Tăng cường hiệu suất điện toán lượng tử thông qua giảm thiểu tiếng ồn

Làm cho các vi mạch lượng tử mạnh mẽ hơn

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một kỹ thuật để làm cho máy tính lượng tử có khả năng chống nhiễu tốt hơn, giúp tăng hiệu suất.

Điện toán lượng tử tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng, nhưng một thách thức giữ lĩnh vực này lại là giảm thiểu tiếng ồn gây ra cho các máy lượng tử. Điều này dẫn đến tỷ lệ lỗi cao hơn nhiều so với máy tính cổ điển.

Tiếng ồn này thường gây ra bởi các tín hiệu điều khiển không hoàn hảo, nhiễu từ môi trường và các tương tác không mong muốn giữa các qubit, vốn là các khối xây dựng của một máy tính lượng tử. Thực hiện các phép tính trên máy tính lượng tử liên quan đến một “mạch lượng tử”, là một chuỗi các phép toán được gọi là cổng lượng tử. Các cổng lượng tử này, được ánh xạ tới các qubit riêng lẻ, thay đổi trạng thái lượng tử của các qubit nhất định, sau đó thực hiện các phép tính để giải quyết một vấn đề.

Nhưng cổng lượng tử gây ra tiếng ồn, có thể cản trở hoạt động của máy lượng tử.

Các nhà nghiên cứu tại MIT và các nơi khác đang làm việc để khắc phục vấn đề này bằng cách phát triển một kỹ thuật làm cho bản thân mạch lượng tử có khả năng chống nhiễu. (Cụ thể, đây là các mạch lượng tử “được tham số hóa” có chứa các cổng lượng tử có thể điều chỉnh được.) Nhóm đã tạo ra một khuôn khổ có thể xác định mạch lượng tử mạnh mẽ nhất cho một nhiệm vụ tính toán cụ thể và tạo ra một mẫu ánh xạ phù hợp với các qubit của một lượng tử được nhắm mục tiêu thiết bị.

Khung của họ, được gọi là QuantumNAS (tìm kiếm thích ứng với tiếng ồn), ít chuyên sâu về tính toán hơn nhiều so với các phương pháp tìm kiếm khác và có thể xác định các mạch lượng tử giúp cải thiện độ chính xác của các nhiệm vụ học máy và hóa lượng tử. Khi các nhà nghiên cứu sử dụng kỹ thuật của họ để xác định các mạch lượng tử cho các thiết bị lượng tử thực, các mạch của họ hoạt động tốt hơn những mạch được tạo ra bằng các phương pháp khác.

“Ý tưởng chính ở đây là, nếu không có kỹ thuật này, chúng ta phải lấy mẫu từng kịch bản lập bản đồ và kiến trúc mạch lượng tử riêng lẻ trong không gian thiết kế, đào tạo chúng, đánh giá chúng, và nếu nó không tốt chúng ta phải vứt bỏ nó và bắt đầu lại. . Nhưng bằng cách sử dụng phương pháp này, chúng tôi có thể có được nhiều mạch và chiến lược ánh xạ khác nhau cùng một lúc mà không cần đào tạo nhiều lần, ”Song Han, phó giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính (EECS) và tác giả cấp cao của giấy.

Tham gia cùng Han trên bài báo là tác giả chính Hanrui Wang và Yujun Lin, cả hai đều là sinh viên tốt nghiệp EECS; Yongshan Ding, một trợ lý giáo sư khoa học máy tính tạiđại học Yale; David Z. Pan, Chủ tịch Phòng thí nghiệm Silicon được ưu ái về Kỹ thuật Điện tại Đại học Texas ở Austin, và sinh viên tốt nghiệp UT Austin Jiaqi Gu; Fred Chong, Giáo sư Seymour Goodman tại Khoa Khoa học Máy tính tạiĐại học Chicago; và Zirui Li, một sinh viên đại học tại Đại học Giao thông Thượng Hải. Nghiên cứu sẽ được trình bày tại Hội nghị chuyên đề quốc tế IEEE về Kiến trúc máy tính hiệu suất cao.

Nhiều sự lựa chọn thiết kế

Việc xây dựng một mạch lượng tử tham số hóa liên quan đến việc chọn một số cổng lượng tử, là các phép toán vật lý mà các qubit sẽ thực hiện. Đây không phải là nhiệm vụ dễ dàng, vì có nhiều loại cổng để bạn lựa chọn. Một mạch cũng có thể có bất kỳ số lượng cổng nào và vị trí của các cổng đó – mà chúng ánh xạ tới qubit vật lý – có thể khác nhau.

