Algorithmiq Quantum Utility Path -esittelyssä IBM Quantumilla - High Performance Computing News Analysis | HPC:n sisällä

Algorithmiq Quantum Utility Path -esittelyssä IBM Quantumilla – High Performance Computing News Analysis | HPC:n sisällä

Algorithmiq Quantum Utility Path -esittelyssä IBM Quantumilla - High Performance Computing News Analysis | sisällä HPC PlatoBlockchain Data Intelligence. Pystysuuntainen haku. Ai.

Helsinki ja Yorktown, Virginia 4: Algorithmiq, biotieteiden kvanttialgoritmeja kehittävä skaalaaja, kertoi suorittaneensa yhden tähän mennessä suurimmista virheiden lieventämiskokeista IBM:n laitteistolla. Yhtiö sanoi, että tämä asettaa Algorithmiqin ja IBM:n saavuttamaan kvanttihyödyllisyyden reaalimaailman käyttötapauksiin.

Kokeilu suoritettiin Algorithmiqin virheiden lieventämisalgoritmeilla IBM Nazcalla, 127 qubit Eagle-prosessorilla, käyttäen 50 aktiivista kubittia x 98 CNOTS-kerrosta ja siten yhteensä 2402 CNOTS-porttia. Tämä alan merkittävä virstanpylväs on tulosta näiden kahden tiimin välisestä yhteistyöstä, jotka yhdistivät voimansa vuonna 2022 tarkoituksenaan saavuttaa kvanttietua kemia.

Kvanttitietokoneissa, kun niitä käytetään, on edelleen paljon virheitä, jotka estävät mielekkäiden laajamittaisten laskelmien suorittamisen laitteistolla. Tällä hetkellä yksi kvanttilaskennan suurimmista haasteista on tällaisen melun voittaminen suorituksessa. Virheiden lieventämistekniikat on suunniteltu mahdollistamaan algoritmien suorittaminen virheiden esiintyessä. Niistä tulee kuitenkin tyypillisesti erittäin tehottomia ajon aikana, kun ongelman koko ja kubittimäärät kasvavat. Skaalautuva virheiden lieventäminen on Algorithmiqin lääkekehitysalustan, Auroran, ytimessä, ja juuri se validoitiin lavalla IBM:n odotetuimmassa vuotuisessa Quantum Summitissa – joka vuosi tapahtuma, jossa IBM esittelee asiakkailleen ja läheisille kumppaneilleen kvanttiavaruuden uusimpia saavutuksia ja paljastaa ensi vuoden laitteistokehityksen tiekartan.

Tulokset saatiin käyttämällä AlgorithmiqYrityksen omaa Tensor Network Error Mitigation (TEM) -tekniikkaa sovellettiin kokeessa, joka tehtiin yhteistyössä Ivano Tavernellin tiimin kanssa IBM Zürichissä ja suunniteltiin yhdessä John Gooldin ryhmän kanssa Dublinin Trinity Collegessa. Tehokas tekniikka vaimenti täysin melua, vaikka piirin syvyys kasvoi, järjestelmä, jossa parhaat virheiden lieventämismenetelmät eivät yleensä toimisi ja palautti kvanttisignaalin käytännössä tyhjästä (arvolla lähellä 0).

Algorithmiqin menetelmät pystyvät palauttamaan signaalin järjestelmissä, joissa jotkin aiemmat virheiden lieventämismenetelmät kamppailivat merkittävien parannusten kanssa mittauskuluissa, mikä tarkoittaa paljon nopeampia laskelmia muutamassa tunnissa kymmenien vuosien sijaan.

Näiden kokeiden vaikutus rakentaa perustan, joka on tarpeen kvanttilaskennan soveltamiselle mittakaavassa, mikä pysyy relevanttina polulla vikasietoisuuden aikakauteen.

