Ученые Национального научного агентства Австралии (CSIRO) показали, что искусственный интеллект может помочь решить проблему ошибок квантовых вычислений. Об этом сообщается в статье, опубликованной в журнале Physical Review Research.

Исследователи продемонстрировали способность ИИ обрабатывать и устранять ошибки вычислений, которые возникают из-за квантового шума в системе кубитов. Преодоление этих ошибок является ключевым шагом на пути превращения квантовых компьютеров из экспериментальных устройств в практические инструменты.

Для решения этой проблемы CSIRO создал синдромный декодер на базе искусственной нейронной сети. Синдромным декодированием называется высокоэффективный метод перевода сообщений, которые поступают по зашумленному каналу, в кодовые слова. Было показано, что декодер на основе машинного обучения может эффективно обрабатывать информацию об ошибках, полученную непосредственно из измерений на устройствах IBM.

Для борьбы с физическим шумом кубитов были разработаны квантовые коды коррекции ошибок путем распространения логической информации по множеству физических кубитов. Эти коды производят измерение синдрома, то есть интерпретируют информацию об ошибках, измеряя операторы, называемые стабилизаторами и вместе с логическими операторами кодирующие квантовую информацию в системе кубитов.

Производительность нейросетевого декодера была протестирована на квантовых процессорах IBM. Результаты показали, что декодер способен эффективно обрабатывать сложные ошибки реального квантового оборудования и вносить необходимые исправления.

Исследование CSIRO указывает, что по мере снижения частоты физических ошибок в ближайшие годы ИИ сможет обеспечивать подавление ошибок с увеличением кодового расстояния и достичь полной отказоустойчивости, когда это расстояние станет достаточно большим.