На главную
Исследователи НИТУ МИСИС разработали систему, использующую нейросети для обнаружения и исправления ошибок в квантовых вычислениях. Это решение сочетает достоинства как интеллектуальных, так и классических алгоритмов, что позволяет эффективно выявлять погрешности, возникающие с увеличением числа кубитов — ключевых элементов квантовых процессоров. Информацию об этом предоставили представители университета.
В отличие от традиционных компьютеров, квантовые используют кубиты, которые могут выполнять вычисления быстрее. Однако они чрезвычайно уязвимы к внешним помехам: даже незначительное воздействие может исказить результаты. Для повышения надежности квантовых вычислений ученые Университета МИСИС предложили алгоритм на базе рекуррентных нейронных сетей, который обучается выявлять такие ошибки.
Современные устройства часто совершают ошибки из-за взаимодействия квантовой системы с окружающей средой. Даже незначительные погрешности могут стать критичными при масштабных вычислениях, поскольку искажения результатов накапливаются с каждой операцией. Улучшение точности является одной из основных задач в развитии квантовых технологий, — отметил Алексей Федоров, директор Института физики и квантовой инженерии НИТУ МИСИС.
Метод основан на использовании рекуррентных нейронных сетей для анализа данных, полученных при периодических измерениях вспомогательных кубитов. Это позволяет алгоритму работать с различными кодами коррекции. Исследователи протестировали алгоритм с циклическими кодами коррекции, учитывая топологию сверхпроводникового квантового процессора. Результаты работы опубликованы в журнале Physical Review A (Q1).
Главное преимущество подхода — возможность обучения на данных, полученных с конкретного устройства. Это особенно актуально, когда ошибки устройства не совпадают с теоретическими моделями. Кроме того, предложенный алгоритм декодирования универсален и не зависит от конкретного кода коррекции, что обеспечивает его масштабируемость, — подчеркнул Илья Симаков, автор исследования и инженер лаборатории сверхпроводниковых квантовых технологий НИТУ МИСИС, а также научный сотрудник Российского квантового центра.
Работа была выполнена в рамках стратегического проекта «Квантовый интернет» НИТУ МИСИС в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030».
