دستیابی گوگل به کالیبراسیون لحظه‌ای در پردازنده‌های کوانتومی با هوش مصنوعی

یکی از چالش‌های اساسی در مسیر دستیابی به رایانه‌های کوانتومی کارآمد، پدیده رانش (Drift) است که دقت محاسبات را در سیستم‌های سخت‌افزاری تحت‌الشعاع قرار می‌دهد. محققان گوگل با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، راهکاری برای کالیبراسیون مداوم این پردازنده‌ها در حین اجرای عملیات پیدا کرده‌اند.

چالش کالیبراسیون در سخت‌افزارهای کوانتومی

در پردازنده‌های کوانتومی مبتنی بر ابررسانا، تغییرات جزئی در ویژگی‌های هر کیوبیت اجتناب‌ناپذیر است. سیستم‌های کنترلی که در خارج از محیط فوق‌سرد قرار دارند، به‌مرور زمان دچار رانش می‌شوند که دقت پالس‌های مایکروویو را کاهش می‌دهد. تاکنون، تنها راه مقابله با این مشکل، توقف محاسبات و انجام فرآیند کالیبراسیون مجدد بود که برای الگوریتم‌های پیچیده و طولانی‌مدت غیرعملی است.

نوآوری با یادگیری تقویتی

پژوهشگران گوگل نشان دادند که می‌توان از داده‌های حاصل از اصلاح خطاهای کوانتومی برای شناسایی و رفع مشکلات ناشی از کالیبراسیون ناقص استفاده کرد. در این روش، از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استفاده شده است:

• اعمال تغییرات کوچک و همزمان در پارامترهای کنترلی برای کشف فضای بهینه.
• تحلیل آماری رویدادهای تشخیص خطا برای تفکیک خطاهای تصادفی از خطاهای ناشی از رانش.
• تنظیم خودکار پارامترها در حین اجرای محاسبات اصلی.

نتایج آزمایش‌ها روی دو کیوبیت منطقی با استفاده از کدهای اصلاح خطای مختلف (سطحی و رنگی)، نشان‌دهنده افزایش ۲۰ درصدی در دقت تشخیص و اصلاح خطاها با استفاده از این سیستم هوشمند بوده است.

چشم‌انداز آینده

این رویکرد که در مقیاس‌های بزرگتر با کنترل حدود ۴۰ هزار پارامتر آزمایش شده، ثابت می‌کند که حتی با وجود محدودیت‌های فعلی، می‌توان بر چالش‌های سخت‌افزاری غلبه کرد. اگرچه این فناوری هنوز در مراحل اولیه است، اما راه را برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده‌ای که نیازمند پایداری طولانی‌مدت هستند، هموار می‌کند.