Google Quantum AI បានបង្ហាញនៅក្នុងផ្នែករឹងនូវដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាធនធានដែលរឹងរូសបំផុតរបស់កុំព្យូទ័រ quantum ។ នៅក្នុងអត្ថបទដែលបានចេញផ្សាយនៅថ្ងៃទី 15 ខែតុលានៅក្នុងទស្សនាវដ្តីវិទ្យាសាស្ត្រ ក្រុមដែលនៅពីក្រោយដំណើរការ Willow របស់ Google រាយការណ៍ថា "ការដាំដុះរដ្ឋវេទមន្ត" ដែលជាបច្ចេកទេសដំបូងដែលបានស្នើឡើងនៅក្នុងទ្រឹស្តីកាលពី 2 ឆ្នាំមុន - ដំណើរការក្នុងការអនុវត្តដោយកាត់បន្ថយកំហុសប្រហែល 40 ដងធៀបនឹងរដ្ឋដែលមិនបានដាំដុះ និងផលិតរដ្ឋ T ជាមួយនឹងការកត់ត្រាភាពស្មោះត្រង់ 99% ។

លទ្ធផលដែលត្រូវបានប្រកាសនៅលើប្លក់ផ្លូវការរបស់ Google ដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ Emma Rosenfeld និងវិស្វករកម្មវិធី Quantum លោក Craig Gidney បង្ហាញពីការពិសោធន៍ដំបូងដែលរដ្ឋវេទមន្តអាចផលិតបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពលើផ្នែករឹង Quantum ពិតប្រាកដ។ វាដោះស្រាយបញ្ហាស្ទះដែលវិស្វករបាននិងកំពុងខ្ទេចខ្ទាំចាប់តាំងពីអ្នកស្រាវជ្រាវបានរកឃើញវាជាលើកដំបូងជាងពីរទសវត្សរ៍មុន។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីរបកគំហើញនៅព្រំដែននៃកុំព្យូទ័រ សូមមើល [ការគ្របដណ្តប់លើការស្រាវជ្រាវ AI] (https://aibuzzwire.news) របស់យើង។

ហេតុអ្វីបានជារដ្ឋវេទមន្តសំខាន់

ការគណនាកង់ទិចជាសកល — ប្រភេទដែលអាចដំណើរការកម្មវិធីដែលមានប្រយោជន៍ពិតប្រាកដ — ទាមទារសំណុំជាក់លាក់នៃប្រតិបត្តិការ Quantum ដែលហួសពីអ្វីដែល qubits កែកំហុសអាចដំណើរការបាន។ ដំណោះស្រាយស្តង់ដារគឺដើម្បីរៀបចំស្ថានភាពធនធានពិសេស ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជារដ្ឋវេទមន្ត ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រតិបត្តិការទាំងនោះ។ បញ្ហាគឺថ្លៃដើម៖ ការប៉ាន់ប្រមាណមួយចំនួនបានណែនាំរហូតដល់ 95% នៃសមត្ថភាពទាំងមូលរបស់កុំព្យូទ័រ quantum មួយអាចត្រូវការដើម្បីឧទ្ទិសដល់ការផលិតពួកវា ដោយទុកចន្លោះតិចតួចសម្រាប់ការគណនាជាក់ស្តែង។ រដ្ឋវេទមន្តក៏អាចប្រើប្រាស់បានដែរ - ប្រើម្តងរួច ពួកវាមិនអាចប្រើឡើងវិញបានទេ - ដែលធ្វើឱ្យពួកវាក្លាយជាធាតុបញ្ចូលដ៏កម្រ និងមានតម្លៃថ្លៃសម្រាប់ម៉ាស៊ីនខ្នាតធំណាមួយ។

នៅឆ្នាំ 2024 អ្នកស្រាវជ្រាវ Google Quantum AI លោក Craig Gidney, Noah Shutty និង Cody Jones បានបង្កើតវិធីសាស្រ្តដាំដុះនៅក្នុងក្រដាសទ្រឹស្តីមួយ។ គំនិតនេះដំណើរការដូចតម្រង៖ ស្ថានភាពគ្មានសម្លេងត្រូវបានចាក់ចូលទៅក្នុងតំបន់តូចមួយនៃបន្ទះឈីប quantum បន្ទាប់មកស៊េរីនៃការវាស់វែងដែលសម្របសម្រួលខ្ពស់ពិនិត្យរកកំហុស និងបោះបង់ការប៉ុនប៉ងដែលមានកំហុស។ អ្វី​ដែល​នៅ​រស់រាន​មាន​ជីវិត​ពី​ដំណើរ​ការ​នេះ​គឺ​ជា​ស្ថានភាព​ Quantum ដែល​មាន​កំហុស​ទាប​ពិសេស​សុទ្ធ​តែ​អាច​សម្រប​បាន​ក្នុង​ពេល​ដំណាល​គ្នា​ទៅ​ក្នុង​ការ​អ៊ិនកូដ​ដែល​មាន​ប្រយោជន៍​ធំ​ជាង។ ប្រសិនបើវាដំណើរការលើផ្នែករឹង វានឹងបង្រួមទំហំកុំព្យូទ័រ quantum ដែលត្រូវការសម្រាប់ការងារជាក់ស្តែង។

