By 댄 오셔 13년 2022월 XNUMX일 게시됨
Amazon Quantum Solutions Lab(QSL)과 AWS Center for Quantum Computing(CQC)은 Goldman Sachs R&D 팀과 협력하여 클래식 데이터를 양자 메모리로 블록 인코딩하는 방법을 발전시키는 프로젝트를 진행했습니다. 데이터는 계산을 위해 양자 프로세서에 로드됩니다.
블록 인코딩은 QRAM(Random Access Memory)의 양자 버전과 같은 특수 목적의 데이터 구조를 사용하여 데이터를 로드하며, 프로젝트 파트너는 블록 인코딩을 만드는 데 어떤 리소스가 필요한지 알아보는 작업을 스스로 수행했습니다. 작업과 실제 비용 평가가 수행될 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
이 과정은 이 문서에서 자세히 논의됩니다. AWS 블로그 게시물및 관련 기술 문서가 있지만 스포일러 경고입니다. 블로그 게시물은 다음과 같이 결론을 내립니다. "...우리는 양자 컴퓨팅 기술의 큰 발전 없이는 전통적인 블록 인코딩 방법을 사용하여 클래식 데이터를 로드하는 데 필요한 큐비트 수가 엄청나게 비쌀 수 있음을 보여주었습니다. . 그러나 우리의 결과는 또한 회로를 달성할 수 있음을 보여줍니다. 깊은 곳 이는 고전적인 데이터 세트 크기에 대한 로그일 뿐이며, 이는 블록 인코딩에 의존하는 양자 알고리즘이 매우 많은 수의 QRAM 큐비트(즉, 크기에 따라 확장되어야 하는 숫자)에 액세스할 수 있는 경우 매우 효율적일 수 있음을 시사합니다. 입력 데이터).”
AWS는 Amazon Braket 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 서비스를 운영하고 있으며 올해 초 양자 네트워킹 센터 QSL 및 CQC 이니셔티브를 진행합니다. 한편 Goldman Sachs는 여러 양자 컴퓨팅 프로젝트에 참여해 왔습니다. QCware, IonQ 등과 협력.
Dan O'Shea는 25년 넘게 반도체, 센서, 소매 시스템, 디지털 결제 및 양자 컴퓨팅/기술을 포함한 통신 및 관련 주제를 다루었습니다.
