Ett stort team av forskare som arbetar med Google Inc. och är anslutna till en mängd institutioner i USA, en i Tyskland och en i Nederländerna har implementerat en kvant approximativ optimeringsalgoritm (QAOA) på en 53-bitars bullrig mellanskala kvantanordning (NISQ). I deras tidning publicerad i tidningen Naturfysik, , gruppen beskriver deras metod för att studera prestanda för deras QAOA på Googles Sycamore superledande 53-qubit kvantprocessor och vad de lärde sig av den. Boaz Barak med Harvard University har publicerat en artikel om News &Views om arbetet som gjorts av teamet i samma journalnummer.

Under de senaste decennierna har ingenjörer har gjort stora framsteg när det gäller att förbättra datorns hastighet, även när de närmar sig de yttersta gränserna för traditionell kiselfotolitografi. Så forskare har arbetat för att utveckla kvantdatorer, vilken teori har föreslagit kan hantera applikationer som fortfarande är för svåra för datorer att köra. Tyvärr, trots vissa framsteg, kvantdatorer är fortfarande inte riktigt användbara. De som har byggts beskrivs som NISQ -enheter, eftersom de alla lider av samma problem - brus som resulterar i fel. De anses också vara stegstenar för de typer av enheter som teorin antyder är möjliga-därav den mellanliggande etiketten. När forskare fortsätter att utveckla kvantberäkningsteknik, de tittar på vad som kan vara möjligt när sådana enheter har byggts. För detta ändamål, de har utvecklat QAOA - algoritmer som är avsedda att överbrygga beräkningsgapet mellan kvantdatorer och klassiska datorer.

Anledningen till att QAOA behövs är att ingenjörer inte har något sätt att simulera NISQ -enheter på konventionella datorer, vilket gör det svårt att lära sig hur man använder en äkta kvantdator för verkliga applikationer-approximationsalgoritmerna hjälper forskare att få en bättre bild av hur datorer kan se ut när äkta kvantdatorer äntligen är igång.

I denna nya insats, forskarna skapade en QAOA och körde den på Googles toppmoderna NISQ -datorplattform. Som Barak noterar, deras QAOA fungerade som en kombination av mindre algoritmer som har skapats för att köra simuleringar på en kvantdator, såsom simulerad glödgning. Sådana algoritmer börjar med att presentera ett slumpmässigt svar och försöker sedan förbättra det med hjälp av kvantoperatorer. Med hjälp av algoritmen, forskare lärde sig mer om sätt att minska buller eller mildra dess effekter. De lärde sig också mer om användningen av hyperparametrar och möjliga sätt att kartlägga viktiga problem till en kvantarkitektur.

© 2021 Science X Network