AlphaQubit، یک سیستم هوش مصنوعی جدید، با هدف تصحیح خطای کوانتومی، بزرگترین چالش محاسبات کوانتومی را هدف قرار می‌دهد. این پیشرفت در تصحیح خطای کوانتومی، قابلیت اطمینان رایانه‌های کوانتومی را بهبود می‌بخشد و راه را برای پیشرفتهای علمی هموار می‌کند.
محاسبات کوانتومی پتانسیل عظیمی برای ایجاد انقلاب در حوزه‌هایی مانند کشف دارو و طراحی مواد دارد، اما پیشرفت آن به دلیل بی‌ثباتی ذاتی کیوبیت‌ها (qubits) با مشکل مواجه است. این واحدهای بنیادی اطلاعات کوانتومی بسیار مستعد نویز و خطا هستند و محاسبات قابل اعتماد را به یک چالش مهم تبدیل می‌کنند. AlphaQubit، یک رمزگشای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط گوگل دیپ‌مایند و گوگل کوانتوم اِی‌آی (Google Quantum AI) توسعه داده شده است، این مسئله حیاتی را با شناسایی و تصحیح دقیق خطاها در رایانه‌های کوانتومی برطرف می‌کند. این موفقیت که در Nature منتشر شده است، از تخصص هر دو تیم بهره می‌برد و قدرت یادگیری ماشین را با دانش تصحیح خطای کوانتومی ترکیب می‌کند.
چالش تصحیح خطای کوانتومی:
رایانه‌های کوانتومی از اصول مکانیک کوانتومی، مانند برهم‌نهی و درهم‌تنیدگی، برای انجام محاسباتی استفاده می‌کنند که برای رایانه‌های کلاسیک غیرممکن است. کیوبیت‌ها، برخلاف بیت‌های کلاسیک، می‌توانند به‌طور همزمان در چندین حالت وجود داشته باشند و به آن‌ها اجازه می‌دهند فضاهای راه‌حل وسیعی را کاوش کنند. با این حال، این حالت کوانتومی ظریف به راحتی توسط عوامل مختلفی از جمله نقص‌های میکروسکوپی سخت‌افزار، نوسانات دما، ارتعاشات، تداخل الکترومغناطیسی و حتی پرتوهای کیهانی مختل می‌شود.
تصحیح خطای کوانتومی برای کاهش این خطاها و اطمینان از محاسبات قابل اعتماد ضروری است. این فرآیند شامل رمزگذاری اطلاعات کوانتومی به‌صورت افزونه در چندین کیوبیت فیزیکی است که یک کیوبیت منطقی را تشکیل می‌دهند. بررسی‌های منظم سازگاری روی این کیوبیت‌های منطقی برای تشخیص و تصحیح خطاها انجام می‌شود. رمزگشا نقش مهمی در تفسیر نتایج این بررسی‌ها و شناسایی خطاهای خاص رخ داده ایفا می‌کند.
AlphaQubit: یک رویکرد شبکه عصبی:
AlphaQubit از معماری شبکه عصبی مبتنی بر Transformers، یک مدل یادگیری عمیق توسعه داده شده توسط گوگل، استفاده می‌کند که در پردازش زبان طبیعی بسیار مؤثر بوده است. این رمزگشا با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها از سیستم‌های کوانتومی شبیه‌سازی‌شده و آزمایش‌های دنیای واقعی روی پردازنده کوانتومی Sycamore گوگل آموزش داده می‌شود. این فرآیند آموزش به AlphaQubit اجازه می‌دهد تا الگوهای پیچیده مرتبط با خطاهای کوانتومی را یاد بگیرد و وضعیت کیوبیت منطقی را به‌طور دقیق پیش‌بینی کند.
