Демонстрація Algorithmiq у Quantum Utility Path із IBM Quantum – Аналіз новин про високопродуктивні обчислення | всередині HPC

Демонстрація Algorithmiq у Quantum Utility Path із IBM Quantum – Аналіз новин про високопродуктивні обчислення | всередині HPC

Мітка часу: 4 грудня 2023 р. 5:31
Демонстрація Algorithmiq у Quantum Utility Path із IBM Quantum – Аналіз новин про високопродуктивні обчислення | всередині HPC PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Гельсінкі та Йорктаун, штат Вірджинія, 4 грудня 2023 року: компанія Algorithmiq, яка займається розробкою квантових алгоритмів для наук про життя, заявила, що провела один із найбільших на сьогоднішній день експериментів із зменшення помилок на апаратному забезпеченні IBM. Компанія заявила, що це дозволяє Algorithmiq і IBM досягти квантової корисності для реальних випадків використання.

Експеримент проводився з використанням алгоритмів зменшення помилок Algorithmiq на IBM Nazca, 127-кубітному процесорі Eagle, з використанням 50 активних кубітів x 98 шарів CNOTS і, таким чином, загалом 2402 вентилів CNOTS. Ця важлива віха для галузі є результатом співпраці між двома командами, які об’єднали зусилля у 2022 році з наміром досягти кількісної переваги для хімія.

Квантові комп’ютери, коли вони працюють, все ще мають високий рівень помилок, які стоять на шляху виконання значимих великомасштабних обчислень на апаратному забезпеченні. На даний момент однією з найбільших проблем у квантових обчисленнях є подолання такого шуму під час виконання. Техніки пом’якшення помилок розроблені для забезпечення запуску алгоритмів за наявності помилок. Однак вони зазвичай стають дуже неефективними під час виконання, оскільки розмір проблеми та кількість кубітів збільшуються. Масштабоване пом’якшення помилок є основою платформи Algorithmiq для виявлення ліків, Aurora, і саме це було підтверджено на сцені найочікуванішого щорічного Квантового саміту IBM – щорічної події, де IBM демонструє своїм клієнтам і близьким партнерам останні досягнення в квантовому просторі та розкриває план розвитку апаратного забезпечення на наступний рік.

Результати отримані за допомогою AlgorithmiqВласна техніка Tensor Network Error Mitigation (TEM) застосована в експерименті, проведеному у співпраці з командою Івано Тавернеллі в IBM Zurich і розробленому спільно з групою Джона Гулда в Трініті-коледжі Дубліна. Потужна техніка повністю пом’якшила шум, навіть коли глибина схеми зросла, режим, коли найкращі методи зменшення помилок зазвичай не спрацьовували, і відновила квантовий сигнал практично з нуля (при значенні, що наближається до 0).

Методи Algorithmiq здатні відновлювати сигнал у режимах, де деякі з попередніх методів зменшення помилок не мали значних удосконалень у плані накладних витрат на вимірювання, що призводить до набагато швидших обчислень протягом годин замість десятків років.

Вплив цих експериментів створює основи, необхідні для застосування квантових обчислень у масштабі, які залишаться актуальними на шляху до ери відмовостійкості.

Професор Сабріна Маніскалко, співзасновник і генеральний директор Algorithmiq, сказала: «Для мене велика честь представляти цей успішний етап разом із командою IBM на саміті IBM. Сьогоднішній день є додатковим підтвердженням того, що основні методи зменшення помилок Algorithmiq є потужними та дозволять проводити широкомасштабні експерименти з конкретними випадками використання, що веде нас далеко в еру квантових корисностей для реальних комерційних програм. Я присвятив понад 20 років свого життя вивченню шумних квантових систем як професор, і я ніколи не думав, що такий тип експерименту стане можливим так скоро. Зайве говорити, що я надзвичайно радий цілям, які ми поставили перед собою на 2024 рік. Сьогоднішні результати – це лише початок!»

Після оголошення техніки зменшення помилок Сабріна Маніскалко, генеральний директор і співзасновник Algorithmiq, повернулася на сцену, щоб представити додаткові ключові досягнення за останні опубліковані результати команди, цього разу з AstraZeneca, IBM і Hartree Center щодо нового підходу. підходить для вивчення реакцій переносу протона, які обробляють як електрони, так і ядра за однаковою квантовою механікою. Поєднання останнього з апаратно-адаптованим алгоритмом відображення ферміона в кубіт і компіляції Algorithmiq різко знизило вимоги до квантового апаратного забезпечення порівняно з існуючими методами (ми спостерігали до 54% ​​зменшення кількості шумових операцій) і заклало основу для першого апаратного забезпечення експерименти.

Гільєрмо Гарсіа-Перес, CSO та співзасновник Algorithmiq: «Важливість цих результатів демонструє потужність нашого ключового інструменту, інформаційно повних вимірювань, які в поєднанні з найкращим у своєму класі апаратним забезпеченням є сходинкою для будь-якого масштабованого квантового моделювання та основа для будь-якого значущого застосування».

Щоб зміцнити лідерство Algorithmiq у сфері програмного забезпечення для квантової хімії, IBM оголосила у своєму останньому блозі, що стартап стане новим власником Qisнабір Код природи, висококваліфікована квантова спільнота з хімії IBM. Ця новина є частиною ряду змін в екосистемі Qiskit, які запрошують зовнішніх партнерів підтримувати репозиторії та надавати спільнотам більшу роль у розробці алгоритмів і програм.

Маттео Россі, технічний директор і співзасновник Algorithmiq, прокоментував: «Ми раді бути довіреними новими власниками коду Qiskit Nature. Завдяки досвіду нашої команди в найсучасніших методах квантової хімії та квантових обчислень, а також тісно співпрацюючи з спільнотою, ми прагнемо розробити програмне забезпечення, яке дає змогу дослідникам і компаніям вирішувати серйозні проблеми квантового моделювання, що постають у природничих науках. .”

Новий підхід до вимірювання Algorithmiq у поєднанні з його найсучаснішими хімічними методами дозволив команді отримати до 4.25 мільйонів доларів США від Wellcome Leap для розробки нових взаємодій фотонних ліків у профілактиці та лікуванні раку разом зі своїми партнерами, IBM і Cleveland Clinic.

Більше інформації про останні експерименти, представлені на IBM Summit, опубліковано в блозі Algorithmiq тут і документ TEM в arxiv тут.

Часова мітка:

Більше від Всередині HPC