Исследователи из MIT, Гарвардского университета и Университета Инсбрука продемонстрировали возможности квантовых технологий для решения практических задач оптимизации. Для своей работы ученые использовали гарвардский квантовый процессор, состоящий из 289 кубитов, работающих в аналоговом режиме, с эффективной глубиной схемы до 32.
Авторы работы отмечают беспрецедентную мощность квантового оборудования, которой удалось достигнуть в процессе исследования. По словам ученых, комбинация размера системы, глубины схемы и квантового управления привела к квантовому скачку: производительность системы при решении задачи оказалась выше, чем ожидалось.
Перед компьютером была поставлена задача расчета максимального независимого множества. Эта математическая задача из теории графов имеет множество прикладных применений в логистике, экономике, финансах и проектировании сетей. Исследователи полагают, что решение задачи с квантовым ускорением прокладывает путь для применения квантовых вычислений в реальных промышленных и социальных задачах.
Исследователи отмечают, что большой размер системы и глубина схемы, использованные в исследовании, сделали невозможным применение классического моделирования для предварительной оптимизации параметров управления. Квантово-классический гибридный алгоритм был развернут в замкнутом цикле с прямой автоматической обратной связью с квантовым процессором.
«Глубокое понимание физики, лежащей в основе квантового алгоритма, а также фундаментальных ограничений его классического аналога позволило нам реализовать способы достижения ускорения квантовой машины», — говорит Мадлен Кейн, соавтор исследования из Гарварда.
Участники исследования отмечают, что важность сопоставления проблемы и квантового оборудования играет ключевую роль в эффективном применении квантовых вычислений. Чтобы добиться максимальной эффективности, как полагают ученые, необходимо, чтобы архитектура системы соответствовала поставленной проблеме.
Мы очень рады видеть, что квантовые вычисления начинают достигать необходимого уровня зрелости, когда аппаратное обеспечение может разрабатывать алгоритмы, выходящих за рамки того, что можно предсказать заранее с помощью классических методов вычислений. Более того, крайне обнадеживает наличие квантового ускорения при решении сложных задач.
Алекс Кислинг, генеральный директор QuEra Computing и соавтор работы
Читать далее
Посмотрите на «бесшумный» дрон с ионным двигателем нового поколения
Уран очень странная планета. Объясняем, почему астрономы хотят отправить к ней зонд
Ученые предложили пересмотреть основы квантовой физики и показали, где они не работают