“Với rất nhiều sự lựa chọn khác nhau, không gian thiết kế vô cùng rộng lớn. Thách thức là làm thế nào để thiết kế một kiến trúc mạch tốt. Với QuantumNAS, chúng tôi muốn thiết kế kiến trúc đó để nó có thể chống ồn rất tốt, ”Wang nói.

Các nhà nghiên cứu tập trung vào các mạch lượng tử biến đổi, sử dụng các cổng lượng tử với các tham số có thể huấn luyện được có thể học một nhiệm vụ máy học hoặc hóa học lượng tử. Để thiết kế một mạch lượng tử biến thiên, thông thường nhà nghiên cứu phải thiết kế mạch bằng tay hoặc sử dụng các phương pháp dựa trên quy tắc để thiết kế mạch cho một nhiệm vụ cụ thể, sau đó cố gắng tìm ra bộ thông số lý tưởng cho mỗi cổng lượng tử thông qua quá trình tối ưu hóa .

Trong phương pháp tìm kiếm đơn giản, trong đó các mạch có thể được đánh giá riêng lẻ, các tham số cho mỗi mạch lượng tử ứng viên phải được đào tạo, điều này dẫn đến tổng chi phí tính toán lớn. Nhưng nhà nghiên cứu cũng phải xác định số lượng tham số lý tưởng và kiến trúc mạch ngay từ đầu.

Trong mạng nơ-ron cổ điển, bao gồm nhiều tham số hơn thường làm tăng độ chính xác của mô hình. Nhưng trong tính toán lượng tử biến đổi, nhiều tham số hơn yêu cầu nhiều cổng lượng tử hơn, điều này tạo ra nhiều nhiễu hơn.

Với QuantumNAS, các nhà nghiên cứu tìm cách giảm chi phí tìm kiếm và đào tạo tổng thể trong khi xác định mạch lượng tử có chứa số lượng thông số lý tưởng và kiến trúc phù hợp để tối đa hóa độ chính xác và giảm thiểu nhiễu.

Xây dựng “Siêu vi mạch”

Để làm được điều đó, trước tiên họ thiết kế một “Siêu vi mạch”, chứa tất cả các cổng lượng tử được tham số hóa có thể có trong không gian thiết kế. Siêu mạch đó sẽ được sử dụng để tạo ra các mạch lượng tử nhỏ hơn có thể được kiểm tra.

Họ huấn luyện Siêu vi mạch một lần, và sau đó vì tất cả các mạch ứng cử viên khác trong không gian thiết kế đều là tập con của Siêu vi mạch, nên chúng kế thừa các thông số tương ứng đã được huấn luyện. Điều này làm giảm chi phí tính toán của quá trình.

Khi SuperCircuit đã được đào tạo, họ sẽ sử dụng nó để tìm kiếm các kiến trúc mạch đáp ứng mục tiêu đã định, trong trường hợp này là độ bền cao đối với tiếng ồn. Quá trình này liên quan đến việc tìm kiếm các mạch lượng tử và ánh xạ qubit cùng lúc bằng cách sử dụng thuật toán tìm kiếm tiến hóa.

Thuật toán này tạo ra một số ứng cử viên lập bản đồ mạch lượng tử và qubit, sau đó đánh giá độ chính xác của chúng bằng mô hình nhiễu hoặc trên máy thực. Kết quả được đưa trở lại thuật toán, thuật toán này sẽ chọn ra những phần hoạt động tốt nhất và sử dụng chúng để bắt đầu lại quy trình cho đến khi tìm được những ứng cử viên lý tưởng.

“Chúng tôi biết rằng các qubit khác nhau có các thuộc tính và tỷ lệ lỗi cổng khác nhau. Vì chúng ta chỉ sử dụng một tập hợp con của các qubit, tại sao chúng ta không sử dụng những qubit đáng tin cậy nhất? Chúng tôi có thể làm điều này thông qua đồng tìm kiếm kiến trúc và ánh xạ qubit, ”Wang giải thích.

