新方法可在含噪環(huán)境下 重構更大規模量子計算過(guò)程

  ICC訊 實(shí)現量子霸權之后，量子計算進(jìn)入含噪中等規模時(shí)代，如何理解和克服噪聲成為量子計算邁向實(shí)用化的研究重點(diǎn)。記者9月25日獲悉，國防科技大學(xué)計算機學(xué)院QUANTA團隊，提出一種基于量子糾纏和機器學(xué)習的量子過(guò)程層析方法，能夠有效抑制噪聲并大幅減少層析開(kāi)銷(xiāo)，可在含噪環(huán)境下重構更大規模量子計算過(guò)程?；谠摲椒?，QUANTA團隊設計和研制成功一款可編程硅基光量子計算芯片，實(shí)驗證實(shí)了其有效性。相關(guān)成果在線(xiàn)發(fā)表于國際頂級期刊《物理評論快報》。論文審稿人評價(jià)“這項工作在解決量子信息科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題上邁出了至關(guān)重要的一步”。

  據論文第一作者、國防科技大學(xué)博士生薛詩(shī)川介紹，量子過(guò)程層析就像CT一樣，通過(guò)輸入和測量量子態(tài)完成對未知量子過(guò)程的“掃描”，可以重構量子過(guò)程的全部信息。這對研究復雜量子物理系統和開(kāi)發(fā)量子計算機都非常必要。然而，標準的量子過(guò)程層析方法在量子態(tài)制備、測量和數據處理等方面都需要指數開(kāi)銷(xiāo)，限制了可層析系統的規模。而執行量子過(guò)程層析的量子裝置本身也自帶噪聲，大大降低了層析的準確性。新方法通過(guò)引入量子糾纏，大幅減少了標準量子過(guò)程層析中的輸入量子態(tài)數目，降低了所需的測量次數，又通過(guò)機器學(xué)習方法讓實(shí)驗系統中的各部分噪聲在一定程度上相互抵消，能更精確地層析更大系統中的復雜量子過(guò)程。

  “在新設計的硅基光量子計算芯片上，通過(guò)簡(jiǎn)單的機器學(xué)習方法，量子過(guò)程層析的平均保真度從92.38%提升至95.56%，未來(lái)引入新的優(yōu)化策略還可進(jìn)一步提升?！闭撐墓餐谝蛔髡?、國防科技大學(xué)博士生王易之說(shuō)。

  論文通信作者、QUANTA團隊負責人吳俊杰研究員指出，這項工作說(shuō)明機器學(xué)習方法這種人工智能技術(shù)在理解和克服噪聲方面能夠發(fā)揮重要作用。同時(shí)，量子計算加速人工智能問(wèn)題的求解也是當前的研究熱點(diǎn)。量子計算與人工智能的交叉方向——“量子人工智能”的突破有望成為繼量子霸權之后量子計算發(fā)展的新里程碑。