Computerele cuantice actuale conțin prea multe erori pentru a fi vreodată cu adevărat utile, dar o inteligență artificială care poate corecta erorile cuantice ar putea oferi o soluție.
Toate computerele, fie ele obișnuite sau cuantice, necesită corectarea erorilor. Sarcina este mai complexă în calculul cuantic deoarece fiecare qubit, sau bit cuantic, există într-o stare mixtă de 0 și 1, iar orice încercare de a identifica erorile prin măsurarea directă a qubiților distruge datele.
Acest lucru reprezintă primul pas în efortul de corectare a erorilor cuantice. În iulie 2021, Google a anunțat că procesorul său cuantic Sycamore a fost capabil să detecteze și să rezolve erorile de calcul, folosind un algoritm, dar hardware-ul suplimentar necesar pentru a face acest lucru a condus la mai multe erori decât a fost capabil să repare. În prezent, Lorenzo Cardarelli și colegii săi din cadrul Universității RWTH Aachen din Germania au demonstrat că IA poate elimina erorile dintr-un grup de qubiți.
Computerele cuantice vor putea rezolva unele probleme mult mai rapid decât computerele clasice, dar, teoretic, un computer clasic poate face aceleași operații ca un computer cuantic – dacă i se oferă cantități uriașe de resurse și timp. Deci, deoarece computerele cuantice sunt rare și scumpe, cercetătorii au simulat în schimb qubiții unui computer cuantic micun hardware clasic foarte puternic.
Folosind acest computer simulat, aceștia au creat o versiune cuantică a unui autoencoder, un tip de algoritm de învățare automată care poate fi antrenat pentru a identifica și remedia erorile. „Învățarea automată a adus foarte multe multe beneficii în diverse domenii. De ce să nu încercăm să folosim tehnici de învățare automată cuantică și în cazul de față?”, a declarat Cardarelli.
Cercetătorii au introdus date în computerul cuantic pentru a vedea ce erori a produs, creând perechi de date corecte și pline de erori. Ei au folosit aceste perechi pentru a antrena autoencoderul cuantic să detecteze erori frecvente și să identifice cum le poate inversa.
Cardarelli susține că IA ar putea fi antrenată pe un anumit computer cuantic și, prin urmare, ar putea să învețe să remedieze tipurile unice de erori pe care le generează. „Spre deosebire de computerele clasice, computerele cuantice sunt foarte fragile. Deci tipul de eroare poate depinde chiar de temperatură, umiditate și se poate schimba de la o zi la alta”, a adăugat Cardarelli.
Acest antrenament personalizat oferă avantaje puternice, susține Sonika Johri din cadrul companiei de calcul cuantic IonQ. „Este aproape ca și cum ai proiecta un cod de corectare persoanalizat a erorilor, în funcție de caracteristicile hardware-ului specific. Cred că ar putea conduce la o corectare a erorilor mult mai eficientă și mai rapidă, astfel încât cerințele de resurse ar putea fi reduse. Toate aceste lucruri trebuie validate pe hardware real, înainte de a fi prea entuziasmați, dar cred că este grozav că oamenii vin cu aceste idei”, a declarat aceasta.