Khi các nhà nghiên cứu đã đến được mạch lượng tử tốt nhất, họ sẽ đào tạo các tham số của nó và thực hiện cắt bỏ cổng lượng tử bằng cách loại bỏ bất kỳ cổng lượng tử nào có giá trị gần bằng 0, vì chúng không đóng góp nhiều vào hiệu suất tổng thể. Loại bỏ các cổng luận án làm giảm các nguồn nhiễu và cải thiện hơn nữa hiệu suất trên các máy lượng tử thực. Sau đó, họ tinh chỉnh các thông số còn lại để khôi phục bất kỳ độ chính xác nào bị mất.

Sau khi bước đó hoàn tất, họ có thể triển khai mạch lượng tử cho một cỗ máy thực sự.

Khi các nhà nghiên cứu thử nghiệm các mạch của họ trên các thiết bị lượng tử thực, chúng hoạt động tốt hơn tất cả các đường cơ sở, bao gồm các mạch do con người thiết kế bằng tay và những mạch khác được tạo ra bằng các phương pháp tính toán khác. Trong một thí nghiệm, họ đã sử dụng QuantumNAS để tạo ra một mạch lượng tử chống nhiễu được sử dụng để ước tính năng lượng ở trạng thái cơ bản cho một phân tử cụ thể, đây là một bước quan trọng trong hóa học lượng tử và khám phá thuốc. Phương pháp của họ đưa ra ước tính chính xác hơn bất kỳ đường cơ sở nào.

Giờ đây, họ đã chứng minh được hiệu quả của QuantumNAS, họ muốn sử dụng những nguyên tắc này để làm cho các thông số trong mạch lượng tử trở nên mạnh mẽ trước tiếng ồn. Các nhà nghiên cứu cũng muốn cải thiện khả năng mở rộng của mạng nơ-ron lượng tử bằng cách đào tạo một mạch lượng tử trên một máy lượng tử thực, thay vì một máy tính cổ điển.

Yiyu Shi, giáo sư khoa học máy tính và kỹ thuật tại Đại học Notre Dame, người không tham gia nghiên cứu này cho biết: “Đây là một công trình thú vị tìm kiếm ánh xạ ansatz và qubit mạnh về tiếng ồn của các mạch lượng tử tham số. “Khác với phương pháp tìm kiếm ngây thơ đào tạo và đánh giá một số lượng lớn ứng viên riêng lẻ, công việc này đào tạo một SuperCircuit và sử dụng nó để đánh giá nhiều ứng viên, hiệu quả hơn nhiều.”

“Trong công việc này, Hanrui và các cộng sự đã giảm bớt thách thức trong việc tìm kiếm một mạch lượng tử tham số hiệu quả bằng cách đào tạo một SuperCircuit và sử dụng nó để đánh giá nhiều ứng viên trở nên rất hiệu quả vì nó đòi hỏi một quy trình đào tạo. Sau khi SuperCircuit được đào tạo, nó có thể được sử dụng để tìm kiếm ánh xạ ansatz và qubit của mạch. Sau khi huấn luyện SuperCircuit, chúng ta có thể sử dụng nó để tìm kiếm ánh xạ ansatz và qubit của mạch. Quá trình đánh giá được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình nhiễu hoặc chạy trên máy lượng tử thực, ”Sona Najafi, một nhà khoa học nghiên cứu tại IBM Quantum, người không tham gia vào công việc này, cho biết. “Giao thức đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng các máy lượng tử IBMQ trên các nhiệm vụ VQE và QNN, thể hiện năng lượng trạng thái cơ bản chính xác hơn và độ chính xác phân loại cao hơn.”

Để khuyến khích nhiều công việc hơn trong lĩnh vực này, các nhà nghiên cứu đã tạo một thư viện mã nguồn mở, được gọi là TorchQuantum , chứa thông tin về các dự án, hướng dẫn và công cụ của họ mà các nhóm nghiên cứu khác có thể sử dụng.

Tham khảo: “QuantumNAS: Tìm kiếm thích ứng với tiếng ồn cho các mạch lượng tử mạnh mẽ” của Hanrui Wang, Yongshan Ding, Jiaqi Gu, Zirui Li, Yujun Lin, David Z. Pan, Frederic T. Chong và Song Han, ngày 7 tháng 1 năm 2022, Vật lý lượng tử .
arXiv: 2107.10845

Công trình này được hỗ trợ bởi Quỹ Khoa học Quốc gia, Phòng thí nghiệm MIT-IBM Watson AI, Học bổng Đổi mới Qualcomm và Bộ Năng lượng Hoa Kỳ.

Theo Scitechdaily