Riverlane คว้าทุนโครงการเปรียบเทียบควอนตัม DARPA – การวิเคราะห์ข่าวคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง | ภายในHPC

17 เมษายน 2024 — บริษัทคอมพิวเตอร์ควอนตัม Riverlane ได้รับเลือกสำหรับระยะที่ 2 ของโปรแกรมการเปรียบเทียบประสิทธิภาพควอนตัม ซึ่งได้รับทุนสนับสนุนจาก Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)

จุดมุ่งหมายของโครงการคือการออกแบบตัวชี้วัดการคำนวณควอนตัมที่สำคัญสำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องในทางปฏิบัติและประมาณการทรัพยากรควอนตัมและคลาสสิกที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเกณฑ์ประสิทธิภาพที่สำคัญ

Steve Brierley ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Riverlane กล่าวว่า "ภารกิจของ Riverlane คือการทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีประโยชน์เร็วขึ้น โดยเป็นการเริ่มต้นยุคแห่งความก้าวหน้าของมนุษย์ที่มีความสำคัญพอๆ กับการปฏิวัติทางอุตสาหกรรมและดิจิทัล โปรแกรมการเปรียบเทียบควอนตัม DARPA สอดคล้องกับเป้าหมายนี้ โดยช่วยให้ชุมชนควอนตัมวัดความคืบหน้าและรักษาโมเมนตัมในขณะที่เราปลดล็อคการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมและเปิดใช้งานความทนทานต่อข้อผิดพลาด”

ความทนทานต่อข้อผิดพลาดมีมากขึ้นเรื่อยๆ ที่เห็นเป็นข้อกำหนดในการบรรลุข้อได้เปรียบด้านควอนตัมที่เป็นประโยชน์ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ ข้อผิดพลาดที่ควอนตัมบิต (qubits) มีแนวโน้มที่จะได้รับการแก้ไขจะต้องได้รับการแก้ไข พูดง่ายๆ ก็คือ การแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถทนต่อข้อผิดพลาดได้

บริษัทฮาร์ดแวร์ กลุ่มวิชาการ และห้องปฏิบัติการระดับชาติได้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญด้วยระบบแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมขนาดเล็ก แต่ยังคงมีความท้าทายมากมายในการควบคุมอุปกรณ์ที่ทนทานต่อข้อผิดพลาดในวงกว้าง

ในโครงการ DARPA Quantum Benchmarking นั้น Riverlane กำลังทำงานร่วมกับมหาวิทยาลัยชั้นนำ เช่น University of Southern California และ University of Sydney รวมถึงห้องปฏิบัติการระดับชาติ เช่น Los Alamos National Laboratory (LANL) เพื่อระบุเกณฑ์มาตรฐานที่สำคัญสำหรับปัญหาเชิงปฏิบัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน สาขาฟิสิกส์พลาสมา พลศาสตร์ของไหล สสารควบแน่น และฟิสิกส์พลังงานสูง ทีมงานกำลังสร้างเครื่องมือเพื่อประเมินทรัพยากรควอนตัมและแบบดั้งเดิมที่จำเป็นในการใช้อัลกอริธึมควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาการวัดประสิทธิภาพในวงกว้าง

Hari Krovi หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ควอนตัมจาก ริเวอร์เลนอธิบายว่า: “ความทนทานต่อข้อผิดพลาดจะส่งผลให้เกิดค่าใช้จ่ายจำนวนมาก ทั้งในแง่ของจำนวนคิวบิตและเวลาในการคำนวณ และสิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงสิ่งนี้เมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคแบบดั้งเดิม เป็นที่ทราบกันมานานแล้วว่าการเร่งความเร็วเล็กน้อย เช่น การเร่งความเร็วกำลังสองสามารถหายไปได้เมื่อพิจารณาค่าโสหุ้ยที่ทนทานต่อข้อบกพร่อง มีแนวทางที่แตกต่างกันมากมายในการทนต่อข้อผิดพลาดที่ต้องพิจารณา และแต่ละวิธีนำไปสู่ค่าโสหุ้ยที่อาจแตกต่างกันไปตามลำดับความสำคัญ"

Krovi กล่าวเสริมว่า “การเลือกรหัสควอนตัมเพื่อช่วยระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในระบบสามารถนำไปสู่ค่าใช้จ่ายที่แตกต่างกันได้ Surface Code ได้รับการพัฒนาอย่างดี และทีมงานกำลังมุ่งเน้นไปที่การประมาณการตามแนวทางนี้”

งานที่กำลังทำในโปรแกรมนี้ให้ความเข้าใจเชิงปริมาณเกี่ยวกับข้อได้เปรียบเชิงควอนตัมในทางปฏิบัติ และสามารถแจ้งได้ว่าการประมวลผลควอนตัมที่ก่อกวนนั้นอยู่ในสาขาต่างๆ หรือไม่และอย่างไร

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://insidehpc.com/2024/04/riverlane-wins-darpa-quantum-benchmarking-program-grant/