Professori Sabrina Maniscalco, Algorithmiqin toinen perustaja ja toimitusjohtaja, sanoi: "On suuri kunnia esitellä tämä onnistunut virstanpylväs IBM:n tiimin kanssa IBM Summitissa. Tänään on lisävahvistus siitä, että Algorithmiqin ydinvirheiden lieventämistekniikat ovat tehokkaita ja mahdollistavat laajamittaiset kokeet tietyissä käyttötapauksissa, mikä johtaa meidät pitkälle kvanttihyödyllisyyden aikakauteen todellisissa kaupallisissa sovelluksissa. Olen omistanut yli 20 vuotta elämästäni kohinaisten kvanttijärjestelmien tutkimukselle professorina, enkä koskaan uskonut tämäntyyppisen kokeen olevan mahdollista näin pian. Sanomattakin on selvää, että olen erittäin innoissani tavoitteista, jotka olemme asettaneet itsellemme vuodelle 2024. Tämän päivän tulokset ovat vasta alkua!

Virheiden lieventämistekniikan julkistamisen jälkeen Sabrina Maniscalco, Algorithmiqin toimitusjohtaja ja toinen perustaja, palasi näyttämölle esittelemään uusia keskeisiä saavutuksia tiimin viimeisimmillä julkaistuilla tuloksilla, tällä kertaa AstraZenecan, IBM:n ja Hartree Centerin kanssa uudella tavalla. soveltuu tutkimaan protoninsiirtoreaktioita, jotka käsittelevät sekä elektroneja että ytimiä samalla kvanttimekaniikalla. Jälkimmäisen yhdistäminen Algorithmiqin laitteistoon sovitettuihin fermion-kubitti-kartoitus- ja käännösalgoritmeihin vähensi huomattavasti kvanttilaitteistovaatimuksia olemassa oleviin menetelmiin verrattuna (olemme havainneet meluisten toimintojen määrän vähenemisen jopa 54 %) ja loi pohjan ensimmäiselle laitteistolle. kokeiluja.

Guillermo García-Pérez, CSO ja Algorithmiqin toinen perustaja: "Näiden tulosten merkitys osoittaa keskeisen mahdollistajamme tehon, tietoisesti täydelliset mittaukset, jotka yhdistettynä luokkansa parhaisiin laitteistoihin ovat ponnahduslauta mihin tahansa skaalautuvaan kvanttisimulaation ja perusta mille tahansa tarkoituksenmukaiselle sovellukselle."

Vahvistaakseen Algorithmiqin johtoasemaa kvanttikemian ohjelmistoalalla IBM ilmoitti viimeisimmässä blogissaan, että startupista tulee uudet omistajat QisKit Luontokoodi, IBM:n korkeasti kuratoitu kemian kvanttiyhteisö. Tämä uutinen tulee osana sarjaa Qiskitin ekosysteemiin tehtyjä muutoksia, jotka toivottavat ulkopuoliset kumppanit tervetulleiksi ylläpitämään arkistot ja antamaan yhteisöille suuremman roolin algoritmien ja sovellusten kehittämisessä.

Matteo Rossi, teknologiajohtaja ja Algorithmiqin perustaja, kommentoi: ”Olemme innoissamme Qiskit Naturen luotetuista uusista koodin omistajista. Tiimimme asiantuntemuksella kvanttikemian ja kvanttilaskennan huippumoderneista menetelmistä ja tekemällä tiivistä yhteistyötä yhteisön kanssa pyrimme kehittämään ohjelmistoja, jotka antavat tutkijoille ja yrityksille mahdollisuuden vastata luonnontieteiden syvällisiin kvanttisimulaatiohaasteisiin. .”

Algorithmiqin uusi mittausmenetelmä yhdistettynä sen huippuluokan kemiallisiin menetelmiin on mahdollistanut 4.25 miljoonan dollarin turvaamisen Wellcome Leapista, jotta se suunnittelee uusia fotonilääkkeiden yhteisvaikutuksia syövän ehkäisyssä ja hoidossa kumppaneidensa kanssa. IBM ja Cleveland Clinic.

Lisätietoa viimeisimmistä IBM Summitissa esitellyistä kokeista on julkaistu Algorithmiqin blogissa tätä ja TEM-paperi arxiv tätä.

Aikaleima:

Lisää aiheesta HPC:n sisällä