Quantinuum Claims Quantum First – High Performance Computing News Analysis | HPC:n sisällä

TOKYO, CAMBRIDGE, UK ja BROOMFIELD, CO, 13. heinäkuuta 2023 – Kvanttilaskentayritys Quantinuum kertoi tänään, että siitä on tullut ensimmäinen, joka simuloi kemiallista molekyyliä toteuttamalla vikasietoisen algoritmin kvanttiprosessorissa loogisia kubitteja käyttäen.

Tämä tärkeä askel kohti kvanttitietokoneiden käyttöä molekyylien löytämisen nopeuttamiseksi ja kemiallisten järjestelmien paremman mallintamisen avulla lyhentää kaupallisen ja taloudellisen arvon luomiseen kuluvaa aikaa.

Japanista johtaneet kvanttitutkijat käyttivät kolmea loogista kubittia Quantinuumin H1-kvanttitietokoneessa vetymolekyylin (H2) perustilaenergian laskemiseen käyttämällä algoritmia varhaisvikaa sietäville laitteille, jota kutsutaan stokastiseksi kvanttivaiheestimaatioksi.

On jo tiedossa, että monet algoritmit, joita voidaan käyttää nykypäivän "NISQ"-aikakauden kvanttitietokoneissa, eivät skaalaudu suurempiin ongelmiin. Tässä kokeessa loogisten kubittien kanssa käytetyllä vaiheestimointitekniikalla on paremmat mahdollisuudet skaalata, mutta se on haastavaa toteuttaa nykypäivän kvanttitietokoneissa, koska se vaatii erittäin monimutkaisia ​​piirejä, jotka ovat alttiita epäonnistumaan kohinan vuoksi.

Tohtori Raj Hazra, toimitusjohtaja Kvanttiuumi, sanoi: "Tämänpäiväinen ilmoitus kääntää kvanttitietokoneiden kvanttikemian sivun ja siirtää meidät kohti varhaisen vikasietoisuuden aikakautta. Tämä saavutus on osoitus Quantinuumin laitteisto- ja ohjelmistotiimien omistautumisesta, ja he osoittavat jatkuvasti kykynsä saavuttaa maailmanluokan tuloksia. Se oli mahdollista H1-kvanttitietokoneen ansiosta, joka yhdistää korkean tarkkuuden porttitoiminnot, kaikki liitettävyyden ja ehdollisen logiikan InQuanto-kemian alustamme tarjoamien maailman johtavien algoritmien, menetelmien ja virheenkäsittelytekniikoiden kanssa.

Tieteellisessä esipainetussa paperissa "Bayesilaisen kvanttivaiheen arvioinnin osoittaminen kvanttivirheen havaitsemiseksi", tohtori Kentaro Yamamoton johtama tutkijaryhmä raportoi, että he ovat voineet tämän haasteen luomalla ja käyttämällä loogisia kubitteja, jotka on saatu äskettäin kehitetyllä virheentunnistuskoodilla, joka on suunniteltu H-sarjan kvanttilaitteistolle*. Koodi säästi kvanttiresursseja hylkäämällä laskennan välittömästi, jos se havaitsi kubitteja, jotka olivat aiheuttaneet virheitä laskentaprosessin aikana.

Yhdistettynä H-sarjan laitteiston alhaiseen kohinaan ja Quantinuum Software InQuanton ominaisuuksiin tutkijat pystyivät ajamaan näitä monimutkaisia ​​piirejä ensimmäistä kertaa tuottaen tarkempia simulaatiotuloksia kuin ilman virheentunnistuskoodia. Loogisten kubittien luominen ja käyttäminen virheentunnistuksen kanssa on edellytys edistyneemmälle virheenkorjaukselle, joka tarjoaa kvanttitietokoneelle reaaliaikaisen suojan erilaisia ​​"kohinaa" vastaan.

Tohtori Kentaro Yamamoto, Quantinuumin vanhempi tutkija, sanoi: "Vetymolekyylin simulointi ja niin hyvien tulosten saaminen loogisten kubittien varhaisia ​​vikasietoisia algoritmeja käyttämällä on erinomainen kokeellinen tulos ja muistuttaa meitä siitä, kuinka nopeasti jatkamme edistymistä. Tämä tulos saattaa heijastaa kvanttilaskennan ammattilaisten uuden luvun alkua, jossa voimme alkaa ottaa käyttöön varhaisia ​​vikasietoisia algoritmeja lähiajan laitteissa käyttämällä kaikkia tekniikoita, joita viime kädessä tarvitaan tulevaisuuden laajamittaisessa kvanttilaskennassa.

Terveydenhuollon, energian, autoteollisuuden ja valmistuksen kaltaisten alojen tieteellisille tutkijoille ja teollisuusyrityksille, jotka investoivat voimakkaasti tulevaisuuden molekyylien ja materiaalien tutkimukseen, tämä demonstraatio tarkoittaa, että aika hyödylliseen kvanttilaskentaan tulee yhä lähemmäksi.

Tämä esittely, joka suoritettiin Quantinuumin System Model H1 -kvanttitietokoneella, Powered by Honeywell, integroidaan sen alan johtavan kvanttilaskennallisen kemian alustan InQuanton tuleviin versioihin, jolloin teollisuusyritykset ja akateemiset tutkijat voivat tutkia varhaisten vikojen käyttöä. suvaitsevaisia ​​algoritmeja ajetaan kvanttitietokoneissa materiaalien ja molekyylien mallintamiseen.