni kısmen kuantum simülasyon algoritmalarının ve diğer kuantum algoritmalarının güvenilir bir şekilde çalıştırılmasının, doğru devre değerlendirmelerinin yanı sıra çok sayıda tekrarlanan ölçümün toplanmasını gerektirmesidir.

Huang, “Daha az görünen ancak aynı derecede önemli bir konu da kuantum iÅŸlemcilerin kendilerinin özellikle hızlı çalışmamasıdır” dedi. “ÖrneÄŸin süper iletken sistemlerde, tam bir kuantum devresi genellikle yalnızca kilohertz hızlarında tekrarlanır. Bir görev milyonlarca tekrar gerektirdiÄŸinde, bu durum hızla ciddi bir pratik darboÄŸaza dönüşür.”

Kuantum işlemci davranışını yeniden üreten yeni klasik öğrenme modelleri

Huang ve meslektaşları kuantum bilgisayarların iyi belgelenmiş bazı sınırlamalarına değinmek istediler. Bunu yapmak için, belirli bir kuantum işlemcinin tipik davranışını, sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin edebilecek kadar iyi öğrenebilecek klasik makine öğrenimi modelleri geliştirmeye çalıştılar.

Huang, “Tahmin edici vekiller adı verilen yeni bir çerçeve geliÅŸtirdik” diye açıkladı. “Bu çerçevenin önemli bir özelliÄŸi, sıkı teorik garantilerle birlikte gelmesidir. Bir kuantum iÅŸlemciden toplanan nispeten küçük miktarda veri üzerinde eÄŸitildikten sonra, tahmine dayalı vekiller, gelecekteki birçok hesaplamanın sonuçlarını tamamen klasik açıdan tahmin edebilir.

“Bu ÅŸekilde, tekrarlanan donanım sorgularını ve ölçüm maliyetlerini azaltarak kuantum yardımcı programına pratik bir yol sunarken, geliÅŸmiÅŸ kuantum iÅŸlemcileri çok daha geniÅŸ bir topluluk için kullanışlı hale getiriyorlar.”

Bu araÅŸtırma ekibi tarafından geliÅŸtirilen algoritmalar olan tahmine dayalı vekiller, aslında bir kuantum iÅŸlemcinin “dijital ikizleri” olarak görülebilir. Bu algoritmalar, bir kuantum iÅŸlemciden toplanan küçük bir veri kümesini analiz ederek, iÅŸlemciye beslenen klasik girdiler ile ona karşılık gelen ölçümler veya çıktılar arasındaki iliÅŸkiyi öğrenir.

Huang, “Bir kez eÄŸitildikten sonra, vekiller pek çok yeni kuantum hesaplamanın sonuçlarını tamamen klasik açıdan tahmin edebilirler” dedi. “Asıl avantajı verimliliktir. Hizmet ölçeÄŸinde kuantum uygulamalarının bir kuantum iÅŸlemci üzerinde gerçekleÅŸtirilmesi genellikle önemli miktarda deneysel zaman ve ölçüm kaynakları gerektirir. Tahmine dayalı vekiller, birçok maliyetli donanım deÄŸerlendirmesini hızlı klasik tahminlerle deÄŸiÅŸtirerek bu yükü büyük ölçüde azaltabilir.”

Tahmine dayalı vekillerin bir başka avantajı da bunların kara kutu makine öğrenimi modelleri olmamasıdır. Ekip, klasik girdilerin boyutu veya sistemdeki gürültü gibi tahmin hatalarına katkıda bulunan faktörleri titizlikle tanımladığından, bu aslında tahminlerinin altında yatan süreçlerin bilinmediği anlamına geliyor.

Daha da önemlisi, tahmine dayalı vekillerin performansı, kuantum sistem boyutuna duyarlı değildir; bu da onların binlerce kübite sahip büyük ölçekli kuantum işlemcileri işleme potansiyellerinin temelini oluşturur.

Tahmini taşıyıcı annelerin ilk değerlendirmeleri

Önerilen algoritmaların potansiyelini deÄŸerlendirmek için Huang ve meslektaÅŸları, onları 42’ye kadar programlanabilir kübite sahip gerçek bir süper iletken kuantum iÅŸlemciden toplanan verileri kullanarak eÄŸittiler. Bu, süper iletkenler (yani belirli bir kritik sıcaklık altında sıfır elektrik direnci sergileyen malzemeler) kullanılarak üretilen bir tür kuantum hesaplama çipidir.

Huang, “Daha sonra bunları iki temsili göreve uyguladık: deÄŸiÅŸken kuantum özçözücülerinin optimizasyonunu hızlandırmak ve maddenin denge dışı kuantum fazlarını belirlemek” diye açıkladı. “Her iki durumda da vekiller, ölçüm yükünü %99,97’den fazla önemli ölçüde azaltırken yüksek tahmin doÄŸruluÄŸu elde etti.”

