Как система на основе нейросетей может помочь в коррекции ошибок квантовых вычислений

В Национальном исследовательском технологическом университете МИСиС была представлена инновационная система, использующая нейросети для выявления и устранения ошибок в квантовых вычислениях. Это значительное достижение позволяет упростить процесс масштабирования квантовых машин и увеличить количество кубитов в таких системах.

Система, разработанная учеными, обучается на данных конкретного устройства, что делает её высокоэффективной. Поскольку сбои в работе квантовых машин, таких как кубиты и вычислительные блоки, являются неизбежными, задачи коррекции ошибок становятся критически важными для развития квантовых технологий.

Исследования показали, что использование логических кубитов, представляющих собой виртуальные ячейки памяти, составляемые из нескольких физических кубитов, может значительно снизить влияние ошибок. Ученые уже создали несколько систем коррекции на базе логических кубитов, демонстрирующих высокую эффективность защиты операций.

Российские физики представили решение, позволяющее значительно улучшить эффективность работы логических кубитов с применением LSTM-нейросетей. Искусственный интеллект анализирует данные, извлекаемые из вспомогательных кубитов, запоминает их и помогает выявлять типы сбоев, с которыми традиционные алгоритмы коррекции не справляются. Данный алгоритм прошёл проверку на семействе циклических кодов, учитывающих особенности сверхпроводникового квантового процессора. Результаты исследований показали, что он способен значительно снижать количество ошибок в работе квантовых систем при увеличении числа физических кубитов в логических кубитах.