Microsoft и Quantinuum создали высоконадёжные логические кубиты

Microsoft и Quantinuum создали высоконадёжные логические кубиты

Компании Microsoft и Quantinuum объявили о значительном прогрессе в области квантовых вычислений, достигнутом в рамках совместного проекта Azure Quantum. Основным достижением стало создание нового поколения высоконадёжных логических кубитов, которые необходимы для практического применения квантовых вычислений.

Несколько месяцев назад Microsoft и Quantinuum стали пионерами в создании высоконадёжных логических кубитов, применив систему виртуализации кубитов Microsoft к кубитам ионной ловушки H-серии компании Quantinuum. Первоначально компаниям удалось создать четыре логических кубита из 30 физических кубитов, продемонстрировав впечатляющую точность. Однако Microsoft продолжала расширять свои границы, и это окупилось.

Теперь сотрудничество расширилось, что привело к созданию 12 логических кубитов из 56 физических кубитов на машине H2 компании Quantinuum, продемонстрировав замечательную точность в 99,8% в двухкубитных операциях. Команды продемонстрировали запутывание этих логических кубитов в сложном расположении, известном как состояние Гринбергера-Хорна-Цайлингера (GHZ), которое сложнее, чем предыдущие приготовления состояний Белла.

Это достижение не только подчёркивает потенциал для более глубоких квантовых вычислений, но и прокладывает путь для отказоустойчивых квантовых вычислений, что является важным шагом на пути к реализации возможностей квантовой технологии. Сотрудничество между Microsoft и Quantinuum также стало важной вехой в применении квантовых вычислений к прикладным задачам, особенно в области химии.

Интегрируя логические кубиты с искусственным интеллектом и облачными высокопроизводительными вычислениями (HPC), партнёры успешно справились со сложной научной проблемой оценки энергии основного состояния важного каталитического промежуточного продукта. Этот сквозной процесс представляет собой первый случай, когда квантовые вычисления, HPC и ИИ были объединены для решения научной проблемы, демонстрируя практическую полезность квантовых технологий.

Хотя текущие результаты пока что не представляют собой полного научного квантового преимущества, определяемого как способность квантовых компьютеров решать проблемы, выходящие за рамки возможностей классических компьютеров, они демонстрируют потенциал квантовых систем превосходить классические методы в определённых сценариях. Гибридный подход, используемый в этом исследовании, иллюстрирует, как квантовые вычисления могут повысить точность вычислений, особенно для задач, которые являются сложными для классических систем.

Платформа Azure Quantum служит центральным узлом, где сходятся квантовые вычисления, ИИ и HPC вычисления. Эта экосистема разработана для обеспечения бесшовного взаимодействия между различными архитектурами, позволяя использовать сильные стороны каждой технологии. Объединяя квантовые возможности с ИИ, исследователи могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа наборов данных и извлечения значимых инсайтов, что значительно ускорит процесс исследований и разработок.

Microsoft заявила, что стремится развивать свою платформу Azure Quantum для поддержки различных архитектур кубитов, включая кубиты с нейтральными атомами и топологические кубиты. Интеграция этих разнообразных технологий направлена на повышение надёжности и масштабируемости квантовых вычислений.

Способность наших систем утроить количество логических кубитов при менее чем удвоении количества физических кубитов с 30 до 56 физических кубитов является свидетельством высокой точности и всеобъемлющей связанности нашего оборудования H-Series с захваченными ионами, — сказал Раджиб Хазра, генеральный директор Quantinuum.

 

 

Фото: Shutterstock / Phonlamai

 

Источник: industry-hunter.com

Next Post

Нейросеть GigaChat научилась распознавать изображения

Нейросетевая модель GigaChat Pro научилась распознавать иллюстрации — они могут быть использованы как дополнительный контекст. Об этом пресс-служба «Сбера» рассказала на официальном сайте. Модель способна определить количество людей на фото и их одежду, в том числе может дать совет по стилю одежды. GigaChat распознаёт рукописный и печатный текст, формулы, графики, таблицы и анализирует […]