Riverlane vinder DARPA Quantum Benchmarking Program Grant - High-Performance Computing Nyhedsanalyse | inde i HPC

Riverlane vinder DARPA Quantum Benchmarking Program Grant – High-Performance Computing News Analysis | inde i HPC

Tidsstempel: 17. april 2024 kl. 10
Riverlane vinder DARPA Quantum Benchmarking Program Grant - High-Performance Computing Nyhedsanalyse | inde i HPC PlatoBlockchain Data Intelligence. Lodret søgning. Ai.

17. april 2024 - Kvantecomputervirksomheden Riverlane er blevet udvalgt til fase 2 af Quantum Benchmarking-programmet finansieret af Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).

Målet med programmet er at designe nøgle kvanteberegningsmetrikker til praktisk relevante problemer og estimere de nødvendige kvante- og klassiske ressourcer, der er nødvendige for at nå kritiske ydeevnetærskler.

Steve Brierley, administrerende direktør og grundlægger af Riverlane, sagde: "Riverlanes mission er at gøre kvantecomputere nyttig hurtigere og starte en æra med menneskelige fremskridt lige så betydningsfulde som de industrielle og digitale revolutioner. DARPA Quantum Benchmarking-programmet stemmer overens med dette mål og hjælper kvantesamfundet med at måle fremskridt og opretholde momentum, mens vi låser op for kvantefejlkorrektion og muliggør fejltolerance."

Fejltolerance ses i stigende grad som et krav for at opnå brugbar kvantefordel. For at opnå dette skal de fejl, som kvantebits (qubits) er tilbøjelige til, rettes. Kort sagt er kvantefejlkorrektion den muliggørende teknologi til fejltolerance.

Hardwarevirksomheder, akademiske grupper og nationale laboratorier har vist betydelige fremskridt med små kvantefejlkorrigerede systemer, men der er stadig mange udfordringer for at kontrollere fejltolerante enheder i stor skala.

I DARPA Quantum Benchmarking-projektet arbejder Riverlane med topuniversiteter såsom University of Southern California og University of Sydney samt nationale laboratorier såsom Los Alamos National Laboratory (LANL) for at identificere vigtige benchmarks for praktiske problemer, især i områder inden for plasmafysik, væskedynamik, kondenseret stof og højenergifysik. Holdet bygger værktøjer til at estimere de kvante- og klassiske ressourcer, der er nødvendige for at implementere kvantealgoritmer til at løse benchmark-problemerne i stor skala.

Hari Krovi, Principal Quantum Scientist ved Riverlane, forklarede: "Fejltolerance vil resultere i betydelige omkostninger, både med hensyn til qubit-antal og beregningstid, og det er vigtigt at tage dette i betragtning, når man sammenligner med klassiske teknikker. Det har været kendt i nogen tid, at milde speed-ups såsom en kvadratisk speed-up kan forsvinde, når fejltolerancen overhead overvejes. Der er mange forskellige tilgange til fejltolerance at overveje, og hver af dem fører til overhead, der kan variere i mange størrelsesordener."

Krovi tilføjede: "Valget af kvantekoden til at hjælpe med at identificere og rette fejl i systemet kan føre til forskellige overheads. Surface Code er veludviklet, og teamet fokuserer på estimater baseret på denne tilgang."

Det arbejde, der udføres i dette program, giver en kvantitativ forståelse af praktiske kvantefordele og kan informere om, hvorvidt og hvor forstyrrende kvanteberegning er på forskellige områder.

Tidsstempel:

Mere fra Inde i HPC