By Dan O'Shea wysłano 13 października 2022 r
Amazon Quantum Solutions Lab (QSL) i AWS Center for Quantum Computing (CQC) połączyły siły z zespołem badawczo-rozwojowym Goldman Sachs nad projektem mającym na celu ulepszenie sposobu kodowania klasycznych danych w pamięci kwantowej, co może mieć poważne implikacje dla tego, jak klasyczna dane są ładowane do procesorów kwantowych w celu wykonania obliczeń.
Kodowanie blokowe wykorzystuje struktury danych specjalnego przeznaczenia, takie jak kwantowa wersja pamięci o dostępie swobodnym lub QRAM, do ładowania danych, a partnerzy projektu postawili sobie za zadanie dowiedzieć się, jakie zasoby byłyby potrzebne do kodowania blokowego pracy i jak można przeprowadzić praktyczną ocenę kosztów.
Proces ten jest szczegółowo omówiony w tym Wpis na blogu AWSi powiązany dokument techniczny, ale – uwaga spoiler – post na blogu kończy się następująco: „…pokazaliśmy, że liczba kubitów potrzebnych do załadowania klasycznych danych przy użyciu tradycyjnych metod kodowania blokowego może być zbyt kosztowna bez znacznych postępów w technologii obliczeń kwantowych . Jednak nasze wyniki pokazują również, że możemy osiągnąć obwód głębokości które są tylko logarytmiczne w rozmiarze klasycznego zbioru danych, co sugeruje, że algorytmy kwantowe oparte na kodowaniu blokowym mogą być niezwykle wydajne, jeśli mamy dostęp do bardzo dużej liczby kubitów QRAM (tj. liczby, która musi skalować się z rozmiarem dane wejściowe).”
AWS obsługuje opartą na chmurze usługę obliczeń kwantowych Amazon Braket, a na początku tego roku uruchomiła Centrum Sieci Kwantowych iść w parze z inicjatywami QSL i CQC. W międzyczasie Goldman Sachs pracował nad wieloma projektami obliczeń kwantowych, m.in. praca z QCware, IonQ i innymi.
Dan O'Shea od ponad 25 lat zajmuje się telekomunikacją i pokrewnymi tematami, w tym półprzewodnikami, czujnikami, systemami sprzedaży detalicznej, płatnościami cyfrowymi i obliczeniami/technologią kwantową.
