Google推出AlphaQubit：量子錯誤識別與糾正新工具
來自Google量子人工智能和DeepMind的研究人員開發了AlphaQubit，這是一種機器學習解碼器，在識別和糾正量子計算錯誤方面超越了現有方法。《自然》雜誌概述了這一進展，公司博文詳細介紹了這一進展，它有助於使量子計算機足夠可靠，以解決目前傳統系統無法解決的複雜問題。
AlphaQubit 是一個神經網絡，它可以處理來自量子處理器的錯誤信息，從而提高量子糾錯的準確性。 在GoogleSycamore量子處理器www.shesinside.com上進行的測試表明，與張量job.fofocom.com網絡方法相比，AlphaQubit減少了6%edu.dongpoyou.com的錯誤，與廣泛使用的解碼器--相關匹配相比，減少了30%的錯誤。
"guest.hwrey.cn這項合作彙集了GoogleDeepMind的機器學習知識和Google量子人工智能（Google Quantum AI）的糾錯專長，加快了構建可靠量子計算機的進度，"研究人員在Google的一篇博文中表示。"準確識別錯誤是量biz.yizhenw.com子計算機能夠大規模執行長時間計算的關鍵一步，這cloud.eatoasis.com將爲科學突破和許多新的發現領域打開大門。"
文章稱，利用疊加和糾纏等原理的量子計算機有望以指數級的速度解決特定問題，其速度超過經典機器。 然而，量子比特--量子計算機的portal.fretecerto.com構件--極易受到噪聲的影響bbs.skorunvit.com，導致錯誤頻發。 克服這一弱點對於擴大量子設備的實際應用至portal.bobatme.com關重要。
該團隊在帖子中寫道"量子比特的自然量子態很脆弱，會受到各種因素的破壞：硬件中的微小缺shop.mamyjo.com陷、熱量、store.rezaire.com振動、電磁幹login.jianadazoushi6728.pro擾甚至宇宙射線（宇宙射線無處不在）"。
爲了music.viaikings.com應對這種情況，量子糾錯使用了冗餘技術：將多個物理量子比特組合成一個邏輯量子比特，並進行一致性檢查以檢測user.vcwtd.cn和糾正錯login.jialinai.com誤。
挑戰在於如何pay.acnetruck.com高效、準確地解碼這些校驗，尤其是當量子處理器的規模不斷擴大時。 目www.fxavi.com前的硬件每次操作的錯誤率通常在 1%-10%，對於pro.codupan.com可靠的計算來說太高了。 未來的系統將要求誤差率低於 0.000000001%，以滿足藥物發現、材料設計和密碼任務等實際應用的需要。
AlphaQubit 的工作原理
AlphaQubit 建立在 Transformer 架構之上--Transformer 指的是一種神blog.mr2web.com經網絡架構，旨在通login.hdytrk.cn過news.rprnation.com集中分析數據中最重要的部分等方式，高效處理順序數據。 這有助於 AlphaQubit 準確解碼量子錯誤。
顧名思義，biz.kqtte.cn神經網絡就是模仿人腦的神經元--一般來說。 就像人們在掌握一項新技能之前需要學習並不斷磨練這項技能一樣，神video.dyt707.com經網絡也需要學習和練習。 AlphaQubit 採用兩個login.brandzbee.com階段的訓練過程： 預訓練和微調。
在預訓練階段，模型首先接觸量子模擬器生cloud.glpcjcsu.com成edu.fensf.com的合成示例。 這使它能夠在各種噪聲條件下學習一般的錯誤模式。 然後，系統進行微調。 在這裡，該模型將根據Google Sycamore 處理器的實際錯誤數據進行進一步訓練，以適應硬件的特定噪聲特性。
解碼器能適應複雜的錯誤類型，包括"串擾"（不需要的量子比特相互作用）和"泄漏"（量子比特漂移到非計算狀態）。 它還biz.jianadazoushi0428.pro利用軟edu.literamus.com讀出--提供有關量子比特狀態更豐富信息的概率測量。
在使用 Sycamore 的表面代碼（量子糾錯的主要方法）進行的實驗中，AlphaQubit 在從 17 量子位（距離 3）cloud.guppet.com到 49 量子位（距離 5）的多種配置中都保持了優勢。 距離是指破壞邏輯量子forum.hghtyx.cn比特編碼信息所需的三個錯誤（距離 3）或五個錯誤（距離 5）。
模擬將這一性能擴展到多達news.stagingbyx.com 241 個量子比特的系bbs.sahracephe.com統，表明解碼器在更大的量子設備上具有潛力。
影響與挑戰
研究小組認爲，他們在 AlphaQubit 性能方面取得的成功代表着機器學習與量子計算的融合portal.615929.com向前邁出了重要一步。 通過自動解碼過程，該模型減少了對手工製作算法的依賴，edu.mymoira.com而手工製作的算法往往難以應對現實世界中複雜的噪聲。
研究人員mobile.share98.com在研究報告中寫道："儘管我們預計其他gov.govstock.com解碼技術將繼續改進，但這項工作支持了我們的信念，即機器學習解碼器可能實現必要的錯誤抑制和速度，從而實現實用的量子計算。"
然而，該系統並非沒有侷限性。 AlphaQubit 目前的實現方式在高速超導量子處map.kvkin.cn理器上進行實時糾錯時，最初可能會偏慢，因爲這login.macomb1040.com些處理器每秒要執行一百萬次一致性檢查。 此外，爲更大的系統訓練模型需要大量的計算資源，這凸顯了對數據效率更高的方法的需求。
他們寫道"AlphaQubit是利用機器學習進行量子糾錯的一個重要store.91kss.com里程碑。 但我們仍然面臨着速度和可music.belailo.com擴展性方面的重大挑戰。"
更廣泛的影響和未來方向
如上所述，量子糾錯是實現容錯量子計算的關鍵，因此掌握糾map.asiabx.com錯技pay.deprovi.com術成爲應對科學和工業領域一些最緊迫挑戰的先決條件。 隨着 AlphaQubit 的成熟，它可以減少形成邏輯量子比特所需的物理量子比特數量，從而使量子計算機更加緊湊、更具成本效益。
該模型的架構還具有多功能性，其潛在應用範圍超出了表面代碼data.fairy-jp.com。 研tool.sgongalla.com究人員計劃探索它對其他量子糾錯框架的適應性，如顏色碼和低密度奇偶校驗碼。
進一步的改進很可能涉及到將 AlphaQubit 與硬件進tool.rjoka.cn步相結合，包括專爲機器學習任務設計的定製處理器。 權重剪枝和低精度推理等技術也能提高模app.mk67a.com型的效率。
雖然挑戰依然存在，而且還有更多的工作要做，但研究人blog.agent87.com員認爲，AlphaQubit 是讓機器學習在追求可靠的量子計算中發揮作用的一種方edu.vsscience.com法。 未來的願景將是量子硬件和人工智能模型同步發展--能夠解決現實世界問題的容錯量子計算機的夢想離現實越來越近。
"AlphaQubit代表了利用機器學習進行member.bjzhss.com量子糾錯的一個重要里程碑。 但我們仍然面臨着速度和可擴展性方面的重大挑戰，"該團隊在帖子中寫道。"我們的團隊正在將機器學習和量子糾錯方面的開創性進展結合起來，以克服這web.tombrill.com些挑戰--併爲可靠的量子計算機鋪平道路，使其能夠解決世界上一些最複雜的問題。"
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