Yeni Bir Çalışma, Kuantum Bilgisayarların Tahmin Yürütmede Daha İyi Olduğunu Gösteriyor
USC’de Viterbi Mühendislik Profesörü ve USC Kuantum Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Merkezi Direktörü Daniel Lidar ve IBM Quantum’da Araştırma Bilimcisi olan Dr. Bibek Pokharel, bir “bit dizisi tahmin oyunu” bağlamında kuantum hızlandırma avantajı elde ettiler. Bu ölçekte tipik olarak görülen hataları etkili bir şekilde bastırarak, daha önce mümkün olandan önemli ölçüde daha büyük olan 26 bit uzunluğundaki dizeleri başardılar. (Bit, sıfır ya da bir olan ikili bir sayıdır). Çalışmaları, Physical Review Letters dergisinde yayımlandı.
Kuantum bilgisayarlar belirli problemleri, problemlerin karmaşıklığı arttıkça artan bir avantajla çözmeyi vaat ediyor. Bununla birlikte, hatalara ya da gürültüye de oldukça yatkındırlar.
Lidar’a göre asıl zorluk, “Günümüz kuantum bilgisayarlarının hala ‘gürültülü’ olduğu gerçek dünyada bir avantaj elde etmek.” Mevcut kuantum hesaplamanın bu gürültüye eğilimli durumu, klasik hesaplama cihazlarını tanımlamak için kullanılan RISC mimarisinden uyarlanmış bir terim olan “NISQ” (Noisy Intermediate-Scale Quantum) dönemi olarak adlandırılır. Bu nedenle, kuantum hız avantajının mevcut herhangi bir gösterimi gürültünün azaltılmasını gerektirir.
Bir problem ne kadar çok bilinmeyen değişkene sahipse, bilgisayarın çözmesi genellikle o kadar zor olur. Araştırmacılar, bir algoritmanın gizli bilgileri ne kadar hızlı tahmin edebildiğini görmek için bilgisayarla bir tür oyun oynayarak bilgisayarın performansını değerlendirebilirler. Örneğin, yarışmacıların sırayla uzunluğu bilinen gizli bir kelimeyi, her seferinde bir tam kelime olmak üzere tahmin ettikleri TV oyunu Jeopardy’nin bir versiyonunu hayal edin. Sunucu, gizli kelimeyi rastgele değiştirmeden önce tahmin edilen her kelime için yalnızca bir doğru harfi açıklıyor.
Araştırmacılar çalışmalarında kelimeleri bit dizileriyle değiştirdiler. Klasik bir bilgisayarın 26 bitlik bir dizeyi doğru bir şekilde tanımlayabilmesi için ortalama olarak yaklaşık 33 milyon tahmin yapması gerekir. Buna karşılık, mükemmel işleyen bir kuantum bilgisayarı, tahminleri kuantum süperpozisyonunda sunarak, doğru cevabı sadece bir tahminle belirleyebilir.
Bu verimlilik, 25 yıldan uzun bir süre önce bilgisayar bilimcileri Ethan Bernstein ve Umesh Vazirani tarafından geliştirilen bir kuantum algoritmasının çalıştırılmasından kaynaklanmaktadır. Ancak gürültü, bu üstel kuantum avantajını önemli ölçüde engelleyebilir.
Lidar ve Pokharel, dinamik ayrıştırma adı verilen bir gürültü bastırma tekniğini uyarlayarak kuantum hızlarını artırmayı başardılar. Pokharel, USC’de Lidar’ın altında doktora adayı olarak çalışırken bir yıl boyunca deneyler yaptılar. Başlangıçta, dinamik ayrıştırma uygulamak performansı düşürüyor gibi görünüyordu.
Ancak çok sayıda iyileştirmeden sonra kuantum algoritması amaçlandığı gibi çalıştı. Sorunları çözme süresi klasik bilgisayarlara kıyasla daha yavaş artarken, sorunlar karmaşıklaştıkça kuantum avantajı giderek daha belirgin hale geldi.
Lidar, “Şu anda klasik bilgisayarların sorunu mutlak anlamda daha hızlı çözebildiğini” belirtiyor. Başka bir deyişle, bildirilen avantaj, mutlak zaman değil, çözümü bulmak için gereken zaman ölçeklendirmesi açısından ölçülür. Bu da yeterince uzun bit dizileri için kuantum çözümünün eninde sonunda daha hızlı olacağı anlamına geliyor.
Çalışma, uygun hata kontrolü ile kuantum bilgisayarların, NISQ çağında bile, çözümü bulmak için gereken süreyi geleneksel bilgisayarlardan daha iyi ölçeklendirerek eksiksiz algoritmalar yürütebileceğini kesin olarak göstermektedir.
Kaynak: https://phys.org
Derleyen: Simge Kara
Fizikçiler, Uzaylıların Kara Delikleri Kuantum Bilgisayar Olarak Kullanıyor Olabileceğini Söylüyor