Krachtige computergebruikers die op zoek zijn naar een kwantumgloeimachine of op zoek zijn naar manieren om het meeste uit een machine te halen die ze al hebben, zullen profiteren van een nieuwe, open-source softwaretool voor het evalueren van deze opkomende platforms op individueel qubit-niveau.

"We werden gemotiveerd door de behoefte aan validatie en verificatie van quantum-annealers, vergelijkbaar met wat organisaties momenteel doen bij de aankoop van een nieuwe klassieke supercomputer, " zei Carleton Coffrin, een computerwetenschapper en expert in kunstmatige intelligentie bij Los Alamos. "Ze voeren acceptatietests uit op een enorme reeks benchmarks. We hadden daar geen goede analogen voor op de kwantumgloeicomputers. Voor kwantumgloeien, onze nieuwe Quantum Annealing Single-qubit Assessment, of QASA, protocol geeft ons één tool voor acceptatietesten."

Coffrin is hoofdonderzoeker van het project "Accelerating Combinatorial Optimization with Noisy Analog Hardware, " die het papier ontwikkelde, "Single-Qubit Fidelity Assessment van Quantum Annealing Hardware."

QASA is beschikbaar als open-sourcesoftware op github.com/lanl-ansi/QASA. QAS, die parallel wordt uitgevoerd voor alle qubits op een kwantumgloeiapparaat, biedt een gedetailleerde karakterisering door middel van opvallende statistieken over individuele qubits, zoals hun effectieve temperatuur, lawaai, en vooringenomenheid. In de belangrijkste doorbraak van dit werk, het single-qubit-model kan parallel worden uitgevoerd voor elke qubit in een hardwareapparaat voor kwantumgloeien.

"Het QASA-protocol zou uiteindelijk een breed scala aan toepassingen kunnen vinden, zoals het volgen van verbeterde prestaties in quantum annealing-computers en het helpen van hardwareontwikkelaars om inconsistenties in hun eigen apparaten op te sporen, " zei Coffrin. Met het protocol, gebruikers van quantum-annealers konden hun algoritmen ook kalibreren op hun specifieke computers.

"Het karakteriseren van de ruis in het systeem heeft waarschijnlijk de meeste impact, omdat het het minst bekende aspect van de hardware is, " merkte Coffrin op. "We kunnen het meten, en begrijpen hoe het door de hele hardware wordt gedistribueerd."

Het protocol werpt licht op de variabiliteit van qubit-eigenschappen over de hele computer. Met deze gedetailleerde analyse van de eigenschappen van elke qubit, gebruikers van quantum annealers kunnen QASA gebruiken om snel het niveau van consistentie tussen de qubits van de hardware te verifiëren en niet-ideale qubits te vermijden of te compenseren. Gebruikers gebruiken deze informatie ook om geïdealiseerde kwantumsimulaties te kalibreren die op specifieke hardwareapparaten worden uitgevoerd.

De analyse levert ook een aantal belangrijke statistieken op, zoals qubit-ruis, die ondersteuning bieden voor het volgen van technische verbeteringen op kwantumgloeihardware terwijl deze wordt ontwikkeld.

Terwijl zowel op gates gebaseerde kwantumcomputers als kwantumgloeicomputers van wetenschappelijke projecten naar echte taken gaan, het meten en volgen van veranderingen in de betrouwbaarheid van kwantumhardwareplatforms is essentieel om de beperkingen van deze apparaten te begrijpen en de voortgang te kwantificeren naarmate deze platforms blijven verbeteren, de krant stelt.

In een datagedreven ontdekkingsproces, Koffrin zei, het Los Alamos-team gebruikte machine learning en gegevens van een D-Wave 2000Q-computer in het laboratorium om het QASA-protocol te ontwikkelen, die op elke kwantumuitgloeier kan draaien.

"We hebben een aantal experimenten uitgevoerd op onze D-Wave, verschillende waarden invoeren voor één parameter, en zag wat er gebeurde, " zei hij. De resultaten leverden een verrassende curve op wanneer ze werden grafisch weergegeven. "We moesten een nieuw theoretisch model ontwikkelen dat overeenkomt met wat er aan de hand is." Vervolgens ontwierp het team een ​​machine-learningmethode die het theoretische model aanpaste aan de gegevens. Quantum annealing computers werken volgens een ander principe dan op poorten gebaseerde kwantumcomputers, die poorten gebruiken die analoog zijn aan de logische poorten op een klassieke binaire computer.

Quantum-annealers maken gebruik van een soepele kwantumevolutie om fundamentele kwantumprincipes te benutten bij het vinden van hoogwaardige oplossingen. Dit proces is meer gespecialiseerd dan een op poorten gebaseerde computer, maar is nog steeds voldoende om uitdagende rekenproblemen op te lossen in velden zoals magnetische materialen, machine learning en optimalisatie, die allemaal afhankelijk zijn van optimalisatie, of het vinden van het beste antwoord tussen alle plausibele antwoorden. Bijvoorbeeld, het vinden van de kortste route voor een bestelwagen die pakketten op meerdere locaties dropt, is een klassiek optimalisatieprobleem.