AlphaQubit - การระบุข้อผิดพลาดของคอมพิวเตอร์ควอนตัมด้วย AI

 (blog.google)
2 คะแนน โดย GN⁺ 2024-11-22 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • AlphaQubit ที่พัฒนาร่วมกันโดย Google DeepMind และทีม Quantum AI ใช้ AI เพื่อระบุข้อผิดพลาดภายในคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้อย่างแม่นยำ
  • เทคโนโลยีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น เปิดโอกาสสู่นวัตกรรมในด้านการค้นพบยา การออกแบบวัสดุ และฟิสิกส์พื้นฐาน รวมถึงอาจแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์แบบเดิมต้องใช้เวลาหลายพันล้านปีได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง
  • อย่างไรก็ตาม โปรเซสเซอร์ควอนตัมมีความเปราะบางต่อสัญญาณรบกวนมากกว่าโปรเซสเซอร์แบบเดิม หากต้องการเพิ่มความน่าเชื่อถือของคอมพิวเตอร์ควอนตัม จำเป็นต้องระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดให้แม่นยำ
  • AlphaQubit มอบความสามารถในการระบุข้อผิดพลาดอย่างแม่นยำ เพื่อให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำการคำนวณขนาดใหญ่ได้ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับการสร้างความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์

การแก้ไขข้อผิดพลาดในการประมวลผลควอนตัม

  • คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถใช้คุณสมบัติเฉพาะของสสาร เช่น ภาวะตัวนำยิ่งยวดและการพัวพันเชิงควอนตัม เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์แบบเดิม
  • แต่สถานะตามธรรมชาติของควอนตัมบิต (คิวบิต) ถูกรบกวนได้ง่ายจากปัจจัยหลายอย่าง เช่น ความร้อน การสั่นสะเทือน การรบกวนทางแม่เหล็กไฟฟ้า และรังสีคอสมิก
  • เทคโนโลยีการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมจะรวมคิวบิตทางกายภาพหลายตัวเป็นกลุ่มเพื่อสร้างคิวบิตเชิงตรรกะหนึ่งตัว และใช้การตรวจสอบความสอดคล้องเพื่อระบุและแก้ไขข้อผิดพลาด
  • AlphaQubit ทำหน้าที่เป็นดีโคเดอร์ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดโดยอาศัยข้อมูลจากการตรวจสอบความสอดคล้องนี้

การพัฒนาดีโคเดอร์ AlphaQubit ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียม

  • AlphaQubit เป็นดีโคเดอร์ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งอาศัยสถาปัตยกรรม Transformer ที่ Google พัฒนาขึ้น เพื่อคาดการณ์ข้อผิดพลาดจากการตรวจสอบความสอดคล้อง
  • มีการใช้ข้อมูลที่สร้างจากโปรเซสเซอร์ควอนตัม Sycamore เพื่อฝึกด้วยตัวอย่างข้อผิดพลาดหลายล้านรายการและเพิ่มความแม่นยำ
  • เมื่อเทียบกับดีโคเดอร์เดิม AlphaQubit:
    • มีอัตราข้อผิดพลาดต่ำกว่าดีโคเดอร์ที่ใช้ tensor network อยู่ 6% (tensor network แม่นยำแต่ไม่มีประสิทธิภาพ)
    • ทำอัตราข้อผิดพลาดต่ำกว่าวิธี correlated matching ซึ่งทั้งเร็วและแม่นยำ ได้ถึง 30%

ความสามารถในการขยายระบบและศักยภาพในอนาคตของ AlphaQubit

  • AlphaQubit แสดงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการจำลองโดยใช้ข้อมูลตั้งแต่ 241 คิวบิตขึ้นไป ซึ่งเกินกว่าระบบที่ใช้งานได้ในปัจจุบัน
  • ในระบบที่ใหญ่ขึ้น AlphaQubit ยังคงรักษาความแม่นยำสูงไว้ได้ และบ่งชี้ว่าน่าจะทำงานได้ดีแม้ในอุปกรณ์ควอนตัมขนาดกลาง
  • AlphaQubit ยังมีความสามารถในการรายงานระดับความเชื่อมั่นทั้งในอินพุตและเอาต์พุต ซึ่งอาจช่วยสนับสนุนการปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรเซสเซอร์ควอนตัมในอนาคต
  • สามารถรักษาประสิทธิภาพได้อย่างเสถียรในการจำลองการแก้ไขข้อผิดพลาดมากกว่า 100,000 รอบ และพิสูจน์ความสามารถในการทำให้ใช้ได้ทั่วไปเกินกว่าข้อมูลฝึก

