Google का क्वांटम कंप्यूटर एक त्रुटि-सुधार मील का पत्थर तक पहुंच गया

क्वांटम कंप्यूटरों में त्रुटि दर को कम करने के लिए, कभी-कभी अधिक बेहतर होता है। अधिक qubits, वह है।

क्वांटम बिट्स, या क्यूबिट्स, जो एक क्वांटम कंप्यूटर बनाते हैं, गलतियों के लिए प्रवण होते हैं जो सही न होने पर गणना को बेकार कर सकते हैं। उस त्रुटि दर को कम करने के लिए, वैज्ञानिकों का लक्ष्य एक ऐसे कंप्यूटर का निर्माण करना है जो अपनी त्रुटियों को ठीक कर सके। इस तरह की मशीन कई गिरने योग्य क्वैबिट्स की शक्तियों को एक बेहतर क्वबिट में जोड़ती है, जिसे "लॉजिकल क्वबिट" कहा जाता है, जिसका उपयोग गणना करने के लिए किया जा सकता है (SN: 6/22/20)।

वैज्ञानिकों ने अब क्वांटम त्रुटि सुधार में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर प्रदर्शित किया है। 22 फरवरी को नेचर में Google रिपोर्ट में शोधकर्ताओं ने एक तार्किक कक्षा में qubits की संख्या को कम करने से इसे कम त्रुटि-प्रवण बना सकते हैं।

भविष्य के क्वांटम कंप्यूटर सबसे शक्तिशाली पारंपरिक कंप्यूटरों के लिए भी असंभव समस्याओं को हल कर सकते हैं। उन शक्तिशाली क्वांटम मशीनों को बनाने के लिए, शोधकर्ता इस बात से सहमत हैं कि त्रुटि दर को नाटकीय रूप से कम करने के लिए उन्हें त्रुटि सुधार का उपयोग करने की आवश्यकता होगी। जबकि वैज्ञानिकों ने पहले प्रदर्शित किया है कि वे छोटे पैमाने के क्वांटम कंप्यूटरों में सरल त्रुटियों का पता लगा सकते हैं और उन्हें ठीक कर सकते हैं, त्रुटि सुधार अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है

नए अग्रिम का मतलब यह नहीं है कि शोधकर्ता पूरी तरह से त्रुटि-सुधारित क्वांटम कंप्यूटर बनाने के लिए तैयार हैं, "हालांकि, यह प्रदर्शित करता है कि यह वास्तव में संभव है, त्रुटि सुधार मौलिक रूप से काम करता है," Google क्वांटम एआई के भौतिक विज्ञानी जूलियन केली ने एक समाचार में कहा ब्रीफिंग 21 फरवरी।

एक कमजोर पड़ने वाला रेफ्रिजरेटर, धातु के छल्ले से बना एक उपकरण जिसके तल पर क्वांटम प्रोसेसर से जुड़े कई पतले तार होते हैं

Google जैसे क्वांटम कंप्यूटरों को एक कमजोर पड़ने वाले रेफ्रिजरेटर (चित्रित) की आवश्यकता होती है जो क्वांटम प्रोसेसर (जो रेफ्रिजरेटर के नीचे स्थापित होता है) को ठंडे तापमान पर ठंडा कर सकता है।

गूगल क्वांटम एआई

तार्किक qubits सूचनाओं को अनावश्यक रूप से कई भौतिक qubits में संग्रहीत करते हैं। यह अतिरेक क्वांटम कंप्यूटर को यह जांचने की अनुमति देता है कि क्या कोई गलती हो गई है और उन्हें मक्खी पर ठीक कर दें। आदर्श रूप से, तार्किक वर्ग जितना बड़ा होगा, त्रुटि दर उतनी ही कम होनी चाहिए। लेकिन अगर मूल qubits बहुत दोषपूर्ण हैं, तो उनमें से अधिक जोड़ने से हल होने की तुलना में अधिक समस्याएं पैदा होंगी।

Google के साइकामोर क्वांटम चिप का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने दो अलग-अलग आकार के लॉजिकल क्विबिट का अध्ययन किया, जिसमें एक 17 क्विबिट और दूसरा 49 क्विबिट शामिल था। डिवाइस बनाने वाली मूल भौतिक qubits के प्रदर्शन में लगातार सुधार करने के बाद, शोधकर्ताओं ने उन त्रुटियों को दूर किया जो अभी भी फिसल गई थीं। शोधकर्ताओं ने पाया कि बड़ी तार्किक कक्षा में कम त्रुटि दर थी, लगभग 3.0 प्रतिशत की छोटी तार्किक कक्षा की दर की तुलना में त्रुटि सुधार का प्रति दौर लगभग 2.9 प्रतिशत।

हालाँकि, परिणाम केवल यह दिखाने के लिए है कि त्रुटि सुधार में सुधार होता है क्योंकि वैज्ञानिक बड़े होते हैं। क्वांटम कंप्यूटर के प्रदर्शन के एक कंप्यूटर सिमुलेशन से पता चलता है कि, यदि तार्किक क्यूबिट का आकार और भी बढ़ जाता है, तो इसकी त्रुटि दर वास्तव में खराब हो जाएगी। त्रुटि सुधार के लाभों को वास्तव में भुनाने के लिए वैज्ञानिकों को सक्षम करने के लिए मूल दोषपूर्ण qubits में अतिरिक्त सुधार की आवश्यकता होगी।

फिर भी, क्वांटम संगणना में मील के पत्थर हासिल करना इतना मुश्किल है कि उन्हें पोल जंपिंग की तरह माना जाता है, वाल्राफ कहते हैं। आप बस बार को बमुश्किल साफ़ करने का लक्ष्य रखते हैं।