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    El software evalúa qubits, caracteriza el ruido en los recocidos cuánticos

    Crédito:CC0 Public Domain

    Los usuarios de computadoras de alto rendimiento en el mercado de una máquina de recocido cuántico o que buscan formas de aprovechar al máximo una que ya tienen se beneficiarán de una nueva, Herramienta de software de código abierto para evaluar estas plataformas emergentes a nivel de qubit individual.

    "Nos motivó la necesidad de validación y verificación de los recocidos cuánticos, similar a lo que hacen actualmente las organizaciones cuando compran una nueva supercomputadora clásica, "dijo Carleton Coffrin, científico informático y experto en inteligencia artificial en Los Alamos. "Realizan pruebas de aceptación en un gran conjunto de puntos de referencia. No teníamos buenos análogos para eso en las computadoras de recocido cuántico. Para el recocido cuántico, nuestra nueva evaluación de qubit único de recocido cuántico, o QASA, el protocolo nos brinda una herramienta para las pruebas de aceptación ".

    Coffrin es investigador principal del proyecto "Aceleración de la optimización combinatoria con hardware analógico ruidoso, "que desarrolló el artículo, "Evaluación de la fidelidad de Qubit único del hardware de recocido cuántico".

    QASA está disponible como software de código abierto en github.com/lanl-ansi/QASA. QASA, que se ejecuta en paralelo para todos los qubits en un dispositivo de recocido cuántico, proporciona una caracterización detallada a través de métricas destacadas sobre qubits individuales, como su temperatura efectiva, ruido, y sesgo. En el avance clave de este trabajo, el modelo de un solo qubit se puede ejecutar en paralelo para cada qubit en un dispositivo de hardware de recocido cuántico.

    "El protocolo QASA eventualmente podría encontrar una amplia gama de usos, como rastrear el rendimiento mejorado en computadoras de recocido cuántico y ayudar a los desarrolladores de hardware a detectar inconsistencias en sus propios dispositivos, "Coffrin dijo. Con el protocolo, los usuarios de annealers cuánticos también podrían calibrar sus algoritmos para sus computadoras específicas.

    "Caracterizar el ruido en el sistema es probablemente lo más impactante porque es el aspecto menos reconocido del hardware, "Coffrin señaló." Podemos medirlo, y comprender cómo se distribuye en todo el hardware ".

    El protocolo arroja luz sobre la variabilidad de las propiedades de los qubit en todo el equipo. Con este análisis detallado de las propiedades de cada qubit, Los usuarios del annealer cuántico pueden emplear QASA para verificar rápidamente el nivel de consistencia entre los qubits del hardware y evitar o compensar los qubits no ideales. Los usuarios también utilizan esta información para calibrar simulaciones cuánticas idealizadas que se ejecutan en dispositivos de hardware específicos.

    El análisis también arroja varias métricas clave, como el ruido qubit, que admiten el seguimiento de las mejoras técnicas en el hardware de recocido cuántico a medida que se desarrolla.

    A medida que tanto las computadoras cuánticas basadas en puertas como las computadoras de recocido cuántico pasan de proyectos científicos a tareas del mundo real, medir y rastrear los cambios en la fidelidad de las plataformas de hardware cuántico es esencial para comprender las limitaciones de estos dispositivos y cuantificar el progreso a medida que estas plataformas continúan mejorando, dice el documento.

    En un proceso de descubrimiento basado en datos, Coffrin dijo:el equipo de Los Alamos utilizó el aprendizaje automático y los datos de una computadora D-Wave 2000Q en el laboratorio para desarrollar el protocolo QASA, que puede ejecutarse en cualquier annealer cuántico.

    "Realizamos varios experimentos en nuestro D-Wave, poner diferentes valores para un parámetro, y miré lo que pasó, ", dijo. Los resultados arrojaron una curva sorprendente cuando se graficaron." Tuvimos que desarrollar un nuevo modelo teórico para corresponder a lo que está sucediendo ". Luego, el equipo diseñó un método de aprendizaje automático que ajusta el modelo teórico a los datos. Las computadoras operan con un principio diferente al de las computadoras cuánticas basadas en puertas, que utilizan puertas análogas a las puertas lógicas en una computadora binaria clásica.

    Los atemperadores cuánticos aprovechan una evolución cuántica fluida para explotar los principios cuánticos fundamentales en la búsqueda de soluciones de alta calidad. Este proceso es más especializado que la computadora basada en puertas, pero aún es suficiente para resolver desafiantes problemas computacionales en campos como los materiales magnéticos, optimización y aprendizaje automático, todo lo cual se basa en la optimización, o encontrar la mejor respuesta entre todas las respuestas plausibles. Por ejemplo, encontrar la ruta más corta para que un camión de reparto deje paquetes en varias ubicaciones es un problema de optimización clásico.


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