Dikkat çekici bir şekilde araştırmacılar, tahmine dayalı vekilleri etkili bir şekilde eğitmek için gereken kuantum veri miktarının, işlemcinin boyutu arttıkça önemli ölçüde artmadığını da doğruladı. Bu oldukça cesaret verici çünkü algoritmaların hem küçük hem de büyük ölçekli işlemcilerin sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin edebildiğini gösteriyor.

Huang, “Geleneksel olarak her yeni hesaplamanın doÄŸrudan ve tamamen kuantum donanımı üzerinde yapılması gerekiyor” dedi. “Sonuçlarımız, pratik olarak önemli birçok görev için, iÅŸlemcinin tahmine dayalı bir modelini öğrenmenin ve daha sonra bu modeli gelecekteki çeÅŸitli hesaplamalarda yeniden kullanmanın mümkün olduÄŸunu gösteriyor.”

Huang ve meslektaşları tarafından gerçekleştirilen ilk testler, tahmine dayalı taşıyıcıların kuantum hesaplamalarının maliyetini birkaç kat azaltabileceğini öne sürüyor. Bazı görevlerde algoritmaların, kuantum donanımına daha fazla doğrudan erişim gerektiren daha önce tanıtılan yöntemlerden daha iyi performans gösterdiği de görüldü.

Huang, “Daha geniÅŸ anlamda, bu çalışmanın geliÅŸmiÅŸ kuantum donanımına eriÅŸimi demokratikleÅŸtirmeye yönelik bir yol açtığına inanıyoruz” dedi. “Kuantum iÅŸlemciler büyümeye devam ettikçe, öngörücü vekiller daha fazla araÅŸtırmacının, mühendisin ve bilim insanının güçlü kuantum cihazlarından, onlara sürekli eriÅŸime ihtiyaç duymadan faydalanmasına olanak tanıyabilir.”

Gelecek olasılıklar ve sonraki araştırma adımları

Bu son çalışma yakında daha fazla araştırmacının fizik, kimya, malzeme bilimi ve diğer disiplinlerden kaynaklanan çeşitli problemlerle uğraşırken kuantum bilgisayarların bilgi işlem yeteneklerinden yararlanmasına olanak tanıyabilir. Ek olarak ekibin algoritmaları, çeşitli boyutlardaki kuantum sistemlerini simüle etmek veya karmaşık sorunlara en uygun çözümleri bulmak için kullanılabilir.

Huang, “Tahmin edici vekiller, araÅŸtırmacıların maliyetli donanım deÄŸerlendirmelerini ve tekrarlanan ölçümleri azaltmasına yardımcı olurken aynı zamanda geliÅŸmiÅŸ kuantum cihazlarının gücünü çok daha geniÅŸ bir topluluÄŸa sunabilir” dedi.

“Bu çalışmayı kuantum bilimi için daha geniÅŸ bir yapay zeka ekosistemine doÄŸru atılmış erken bir adım olarak görüyoruz ve bu yönde hem teorik hem de deneysel perspektiflerden ilerlemeye devam etmeyi planlıyoruz.”

Huang ve meslektaşları algoritmalarını geliştirmeye ve değerlendirmeye devam etmeyi planlıyor. Ayrıca bazı ekip üyeleri, tahmine dayalı taşıyıcı annelerin nasıl çalıştığını daha iyi anlamayı amaçlayan teorik çalışmalar yürütecek.

Makalenin ortak yazarı Yuxuan Du, “Öncelikle, klasik simülasyonun kolaylıkla yapabileceklerinin ötesine neden ulaÅŸabildikleri ve performanslarının kuantum kaynak teorisindeki fikirlerle nasıl baÄŸlantılı olduÄŸu dahil olmak üzere, tahmine dayalı vekilleri öğrenme teorisi perspektifinden daha derinlemesine anlamak istiyoruz” diye ekledi.

“Ä°kincisi, çerçeveyi standart kübit tabanlı kuantum hesaplamanın ötesine, sürekli deÄŸiÅŸken sistemler ve fermiyonik sistemler gibi diÄŸer önemli platformlara geniÅŸletmek istiyoruz. Üçüncüsü, bu vekilleri daha güçlü ve daha geniÅŸ anlamda kullanışlı hale getirmek istiyoruz, böylece güçlü teorik garantileri korurken daha geniÅŸ bir yelpazedeki pratik, fayda ölçeÄŸinde kuantum görevlerini destekleyebilirler.”

Deneysel bir bakış açısından araştırmacılar, hataya dayanıklı kuantum bilgisayarları ve büyük kuantum ağlarını gerçekleştirmek için benzer hesaplama tekniklerini kullanma olasılığını araştırmak istiyorlar. Uzun vadeli hedefleri, kuantum hesaplamayı farklı bilimsel sorunların çözümünde daha erişilebilir, ölçeklenebilir ve etkili hale getirmektir.