ពីទ្រឹស្តីទៅផ្នែករឹង

ការធ្វើឱ្យពិធីការដំណើរការលើ Willow បានយកការច្នៃប្រឌិតវិស្វកម្មជាបន្តបន្ទាប់។ វគ្គមួយបង្ហាញពីការលំបាក។ នៅពេលដែលអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ Emma Rosenfeld បានសាកល្បងពិធីការដាំដុះជាលើកដំបូង ទិន្នន័យរបស់នាងហាក់ដូចជាប្រឆាំងនឹងច្បាប់នៃរូបវិទ្យា។ បន្ទាប់ពីការក្លែងធ្វើ ការពិភាក្សា និងការត្រួតពិនិត្យភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាជាច្រើនខែ ក្រុមការងារបានតាមដានភាពមិនធម្មតាទៅនឹងការសន្មត់មិនត្រឹមត្រូវនៅក្នុងបច្ចេកទេសវាស់វែងរបស់ពួកគេ៖ ការរសាត់នៃឧបករណ៍អគ្គិសនី និងការប្រែប្រួលសីតុណ្ហភាពនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍កំពុងរំខានដល់សុពលភាពនៃស្តង់ដារ។

ការជួសជុលតម្រូវឲ្យមានការផ្លាស់ប្តូរទាំងផ្នែកទ្រឹស្តី និងផ្នែកវិស្វកម្ម។ ក្រុមការងារបានបន្ថែមការត្រួតពិនិត្យបន្ថែមទៅលើប្រព័ន្ធដើម្បីទប់ស្កាត់សំលេងរំខាន ហើយបានបង្កើតបច្ចេកទេសគោលថ្មីមួយដែលប្រើការដាំដុះខ្លួនឯងជាឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ ដែលជាដំណោះស្រាយដែលក្រុមហ៊ុននិយាយថាបានបង្កើតនូវទំនើបកម្មថ្មីនៅក្នុង quantum metrology ។ នៅលើ Willow ពិធីការចម្រាញ់បានសម្រេចនូវការថយចុះប្រហែល 40 ដងនៃកំហុសដែលទាក់ទងទៅនឹងរដ្ឋដែលមិនបានដាំដុះ ដោយរដ្ឋ T-states ឈានដល់ 99.99% នៃភាពស្មោះត្រង់ឡូជីខល។

ភាពឆបគ្នាជាមួយនឹងផែនទីបង្ហាញផ្លូវកែកំហុសរបស់ Google

ក្រុមការងារក៏បានបោះជំហានដំបូងឆ្ពោះទៅរកការបង្ហាញពីបច្ចេកទេសដែលសមស្របទៅនឹងស្ថាបត្យកម្មនៃការអត់ឱនកំហុសដ៏ទូលំទូលាយរបស់ Google ។ ការកែកំហុស Quantum មាននៅក្នុងរសជាតិ៖ "កូដពណ៌" ដែលជាប្រភេទថ្មីដែលល្អបំផុតសម្រាប់ការដាំដុះ និង "លេខកូដផ្ទៃ" ដែលជាវិធីសាស្ត្រដែលបានបង្កើតឡើងច្រើនជាងមុនដែលគាំទ្រផែនទីបង្ហាញផ្លូវរយៈពេលវែងរបស់ Google ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបានបង្ហាញពីពិធីការផ្សាំ - ត្រូវបានបង្កើតឡើងដំបូងនៅក្នុងក្រដាសទ្រឹស្តីឆ្នាំ 2024 - ដែលប្តូររវាងទាំងពីរ ដោយផ្ទេររដ្ឋដែលបានបន្សុតពីលេខកូដពណ៌ពីចម្ងាយ 3 ទៅលេខកូដផ្ទៃចម្ងាយ 5 ។ រដ្ឋបានរួចរស់ជីវិតពីការផ្ទេរនេះ ភស្តុតាងដែលបង្ហាញថាការដាំដុះអាចរួមរស់ជាមួយគ្រោងការណ៍កែកំហុសដែល Google គ្រោងនឹងធ្វើមាត្រដ្ឋាន។

