ИИ может помочь в создании квантового компьютера
![ИИ может помочь в создании квантового компьютера ИИ может помочь в создании квантового компьютера](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/7f8/7f845116c2984423ab50bfdaea9e9246_ce_666x444x0x0_cropped_510x340.webp)
Исследование, опубликованное в журнале Physical Review Research, впервые показало, что ИИ может помочь обрабатывать и корректировать квантовые ошибки, известные как кубитный шум, которые генерируются самой природой квантовой физики.
Преодоление этих ошибок считается самым большим препятствием на пути перехода передовых квантовых компьютеров от эксперимента к инструменту.
![Хрупкий кубит в надежных руках Хрупкий кубит в надежных руках](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/4bc/4bc8f2c3cf0c5d634c6c918dadf4570e_cropped_510x510.webp)
В обычных компьютерах информация хранится и обрабатывается в «битах», которые работают по принципу двоичных чисел. Каждый бит может обозначать либо 0, либо 1. Но квантовые вычислительные устройства состоят из квантовых битов, или «кубитов».
Они работают на особых свойствах квантовой механики, позволяя им представлять 0, 1 или 0 и 1 одновременно. Ожидается, что это откроет огромную вычислительную мощность, что позволит квантовым компьютерам решать проблемы, недоступные обычным полупроводниковым системам.
Но хрупкая природа кубита также приводит к тому, что квантовые компьютеры генерируют «шум» или ошибки в своих выходных данных. Чтобы преодолеть это, для обнаружения и исправления ошибок используются коды квантовой коррекции ошибок.
ИИ против квантового шума
![Исследование CSIRO показало, что нейросетевой декодер AI может обнаруживать ошибки и вносить соответствующие коррективы в квантовые процессоры. Исследование CSIRO показало, что нейросетевой декодер AI может обнаруживать ошибки и вносить соответствующие коррективы в квантовые процессоры.](https://images.techinsider.ru/upload/img_cache/42a/42a0fff014f841630d16f7abe573ac9e_cropped_510x596.webp)
Национального научного агентства Австралии (CSIRO) реализовала декодер синдромов нейронной сети искусственного интеллекта для обнаружения ошибок и внесения соответствующих исправлений.
Руководитель группы по квантовым системам CSIRO доктор Мухаммад Усман сказал, что этот алгоритм может эффективно обрабатывать сложные ошибки реального квантового оборудования.
Чтобы повысить эффективность коррекции ошибок, доктор Усман и его коллеги внедрили и обучили декодер синдрома искусственной нейронной сети.
Мухаммад Усман говорит: «Наша работа впервые показывает, что декодер на основе машинного обучения в принципе может обрабатывать информацию об ошибках, полученную непосредственно в результате измерений на устройствах IBM, и предлагать подходящие исправления, несмотря на очень сложную природу шума».
Исследование предполагает, что, поскольку в течение следующих нескольких лет уровень физических ошибок обязательно снизится, ИИ сможет обеспечить подавление ошибок.