ความท้าทายสู่คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริง

  • AlphaQubit ถือเป็นหมุดหมายสำคัญที่แสดงให้เห็นศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม
  • อย่างไรก็ตาม ยังมีความท้าทายที่ต้องแก้ไข เช่น ปัญหาความเร็วสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดแบบเรียลไทม์ และการปรับปรุงวิธีการฝึกให้มีประสิทธิภาพด้านข้อมูลมากขึ้น
  • ทีม Google ตั้งเป้าที่จะพัฒนาคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เชื่อถือได้ โดยผสานความก้าวหน้าชั้นนำด้านแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับเทคโนโลยีการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2024-11-22
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • เมื่อต้องรักษาหน่วยความจำควอนตัมไว้ จะมีการวัดการตรวจสอบพาริตีของโค้ดแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัม การตรวจสอบพาริตีเหล่านี้มีข้อมูลบางส่วนเกี่ยวกับข้อผิดพลาด ไม่ใช่ข้อมูลเกี่ยวกับสถานะเชิงตรรกะ และข้อมูลควอนตัมเชิงตรรกะยังคงความสอดคล้องผ่านกระบวนการนี้

  • การวัดเหล่านี้เป็นข้อมูลแบบคลาสสิก และต้องมีการคำนวณเพื่ออนุมานข้อผิดพลาดที่น่าจะเกิดขึ้นมากที่สุดจากซินโดรมที่วัดได้ กระบวนการนี้เรียกว่า decoding

  • งานวิจัยนี้เป็นโมเดลที่ทำหน้าที่เป็นอัลกอริทึม decoding สำหรับ surface code ซึ่งเป็นโค้ดควอนตัมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมาก Surface code คล้ายกับตัวเทียบเคียงเชิงควอนตัมของ repetition code

  • AlphaQubit เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบ recurrent transformer ที่ทำนายข้อผิดพลาดของ logical observables จากอินพุตซินโดรม โครงข่ายนี้ถูก pre-train ด้วยตัวอย่างจากการจำลอง และ fine-tune ด้วยตัวอย่างจากการทดลองจำนวนจำกัด ทำให้ถอดรหัสการทดลอง Sycamore surface code ได้แม่นยำกว่าดีโคเดอร์ใด ๆ ก่อนหน้านี้

  • ในการแก้ไขข้อผิดพลาดหนึ่งรอบของ surface code ข้อมูล stabilizer แบบ X และ Z จะอัปเดตสถานะภายในของดีโคเดอร์ โดยเข้ารหัสเป็นเวกเตอร์สำหรับแต่ละ stabilizer สถานะภายในนี้ถูกปรับแก้โดยหลายชั้นของโครงข่ายประสาทเทียม syndrome transformer ที่มีทั้ง attention และ convolution

  • มีความเห็นว่าหาคำอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมไม่ได้ นอกจากในตัวงานวิจัยและภาพประกอบที่อ้างอิง พร้อมชี้ว่า Google ไม่ค่อยเปิดเผยระเบียบวิธี ML อย่างง่าย ๆ มาตั้งแต่ปี 2017

  • มีความเห็นว่าโดยแก่นแล้ว การคำนวณที่มีแนวโน้มจะผิดพลาดกำลังถูกแก้ด้วยการคำนวณอีกแบบที่ก็มีแนวโน้มจะผิดพลาดเช่นกัน

  • มีการตั้งคำถามว่าระบบคลาสสิกจะตรวจจับ/แก้ไขข้อผิดพลาดในระบบควอนตัมได้อย่างไร เพราะเคยคิดว่าอัลกอริทึมแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมทั้งหมดต้องอาศัยคิวบิต

  • ควอนตัมคอมพิวติ้งและ AI ชัดเจนว่าอยู่บนจุดสูงสุดของกระแส hype

  • มีความเห็นว่าไม่มีอะไรให้บ่นเกี่ยวกับกระแส hype ของ AI มากนัก และส่วนที่เกี่ยวกับ AI เพียงอย่างเดียวก็ดูเหมือนพอฟังขึ้นอย่างกึ่ง ๆ สมเหตุสมผล

  • ทั้งหมดนี้ให้ความรู้สึกเหมือนสิทธิบัตรยุคก่อนที่ชอบใส่คำว่า "ร่วมกับคอมพิวเตอร์"

  • มีมุกว่าถ้ารวมคริปโตเข้าไปด้วยก็แทบจะครบสูตรแล้ว

  • มีความเห็นว่าแม้จะไม่ค่อยรู้เรื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัม แต่ก็น่าสนใจ และถ้ามองเป็นรายการชิ้นส่วนของคอมพิวเตอร์ควอนตัมก็ดูเหมือนต้องใช้ทุกอย่างรวมถึง GPU จำนวนมาก

  • มีความเห็นว่าพยายามมานานแล้วแต่ก็ยังไม่เข้าใจว่าควอนตัมคอมพิวติ้งทำงานอย่างไร เพราะมักถูกอธิบายเหมือนกับว่ามันลองทุกความเป็นไปได้ทั้งหมดแล้วให้คำตอบออกมาเสมอ