អ្វីដែលនៅតែមិនអាចដោះស្រាយបាន។

Google ប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះការព្រមាន។ ការដាំដុះរដ្ឋវេទមន្តត្រូវបានបង្ហាញក្នុងកម្រិតតូច; ការបង្ហាញវាតាមមាត្រដ្ឋានដែលត្រូវការសម្រាប់ការអនុវត្តជាក់ស្តែង quantum computing នៅតែជាការងារនាពេលអនាគត ហើយបញ្ហាប្រឈមបច្ចេកទេសសំខាន់ៗគឺស្ថិតនៅចន្លោះលទ្ធផលបច្ចុប្បន្ន និងម៉ាស៊ីនដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ពាណិជ្ជកម្ម។ ក្រុមហ៊ុនបានកំណត់លទ្ធផលថាជាការបង្វែរ "គំនិតទ្រឹស្ដីគន្លឹះទៅជាការពិតដែលបានបង្ហាញដោយពិសោធន៍" នៅលើផ្លូវទៅកាន់គោលដៅដែលបានបញ្ជាក់របស់ខ្លួននៃកុំព្យូទ័រ quantum ដែលមានប្រយោជន៍ និងកែកំហុស។

សារៈសំខាន់ជាក់ស្តែងគឺអំពីថវិកាធនធាន។ ប្រសិនបើរដ្ឋវេទមន្តដែលមានគុណភាពខ្ពស់អាចត្រូវបានដាំដុះក្នុងតម្លៃថោក ជំនួសឱ្យការផលិតតាមរយៈផ្នែកលើសចំណុះ តម្រូវការផ្នែករឹងសម្រាប់ដំណើរការក្បួនដោះស្រាយដូចជាទម្លាប់របស់ Shor ឬការក្លែងធ្វើគីមីវិទ្យាស្មុគស្មាញនឹងថយចុះទៅតាមនោះ។ ការកាត់បន្ថយកំហុស 40 ដងនៅដំណាក់កាលនៃរដ្ឋវេទមន្ត សមាសធាតុនៅគ្រប់ប្រតិបត្តិការដែលម៉ាស៊ីនអនុវត្ត។

រូបភាពធំជាង

លទ្ធផលបានមកដល់ចំពេលមានការប្រកួតប្រជែងកាន់តែខ្លាំងនៅក្នុងផ្នែករឹង quantum ជាមួយនឹង IBM, Quantinuum និងក្រុមសិក្សាទាំងអស់កំពុងស្វែងរកម៉ាស៊ីនដែលកែកំហុស ហើយជាមួយនឹងការបង្កើត AI របស់ឧស្សាហកម្មបច្ចេកវិទ្យាទូលំទូលាយដែលទាក់ទាញចំណងជើង និងដើមទុនភាគច្រើន។ ការរីកចម្រើនរបស់ Quantum គឺមានភាពយឺតយ៉ាវ និងមិនសូវអាចទាយទុកជាមុនបាន ប៉ុន្តែព្រឹត្តិការណ៍សំខាន់ៗដូចជារឿងមួយនេះ — ជាបញ្ហាទ្រឹស្ដីដែលមានអាយុកាលពីរទស្សវត្សរ៍ដែលត្រូវបានជម្រះលើផ្នែករឹងផលិតកម្មដែលបានបោះពុម្ពផ្សាយជាមួយនឹងលេខភាពស្មោះត្រង់ដែលអាចផលិតឡើងវិញបាននៅក្នុងទិនានុប្បវត្តិដែលបានពិនិត្យដោយមិត្តភ័ក្តិ — គឺជាប្រភេទនៃជំហានផ្សំដែលកំណត់ពេលវេលាឡើងវិញដោយស្ងៀមស្ងាត់។

សម្រាប់អ្នកមើល AI ក៏មានភាពពាក់ព័ន្ធផងដែរ៖ ភាគច្រើននៃ algorithmic និង control-systems tooling in modern quantum labs ពឹងផ្អែកកាន់តែខ្លាំងឡើងលើ machine learning សម្រាប់ការក្រិតតាមខ្នាត និង error decoding ដែលជាឧទាហរណ៍តូចមួយប៉ុន្តែកំពុងកើនឡើងនៃ AI បង្កើនល្បឿនផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រដែលនៅជាប់គ្នា។

---

ស្នាក់នៅមុន AI

ទទួលបានព័ត៌មាន AI ការវិភាគ និងរបកគំហើញចុងក្រោយបំផុត — ទាំងអស់នៅកន្លែងតែមួយ។

អានព័ត៌មាន AI បន្ថែម →