فرآیند آموزش شامل دو مرحله است: پیش‌آموزشی و تنظیم دقیق. در مرحله پیش‌آموزشی، AlphaQubit در معرض صدها میلیون مثال شبیه‌سازی‌شده قرار می‌گیرد که طیف وسیعی از انواع و شدت خطاها را پوشش می‌دهد. این به مدل اجازه می‌دهد تا درک کلی از مسئله تصحیح خطا ایجاد کند. متعاقباً، مدل با استفاده از داده‌های تجربی از پردازنده Sycamore تنظیم دقیق می‌شود و عملکرد آن را با ویژگی‌های خاص سخت‌افزار تطبیق می‌دهد.
عملکرد و مقیاس‌پذیری برتر:
AlphaQubit دقت پیشرفتهای را در شناسایی خطاهای کوانتومی نشان می‌دهد و از روش‌های رمزگشایی موجود بهتر عمل می‌کند. در آزمایش‌های روی پردازنده Sycamore، AlphaQubit به میزان 6٪ نرخ خطای کمتری در مقایسه با روش‌های شبکه تانسور (tensor network) که بسیار دقیق اما از نظر محاسباتی پرهزینه هستند، به دست آورد. همچنین به‌طور قابل‌توجهی از تطبیق همبسته (correlated matching)، یک رمزگشای سریع‌تر اما کم‌دقت‌تر، پیشی گرفت و به کاهش 30 درصدی خطاها دست یافت.
علاوه بر این، AlphaQubit مقیاس‌پذیری امیدوارکننده‌ای از خود نشان می‌دهد. شبیه‌سازی‌ها با سیستم‌های کوانتومی بزرگ‌تر، حاوی حداکثر 241 کیوبیت، نشان می‌دهد که AlphaQubit عملکرد برتر خود را در مقایسه با سایر رمزگشاها حفظ می‌کند. این نشان می‌دهد که رویکرد مبتنی بر هوش مصنوعی برای رایانه‌های کوانتومی بزرگ‌تر در آینده مناسب است.
ویژگی‌های پیشرفته و مسیرهای آینده:
AlphaQubit همچنین دارای ویژگی‌های پیشرفتهای مانند توانایی ارزیابی و گزارش سطوح اطمینان در ورودی‌ها و خروجی‌های خود است. این اطلاعات می‌تواند برای بهبود بیشتر عملکرد پردازنده کوانتومی استفاده شود. علاوه بر این، مدل قابلیت‌های تعمیم قابل‌توجهی را نشان داده است و عملکرد خوبی را در سناریوهایی فراتر از داده‌های آموزشی خود حفظ می‌کند.
در حالی که AlphaQubit نشان‌دهنده پیشرفت قابل‌توجهی در تصحیح خطای کوانتومی است، چالش‌ها همچنان باقی هستند. سرعت رمزگشا یک عامل حیاتی است، زیرا پردازنده‌های کوانتومی با سرعت بسیار بالایی کار می‌کنند. در حال حاضر، AlphaQubit برای تصحیح خطای بی‌درنگ در رایانه‌های کوانتومی ابررسانا به اندازه کافی سریع نیست. علاوه بر این، با افزایش مقیاس رایانه‌های کوانتومی به میلیون‌ها کیوبیت، روش‌های آموزش کارآمدتر از نظر داده‌ها ضروری خواهد بود.
همکاری مداوم بین گوگل دیپ‌مایند و گوگل کوانتوم اِی‌آی با هدف پرداختن به این چالش‌ها و اصلاح بیشتر AlphaQubit است. با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین با تخصص عمیق در تصحیح خطای کوانتومی، این تیم‌ها راه را برای رایانه‌های کوانتومی قابل اعتماد و کاربردی هموار می‌کنند که می‌توانند پتانسیل تحول‌آفرین این فناوری انقلابی را آزاد کنند. توسعه AlphaQubit گامی مهم به سوی تحقق پتانسیل کامل محاسبات کوانتومی است و درهای اکتشافات و پیشرفتهای علمی را در زمینه‌های مختلف باز می‌کند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: google
