Google Quantum AI продемонстрировала на квантовом процессоре Willow технологию выращивания магических состояний, которая позволяет снизить количество ошибок примерно в 40 раз. Результаты исследования опубликованы в журнале Science. Разработка может стать важным шагом к созданию практических квантовых компьютеров. Главный вызов квантовых вычислени Для выполнения сложных вычислений квантовым компьютерам необходимо использовать специальные квантовые состояния, известные как магические состояния. Они позволяют реализовывать операции, необходимые для универсальных квантовых вычислений, выходящих за рамки возможностей классических компьютеров. Однако создание таких состояний с высокой точностью и коррекцией ошибок требует значительных вычислительных ресурсов. По некоторым оценкам, до 95% мощности квантового компьютера может уходить на их подготовку. В результате на выполнение самих вычислений остается гораздо меньше ресурсов. Дополнительная сложность заключается в том, что магические состояния нельзя использовать повторно после выполнения операции. Поэтому исследователи на протяжении примерно 20 лет искали способы снизить затраты на их создание. Как работает новая технология В 2024 году исследователи Google Quantum AI Крейг Гидни, Ноа Шатти и Коди Джонс разработали подход, получивший название magic state cultivation, или выращивание магических состояний. Метод предполагает, что исходное квантовое состояние, содержащее ошибки, помещают в небольшую область квантового чипа. Затем система выполняет серию согласованных измерений, которые позволяют обнаружить ошибки и отсеять неудачные попытки. В результате формируется более чистое квантовое состояние с низким уровнем ошибок, которое можно преобразовать в более крупную структуру для дальнейших вычислений. Теоретически такой подход должен был существенно сократить ресурсы, необходимые для создания квантового компьютера, способного решать практические задачи. Однако для реализации метода на реальном оборудовании команде потребовалось решить ряд инженерных и исследовательских проблем. Например, на ранних этапах испытаний исследовательница Google Quantum AI Эмма Розенфельд обнаружила результаты измерений, которые казались противоречащими законам физики. После нескольких месяцев проверок команда выяснила, что причиной была ошибка в используемом методе измерений. На точность эксперимента влияли электрические помехи, связанные с нестабильностью оборудования и изменениями температуры в лаборатории. Чтобы устранить проблему, исследователи усовершенствовали систему управления и разработали новый метод проверки результатов, в котором сама технология выращивания магических состояний использовалась для оценки собственной точности. Какие результаты получила Google После внедрения новых алгоритмических решений и инженерных доработок команда испытала технологию на квантовом процессоре Willow. По данным Google Quantum AI, новый метод позволил снизить количество ошибок примерно в 40 раз по сравнению с магическими состояниями, которые не проходили процедуру выращивания. Кроме того, исследователи получили T-состояния с рекордной логической точностью 99,99%. Команда также продемонстрировала возможность переноса квантовых состояний между двумя подходами к коррекции ошибок — цветовыми и поверхностными кодами. Для этого исследователи перенесли состояния из цветового кода с расстоянием 3 в поверхностный код с расстоянием 5. Эксперимент подтвердил, что очищенные квантовые состояния можно сохранять и передавать между разными схемами коррекции ошибок на реальном оборудовании. Что это значит для квантовых компьютеров Исследование стало первой экспериментальной демонстрацией практического решения одной из наиболее серьезных проблем, ограничивающих масштабирование квантовых вычислений. Оно показало, что магические состояния можно эффективно создавать непосредственно на квантовом процессоре, а не только описывать теоретически. При этом технология пока требует дальнейшей проверки в более крупном масштабе. Исследователям предстоит выяснить, насколько эффективно метод будет работать в квантовых компьютерах, предназначенных для решения практических задач. В Google Quantum AI считают, что достигнутый результат приближает компанию к созданию полезного квантового компьютера с коррекцией ошибок, способного решать задачи, которые остаются недоступными для классических вычислительных систем. Сообщение Google решила одну из главных проблем квантовых вычислений появились сначала на THE TECH.
Материал бастапқы дереккөзден алынған:
The Tech.kz — венчур и стартапы
Толық мәтінді The Tech.kz — венчур и стартапы сайтында оқуGoogle кванттық есептеулердің негізгі мәселелерінің бірін шешті
Google Quantum AI қателер санын шамамен 40 есе азайта алатын Willow кванттық процессорында сиқырлы күйлерді өсіру технологиясын көрсетті. Зерттеу нәтижелері Science журналында жарияланды. Даму құру жолындағы маңызды қадам болуы мүмкін...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- Google Quantum AI қателер санын шамамен 40 есе азайта алатын Willow кванттық процессорында сиқырлы күйлерді өсіру технологиясын көрсетті
- Зерттеу нәтижелері Science журналында жарияланды
- Даму құру жолындағы маңызды қадам болуы мүмкін...
Google кванттық есептеулердің негізгі мәселелерінің бірін шешті
Ұқсас материалдар
ENThe hottest AI wearables and gadgets you should know about
We compiled a list of all the hottest AI wearables, including Muse Charm, Bee, Friend, Plaud, and more.
Walmart AI агенттеріне Amazon оларды бұғаттаған кезде өздігінен сатып алуға мүмкіндік береді
Walmart AI агенттеріне өз бетінше сатып алулар жасауға мүмкіндік береді, ал Amazon оларды блоктайды. Американдық Walmart бөлшек сауда желісі AI агенттеріне өнімдерді таңдауға және пайдаланушылар атынан сатып алуға мүмкіндік беретін Agent Gateway жаңа жүйесін ұсынды. Бәсекелеске қарағанда...
2026 жылғы 25 қазандағы AI жаңалықтар дайджесті
Бүгін біз Moonshot-тен ашық бастапқы шешімдерде көшбасшы болуға уәде беретін жаңа тіл үлгісін және AI арқылы жасалған жарнама болуы керек Пенсильваниядағы таңғаларлық инновацияны атап өтеміз.
Рекурсивті агенттер кодтау үлгісін шығарды
🌟 Recursive кодтау агенттерінің үлгісін шығарды Ричард Сочер негізін қалаған және мамыр айында 650 миллион доллар инвестициямен көлеңкеден шыққан Recursive Superintelligence стартапы өзінің алғашқы үлгісін көрсетті - Флинт. Рекурсивті мұндай ақшаны бірінші үлгіге дейін алды, негізінен ...
