این مطالعه تحولی در کدهای تصحیح خطای کوانتومی ایجاد کرده و از هوش مصنوعی آگاه به نویز بهره می‌برد. با معرفی یک عامل یادگیری تقویتی، این رویکرد امکان کشف همزمان کدهای تصحیح خطای کوانتومی و رمزگذارهای آنها را فراهم کرده و به پلتفرم‌های سخت‌افزاری کوانتومی کمک می‌کند تا راه‌حل‌هایی متناسب و مقیاس‌پذیر ارائه دهند.
مهار هوش مصنوعی برای تصحیح خطای کوانتومی
تصحیح خطای کوانتومی (QEC) سنگ بنای پیشرفت فناوری‌های کوانتومی است. QEC با رمزگذاری کیوبیت‌های منطقی در چندین کیوبیت فیزیکی، از اطلاعات کوانتومی در برابر خطاها محافظت می‌کند و عملکرد سیستم‌های ارتباطی و محاسباتی کوانتومی را تضمین می‌کند. با این حال، با افزایش پیچیدگی سیستم‌های کوانتومی، جستجوی کدهای QEC کارآمد و استراتژی‌های رمزگذاری به طور فزاینده‌ای چالش برانگیز می‌شود. این مطالعه یک رویکرد پیشگامانه با استفاده از یادگیری تقویتی (RL) برای کشف همزمان کدهای QEC و رمزگذارهای آنها ارائه می‌دهد و یک راه حل مقیاس پذیر و سازگار با سخت افزار ارائه می‌دهد.
چشم انداز فعلی QEC
- اهمیت QEC: QEC برای محافظت از اطلاعات کوانتومی در برابر نویز و خطاها، و امکان توسعه کامپیوترهای کوانتومی و شبکه‌های ارتباطی حیاتی است.
- کدهای QEC سنتی: نمونه‌های اولیه شامل کد [[9, 1, 3]] شور، کد [[7, 1, 3]] استین و کد کامل [[5, 1, 3]] است. کدهای سطحی و کدهای بررسی توازن با چگالی کم (Low-Density Parity Check : LDPC) از آن زمان به عنوان پیشرفت‌های امیدوارکننده‌ای پدیدار شده‌اند.
- چالش‌ها: در حالی که کدهای موجود مؤثر هستند، اغلب شرایط ایده‌آل (به عنوان مثال، اتصال همه به همه کیوبیت) را فرض می‌کنند، که می‌تواند هنگام تطبیق با پلتفرم‌های سخت‌افزاری خاص منجر به ناکارآمدی شود.
یادگیری تقویتی: یک عامل تغییر دهنده بازی
یادگیری تقویتی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، راهی جدید برای مقابله با چالش‌های QEC ارائه می‌دهد. RL با آموزش یک عامل برای به حداکثر رساندن یک تابع پاداش، در وظایف بهینه‌سازی با ابعاد بالا برتری دارد و آن را به ابزاری ایده‌آل برای کشف استراتژی‌های QEC متناسب با محدودیت‌های دنیای واقعی تبدیل می‌کند.
- اولین تلاش‌ها: اکتشافات اولیه QEC مبتنی بر RL محدود به سیستم‌های کوچک یا زیر وظایف خاص، مانند رمزگشایی یا بهینه‌سازی کدهای شناخته شده بود.
- نوآوری این مطالعه: محققان قابلیت‌های RL را با معرفی موارد زیر بیشتر می‌کنند:
- یک سیستم پاداش قوی: بر اساس شرایط تصحیح خطای نیل-لافلام، این تابع پاداش، عامل RL را به سمت راه حل‌های مؤثر QEC هدایت می‌کند.
- شبیه‌سازی‌های کارآمد: یک شبیه‌ساز کلیفورد سفارشی از شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی مدرن مانند GPUها استفاده می‌کند و امکان کاوش سریع استراتژی‌های QEC را فراهم می‌کند.
دستاوردهای کلیدی
این مطالعه پیشرفت قابل توجهی در مقیاس بندی RL برای کشف QEC نشان می‌دهد:
- کشف همزمان کدها و رمزگذارها: عامل RL به طور مستقل کدهای تثبیت کننده و مدارهای رمزگذاری آنها را که متناسب با مدل‌های نویز خاص و محدودیت‌های سخت‌افزاری هستند، شناسایی می‌کند.
- مقیاس‌پذیری: این رویکرد تا ۲۵ کیوبیت فیزیکی و کدهای با فاصله ۵، با پتانسیل کدهای با فاصله ۱۰ با استفاده از سیستم‌های توزیع شده، مقیاس‌پذیر است.
- عامل فرا-آگاه به نویز: یک ویژگی پیشگامانه، این عامل فرا-آگاه، استراتژی‌های رمزگذاری را در مدل‌های مختلف نویز تطبیق می‌دهد و از بینش‌های سناریوهای مختلف استفاده می‌کند.
- کارایی: کدهایی با فاصله ۳ در عرض چند ثانیه کشف می‌شوند، در حالی که کدهای با فاصله ۵ در عرض چند ساعت شناسایی می‌شوند که سرعت و سازگاری بی‌سابقه‌ای را نشان می‌دهد.
کاربردها و پیامدها
پیامدهای این کار در حوزه‌های محاسبات و ارتباطات کوانتومی گسترش می‌یابد:
- سازگاری سخت‌افزار: این رویکرد با تطبیق استراتژی‌های QEC با پلتفرم‌های سخت‌افزاری خاص، اندازه مدار را به حداقل می‌رساند و کارایی را افزایش می‌دهد.
- ارتباطات کوانتومی: تکرارکننده‌های کوانتومی نسل سوم که برای تصحیح خطا در حین انتقال به QEC متکی هستند، به طور قابل توجهی سود خواهند برد.
- مقیاس بندی آینده: این چارچوب زمینه را برای کشف کدهای پیچیده‌تر در سیستم‌های بزرگتر فراهم می‌کند و راه را برای محاسبات کوانتومی مقاوم در برابر خطا هموار می‌کند.
مقایسه با رویکردهای موجود
در حالی که روش‌های دیگر، مانند مدارهای کوانتومی متغیر، وظایف مشابهی را امتحان کرده‌اند، این رویکرد مبتنی بر RL به دلیل کارایی و مقیاس‌پذیری خود متمایز است. برخلاف روش‌های قبلی که نیاز به طرح‌های مدار ارائه شده توسط انسان یا با تنگناهای محاسباتی مواجه بودند، عامل RL این مطالعه به طور مستقل استراتژی‌های بهینه را بدون محدودیت‌های از پیش تعریف شده کشف می‌کند.
نقشه راه برای آینده
این تحقیق نشان دهنده یک گام بزرگ رو به جلو در خودکارسازی کشف QEC با استفاده از یادگیری تقویتی است. این مطالعه با ترکیب یک عامل فرا-آگاه به نویز با ابزارهای شبیه‌سازی مقیاس‌پذیر، زمینه را برای پیشرفت‌های بیشتر در تصحیح خطای کوانتومی و بهینه‌سازی خاص سخت‌افزار فراهم می‌کند. همانطور که فناوری‌های کوانتومی به تکامل خود ادامه می‌دهند، ادغام راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند این، بدون شک نقش محوری در آزادسازی پتانسیل کامل آنها ایفا خواهد کرد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: nature
