新方法可在含噪環(huán)境下 重構(gòu)更大規(guī)模量子計算過程

  ICC訊 實現(xiàn)量子霸權(quán)之后，量子計算進(jìn)入含噪中等規(guī)模時代，如何理解和克服噪聲成為量子計算邁向?qū)嵱没难芯恐攸c(diǎn)。記者9月25日獲悉，國防科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院QUANTA團(tuán)隊，提出一種基于量子糾纏和機(jī)器學(xué)習(xí)的量子過程層析方法，能夠有效抑制噪聲并大幅減少層析開銷，可在含噪環(huán)境下重構(gòu)更大規(guī)模量子計算過程?；谠摲椒?，QUANTA團(tuán)隊設(shè)計和研制成功一款可編程硅基光量子計算芯片，實驗證實了其有效性。相關(guān)成果在線發(fā)表于國際頂級期刊《物理評論快報》。論文審稿人評價“這項工作在解決量子信息科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵問題上邁出了至關(guān)重要的一步”。

  據(jù)論文第一作者、國防科技大學(xué)博士生薛詩川介紹，量子過程層析就像CT一樣，通過輸入和測量量子態(tài)完成對未知量子過程的“掃描”，可以重構(gòu)量子過程的全部信息。這對研究復(fù)雜量子物理系統(tǒng)和開發(fā)量子計算機(jī)都非常必要。然而，標(biāo)準(zhǔn)的量子過程層析方法在量子態(tài)制備、測量和數(shù)據(jù)處理等方面都需要指數(shù)開銷，限制了可層析系統(tǒng)的規(guī)模。而執(zhí)行量子過程層析的量子裝置本身也自帶噪聲，大大降低了層析的準(zhǔn)確性。新方法通過引入量子糾纏，大幅減少了標(biāo)準(zhǔn)量子過程層析中的輸入量子態(tài)數(shù)目，降低了所需的測量次數(shù)，又通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法讓實驗系統(tǒng)中的各部分噪聲在一定程度上相互抵消，能更精確地層析更大系統(tǒng)中的復(fù)雜量子過程。

  “在新設(shè)計的硅基光量子計算芯片上，通過簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，量子過程層析的平均保真度從92.38%提升至95.56%，未來引入新的優(yōu)化策略還可進(jìn)一步提升?！闭撐墓餐谝蛔髡?、國防科技大學(xué)博士生王易之說。

  論文通信作者、QUANTA團(tuán)隊負(fù)責(zé)人吳俊杰研究員指出，這項工作說明機(jī)器學(xué)習(xí)方法這種人工智能技術(shù)在理解和克服噪聲方面能夠發(fā)揮重要作用。同時，量子計算加速人工智能問題的求解也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。量子計算與人工智能的交叉方向——“量子人工智能”的突破有望成為繼量子霸權(quán)之后量子計算發(fā)展的新里程碑。