고쿨 수브라마니안 라비
고쿨 수브라마니안 라비 그의 시작 CI펠로십 2020년 XNUMX월, 대학 위스콘신 - 매디슨 2020년 XNUMX월. 고쿨은 현재 시카고 대학 양자 컴퓨팅 작업 프레데릭 총, 시모어 굿맨 교수 컴퓨터 과학. 그의 블로그가 연결되어 있습니다. 변이 양자 알고리즘 그리고 더 많은 것을 가져오다 양자 세계로의 고전 컴퓨터 설계자. Gokul은 현재 2022-23 학업 구직 시장에 있습니다.
이 게시물의 나머지 부분은 Gokul Ravi가 작성합니다.
현재 프로젝트
양자 컴퓨팅은 컴퓨팅, 따라서 세상을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 파괴적인 기술 패러다임입니다. XNUMX년 동안 양자 컴퓨팅의 가능성은 알고리즘의 이론적 발전과 장치 기술의 실험적 발전을 통해 점진적으로 강화되었으며, 둘 다 종종 독립적으로 추구되었습니다.
그러나 양자 장치가 실험실 호기심에서 기술적 현실로 변모함에 따라 단기(NISQ: Noisy Intermediate Scale Quantum) 및 장기(FT: FT: 대상 양자 응용 프로그램의 요구 사항을 잘 알고 있는 방식으로 내결함성) 양자 기계. 컴퓨터 설계자는 컴퓨팅 스택의 서로 다른 계층 간의 정보 격차를 해소하는 데 능숙하고 엄격하게 제한된 고도로 최적화된 시스템을 구축하는 데 점진적으로 전문 지식을 축적했기 때문에 이러한 노력에 특히 중요합니다. 이는 양자 컴퓨팅의 미래에 매우 중요합니다.
양자 및 고전 컴퓨팅 모두에서 교육을 받은 양자 컴퓨터 설계자로서 저의 박사후 연구는 실용적인 양자 이점을 위한 하이브리드 양자-고전 컴퓨팅 생태계를 구축하는 데 중점을 두었습니다. 여기에는 재료와 철학 모두에서 고전적인 컴퓨팅 원리를 활용하여 다음을 목표로 하는 흥미진진한 양자 프로젝트를 이끌 수 있었습니다.바켐, CAFQA 와 큐스멧); b) 효율적인 양자 자원 관리(큐매니저 와 퀀코드); 및 c) 양자 오류 정정을 위한 확장 가능한 디코딩(를 클릭하십시오).
예를 들어 CAFQA를 강조하기 위해: Variational Quantum Algorithms는 단기 양자 이점에 대한 가장 유망한 응용 프로그램 중 하나이며 양자 다체 시스템의 시뮬레이션과 같은 다양한 문제에 응용할 수 있습니다. VQA는 목적 함수와 관련하여 매개변수화된 회로의 반복 최적화에 의존합니다. 양자 기계는 시끄럽고 값비싼 리소스이므로 VQA의 초기 매개변수를 가능한 한 최적에 가깝게 선택하여 VQA 정확도를 개선하고 최신 장치에서 수렴을 가속화하는 것이 필수적입니다. CAFQA에서 이러한 초기 매개변수는 베이지안 최적화 기반 이산 검색 기술을 사용하여 양자 공간(클리포드 공간으로 알려짐)의 고전적으로 시뮬레이션 가능한 부분을 통해 효율적이고 확장 가능하게 검색하여 선택됩니다.
영향
첫째, 이들 프로젝트는 상당한 정량적 파급효과를 보였다. 위의 예에서 CAFQA로 VQA를 초기화하면 이전의 최신 클래식 초기화 방식에서 손실된 부정확성을 99.99%까지 복구할 수 있습니다. 또 다른 예로서 우리는 Clique라는 양자 오류 수정을 위한 극저온 디코더를 제안했는데, 이 디코더는 매우 낮은 하드웨어 비용으로 오류 수정 디코딩 대역폭(희석 냉장고 안팎)의 70-99% 이상을 제거합니다. 우리의 다른 제안도 양자 충실도와 전반적인 실행 효율성을 크게 개선했습니다.
둘째, 이러한 연구 방향은 양자 컴퓨팅과 고전 컴퓨팅의 교차점에서 다양한 참신한 아이디어에 대한 문을 열어 다양한 고전 컴퓨팅 전문 지식을 가진 연구자의 참여를 확대할 수 있습니다.
추가 연구
제가 추구하는 다른 연구 분야는 다음과 같습니다. b) 서로 다른 양자 기술에 대한 다양한 노이즈 완화 기술 탐색 c) 오류 수정 양자 고전적 병목 현상을 더 줄이기 위해 노력합니다. d) 양자 클라우드에서 다양한 애플리케이션 및 기술 세트를 관리합니다.
