“自动调整”量子比特的新模式可能会克服重大的工程障碍

时间:2020-04-02 18:36 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

“自动调整”量子比特的新模式可能会克服重大的工程障碍

一个高端的赛车引擎需要所有的部件调整和精确的协同工作来提供高质量的性能。同样的道理也适用于量子计算机内部的处理器,其精密的位元必须以正确的方式进行调整,然后才能进行计算。谁是这个量子调谐工作的合适技工?据包括美国国家标准与技术研究院(NIST)科学家在内的一个研究小组称,这是一种人工智能。

研究小组的论文在《物理评论了教一个人工智能的方法应用于一组相互关联的调整小量子点,它是许多有前途的设备创建量子比特,或“量子位,”形式的开关在量子计算机的处理器。

精确地调整这些点对于把它们转换成正常运作的量子位是至关重要的,而且直到现在,这项工作还需要人工操作人员煞费苦心地完成,需要花费数小时的工作才能创造出哪怕是少量的量子位来进行一次计算。

一台具有许多相互作用的量子位元的实用量子计算机需要的点和调整远远超过人类所能处理的,因此,该团队的成就可能会使基于量子点的处理从理论领域更接近工程现实。

NIST数学家Justyna Zwolak说:“量子计算机理论学家想象他们可以用成百上千的量子位元做什么,但实际上我们一次只能让其中的一小部分工作。”“现在我们有了实现这一目标的途径。”

在半导体材料中,量子点通常包含电子,电子被限制在一个类似盒子的狭小空间中。构成盒子壁的是半导体表面上方的几个金属电极(所谓的栅极),这些电极上施加了电压,影响量子点的位置和电子数。根据它们相对于点的位置,这些门以不同的方式控制电子。

为了让这些点做你想做的事情——例如,作为一种或另一种量子位逻辑开关——门电压必须调整到正确的值。这种调整是手动完成的,通过测量流过量子点系统的电流,然后稍微改变栅极电压,然后再次检查电流。你涉及的点(和门)越多,同时调整它们就越困难,这样你就能得到能正常工作的量子位。

简而言之,任何一个机械师都不会因为输给了机器而感到遗憾。

“这通常是一个研究生做的工作,”威斯康星大学麦迪逊分校物理系的研究生汤姆·麦克琼金(Tom McJunkin)说,他也是这篇论文的作者之一。“我能在几个小时内调好一个点,而调两个可能需要一天的时间。我可以做四件,但如果我需要回家睡觉的话,我就不做了。随着这一领域的发展,我们不能花几个星期的时间来准备这个系统——我们需要把人排除在外。”

然而,图片正是麦克琼金在调整圆点时所习惯看到的:他处理的数据以视觉图像的形式出现,团队意识到人工智能善于识别这些图像。被称为卷积神经网络的人工智能算法已经成为自动图像分类的首选技术,只要它们接触到大量需要识别的样本。因此,在联合量子研究所(Joint Quantum Institute)杰克?泰勒(Jake Taylor)的监督下,该团队的Sandesh Kalantre创建了一个模拟器,可以生成数千张量子点测量的图像,并将其作为训练练习提供给人工智能。

Zwolak说:“我们模拟了我们想要的量子比特设置,并在夜间运行,第二天早上我们就有了训练人工智能自动调整系统所需的所有数据。”“我们把它设计成可以在任何基于量子点的系统上使用,而不仅仅是在我们自己的系统上。”

该团队开始时规模很小,使用的是两个量子点的设置,他们验证了,在一定的约束条件下,他们训练过的人工智能可以自动调整系统,使其达到他们想要的设置。它并不完美——他们确定了几个需要改进的领域来提高方法的可靠性——而且他们还不能使用它来调整成千上万的相互连接的量子点。但即使在这个早期阶段,它的实际力量也是不可否认的,这使得一个熟练的研究人员可以把宝贵的时间花在其他地方。

Zwolak说:“这是一种利用机器学习来节省劳动力的方法,而且最终是一种人类不擅长做的事情。”“我们都能识别出一只三维的猫,这基本上就是一个点加上几个调好的门。许多点和门就像一只10维的猫。人类甚至看不见10维的猫。但我们可以训练人工智能来识别它们。”

本故事由NIST提供。点击这里阅读原文。

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