北京時間5月6日消息(余予)哈佛大學與QuEra Computing、麻省理工學院、因斯布魯克大學和其他機構的科學家之間進行合作,展示了中性原子量子處理器在解決實際使用問題方面的突破性應用。這項名為“使用里德堡原子陣列的最大獨立集進行量子優(yōu)化(Quantum Optimization of Maximum Independent Set using Rydberg Atom Arrays)”的工作由哈佛大學Mikhail Lukin和Markus Greiner教授以及麻省理工學院Vladan Vuletic教授領導,并于2022年5月5日在《科學》雜志上發(fā)表。
在此之前,有關中性原子量子處理器有效地編碼某些硬組合優(yōu)化問題就已經被提出。在這本里程碑式的出版物中,作者不僅在真正的量子計算機上部署了高效量子優(yōu)化并首次實現(xiàn),而且還展示了前所未有的量子硬件能力。
計算是在哈佛大學的289個量子位量子處理器上進行的,以模擬模式運行,有效電路深度高達32。與之前的量子優(yōu)化示例不同,這項工作中使用的大系統(tǒng)規(guī)模和電路深度,使其不可能使用經典的模擬來預先優(yōu)化控制參數(shù)。量子經典混合算法必須部署在一個閉環(huán)中,并直接自動反饋給量子處理器。
系統(tǒng)規(guī)模、電路深度和出色的量子控制的組合帶來了一次量子飛躍:與經典啟發(fā)式算法相比,在量子處理器上發(fā)現(xiàn)問題實例的性能優(yōu)于預期。該團隊用“硬度參數(shù)”來描述優(yōu)化問題實例的難度,確定了一些具有挑戰(zhàn)性的經典計算機的案例,使用中性原子量子處理器可以更有效地解決這些案例。與一類通用經典算法相比,發(fā)現(xiàn)了一種超線性量子加速。QuEra的開源包GenericTensorNetworks.jl和 Bloqade.jl在發(fā)現(xiàn)硬實例和理解量子性能方面發(fā)揮了重要作用。
“對量子算法的基礎物理及其經典算法的基本限制的深刻理解,使我們能夠實現(xiàn)量子機器實現(xiàn)加速的方法,”哈佛大學研究生和主要作者之一Madelyn Cain表示。
問題和量子硬件之間匹配的重要性是這項工作的核心。“在不久的將來,為了盡可能多地提取量子能量,確定可以本地映射到特定量子架構的問題至關重要,而且?guī)缀鯖]有開銷,”QuEra Computing高級科學家、這項工作中使用的量子算法的共同發(fā)明者之一王盛濤(Shengtao Wang)表示,“我們在這次演示中實現(xiàn)了這一點。”
由團隊解決的“最大獨立集”問題是計算機科學中的一個典型難題,在物流、網絡設計、金融等領域具有廣泛的應用。使用量子加速解決方案識別具有經典挑戰(zhàn)性的問題實例為應用量子計算滿足現(xiàn)實世界的工業(yè)和社會需求鋪平了道路。
“這些結果代表了將有用的量子優(yōu)勢帶到與多個行業(yè)相關的硬優(yōu)化問題的第一步。”QuEra Computing首席執(zhí)行官兼已發(fā)表作品的合著者Alex Keesling補充道,“我們很高興看到量子計算開始達到必要的成熟度,硬件可以為算法開發(fā)提供信息,這超出了經典計算方法可以提前預測的范圍。此外,對于困難的問題,量子加速存在是非常令人鼓舞的。這些結果幫助我們開發(fā)更好的算法和更先進的硬件,從而解決一些最困難、最相關的計算問題。”
這項工作得到了DARPA、NSF、DOE、ARO、QuEra Computing和AWS的支持。
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