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

17. april 2024 — Kvantedatabedriften Riverlane er valgt ut til fase 2 av Quantum Benchmarking-programmet finansiert av Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).

Målet med programmet er å designe viktige kvantedataberegninger for praktisk relevante problemer og estimere de nødvendige kvante- og klassiske ressursene som trengs for å nå kritiske ytelsesterskler.

Steve Brierley, administrerende direktør og grunnlegger av Riverlane, sa: "Riverlanes oppgave er å gjøre kvantedatabehandling nyttig raskere, og starte en æra med menneskelig fremgang like viktig som den industrielle og digitale revolusjonen. DARPA Quantum Benchmarking-programmet er på linje med dette målet, og hjelper kvantesamfunnet med å måle fremgang og opprettholde momentum når vi låser opp kvantefeilkorreksjon og aktiverer feiltoleranse.»

Feiltoleranse blir i økende grad sett på som et krav for å oppnå nyttige kvantefordeler. For å oppnå dette må feilene som kvantebiter (qubits) er utsatt for, korrigeres. Enkelt sagt er kvantefeilkorreksjon den muliggjørende teknologien for feiltoleranse.

Maskinvareselskaper, akademiske grupper og nasjonale laboratorier har vist betydelig fremgang med små kvantefeilkorrigerte systemer, men det er fortsatt mange utfordringer for å kontrollere feiltolerante enheter i stor skala.

I DARPA Quantum Benchmarking-prosjektet jobber Riverlane med universiteter på toppnivå som University of Southern California og University of Sydney, samt nasjonale laboratorier som Los Alamos National Laboratory (LANL) for å identifisere viktige målestokker for praktiske problemer, spesielt i felt innen plasmafysikk, fluiddynamikk, kondensert materie og høyenergifysikk. Teamet bygger verktøy for å estimere kvanteressursene og de klassiske ressursene som trengs for å implementere kvantealgoritmer for å løse benchmarkproblemene i stor skala.

Hari Krovi, rektor kvanteforsker ved Riverlane, forklarte: «Feiltoleranse vil resultere i betydelige overheadkostnader, både når det gjelder qubit-antall og beregningstid, og det er viktig å ta hensyn til dette når man sammenligner med klassiske teknikker. Det har vært kjent i noen tid at milde hastigheter som en kvadratisk hastighet kan forsvinne når feiltoleransen overhead vurderes. Det er mange forskjellige tilnærminger til feiltoleranse å vurdere, og hver enkelt fører til faste kostnader som kan variere i mange størrelsesordener.»

Krovi la til: «Valget av kvantekoden for å identifisere og korrigere feil i systemet kan føre til forskjellige overheadkostnader. Surface Code er godt utviklet, og teamet fokuserer på estimater basert på denne tilnærmingen."

Arbeidet som gjøres i dette programmet gir en kvantitativ forståelse av praktiske kvantefordeler og kan informere om og hvor forstyrrende kvanteberegning er på ulike felt.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://insidehpc.com/2024/04/riverlane-wins-darpa-quantum-benchmarking-program-grant/