Google Quantum AI, kuantum bilişimin en inatçı kaynak sorunlarından birine donanımsal bir çözüm gösterdi. Science dergisinde 15 Ekim'de yayınlanan bir makalede, Google'ın Willow işlemcisinin arkasındaki ekip, teoride ilk kez iki yıl önce önerilen bir teknik olan "sihirli durum geliştirmenin" pratikte işe yaradığını, işlenmemiş durumlarla karşılaştırıldığında hataları yaklaşık 40 kat azalttığını ve %99,99'luk rekor mantıksal doğrulukla T durumları ürettiğini bildirdi.
Araştırma bilimcisi Emma Rosenfeld ve kuantum yazılım mühendisi Craig Gidney tarafından Google'ın resmi blogunda açıklanan sonuç, sihirli durumların gerçek kuantum donanımı üzerinde verimli bir şekilde üretilebileceğinin ilk deneysel gösterimini işaret ediyor. Araştırmacıların yirmi yılı aşkın bir süre önce bunu ilk kez tanımlamasından bu yana mühendislerin çözmeye çalıştığı bir darboğaza hitap ediyor. Bilgi işlem alanında çığır açan gelişmeler hakkında daha fazla bilgi için Yapay Zeka araştırma kapsamımıza bakın.
Büyülü Durumlar Neden Önemlidir
Gerçekten kullanışlı programları çalıştırabilen evrensel kuantum hesaplama, hata düzeltmeli kübitlerin doğal olarak gerçekleştirebileceklerinin ötesine geçen belirli bir dizi kuantum işlemi gerektirir. Standart geçici çözüm, bu işlemleri mümkün kılan, sihirli durumlar olarak bilinen özel kaynak durumlarını hazırlamaktır. Sorun maliyet: Bazı tahminler, bir kuantum bilgisayarın tüm kapasitesinin %95'e kadarının bunları üretmeye ayrılması gerekebileceğini ve gerçek hesaplama için çok az yer bırakabileceğini öne sürüyor. Büyülü durumlar aynı zamanda tüketilebilirdir (bir kez kullanıldıklarında tekrar kullanılamazlar), bu da onları büyük ölçekli makineler için az bulunur ve pahalı bir girdi haline getirir.
2024 yılında Google Kuantum Yapay Zeka araştırmacıları Craig Gidney, Noah Shutty ve Cody Jones, yetiştirme yaklaşımını bir teori makalesinde geliştirdiler. Fikir bir filtre gibi çalışıyor: Kuantum çipinin küçük bir bölgesine gürültülü bir durum enjekte ediliyor, ardından bir dizi yüksek düzeyde koordineli ölçüm, hataları kontrol ediyor ve hatalı girişimleri ortadan kaldırıyor. Süreçte hayatta kalan şey, aynı anda daha büyük, kullanışlı bir kodlamaya uyarlanabilen, olağanüstü derecede saf, düşük hatalı bir kuantum durumudur. Donanım üzerinde çalışsaydı, pratik görevler için gereken kuantum bilgisayarın boyutunu önemli ölçüde küçültebilirdi.
Teoriden Donanıma
Protokolün Willow üzerinde çalışabilmesi için bir dizi mühendislik yeniliği gerekti. Bir bölüm zorluğu gösteriyor. Araştırma bilimci Emma Rosenfeld yetiştirme protokolünü ilk kez test ettiğinde, verilerinin fizik yasalarına meydan okuduğu ortaya çıktı. Aylar süren simülasyonlar, tartışmalar ve tutarlılık kontrollerinden sonra ekip, anormalliğin izini, kendi ölçüm tekniklerindeki yanlış bir varsayıma dayandırdı: laboratuvardaki elektrikli ekipmanın kayması ve sıcaklık değişimi, kıyaslamanın geçerliliğini etkiliyordu.
Düzeltme hem teorik hem de mühendislik tarafında değişiklikler gerektiriyordu. Ekip, gürültüyü bastırmak için sisteme ekstra kontrol ekledi ve ekimin kendisini bir ölçüm aracı olarak kullanan yeni bir kıyaslama tekniği icat etti; şirket, kuantum metrolojisinde yeni bir son teknoloji ürünü olduğunu söylediği bir çözüm. Willow'da, geliştirilmiş protokol, işlenmemiş durumlara göre hatalarda kabaca 40 kat azalma elde etti ve T durumları %99,99 mantıksal doğruluğa ulaştı.
Google'ın Hata Düzeltme Yol Haritasıyla Uyumluluk
Ekip ayrıca tekniğin Google'ın daha geniş hata toleransı mimarisine uygun olduğunu göstermeye yönelik ilk adımları da attı. Kuantum hatası düzeltmenin çeşitli türleri vardır: ekim için ideal olan daha yeni bir tür olan "renk kodları" ve Google'ın uzun vadeli yol haritasının temelini oluşturan daha köklü yöntem olan "yüzey kodları". Araştırmacılar, orijinal olarak 2024 teori makalesinde geliştirilen ve ikisi arasında geçiş yapan, saflaştırılmış durumları 3 mesafeli renk kodundan 5 mesafeli yüzey koduna aktaran bir aşılama protokolünü gösterdiler. Eyaletlerin transferden sağ çıkması, ekimin Google'ın ölçeklendirmeyi planladığı hata düzeltme planlarıyla bir arada var olabileceğinin kanıtı.
Çözülemeyen Neler Kalıyor?
Google uyarılara dikkat ediyor. Büyülü durum gelişimi küçük ölçekte gösterilmiştir; bunu pratik kuantum hesaplama için gereken ölçekte göstermek gelecekteki çalışmalar arasında yer alıyor ve mevcut sonuç ile ticari açıdan kullanışlı bir makine arasında önemli teknik zorluklar var. Şirket, sonucu, yararlı, hataları düzeltilmiş bir kuantum bilgisayar hedefine giden yolda "anahtar bir teorik fikri deneysel olarak kanıtlanmış bir gerçekliğe" dönüştürmek olarak çerçeveliyor.
Pratik önemi kaynak bütçeleriyle ilgilidir. Eğer yüksek kaliteli sihirli durumlar, baskın masraflarla üretilmek yerine ucuza üretilebilirse, Shor'un faktoring rutini veya karmaşık kuantum kimyası simülasyonları gibi algoritmaları çalıştırmak için gereken donanım gereksinimleri de buna göre küçülür. Bir makinenin gerçekleştirdiği bu tür her işlemde, sihirli durum aşamasındaki 40 kat hata azalması birleşir.
Büyük Resim
Sonuç, kuantum donanımında yoğunlaşan rekabetin ortasında, IBM, Quantinuum ve akademik grupların hata düzeltilmiş makinelerin peşinde olduğu ve daha geniş teknoloji endüstrisinin yapay zeka yapısının manşetlerin ve sermayenin çoğunu çektiği bir dönemde geldi. Kuantum ilerlemesi daha yavaştır ve daha az öngörülebilirdir, ancak bunun gibi kilometre taşları (üretim donanımında yirmi yıllık bir teorik darboğazın giderilmesi, hakemli bir dergide tekrarlanabilir aslına uygunluk sayılarıyla yayınlanması) zaman çizelgelerini sessizce sıfırlayan türden bileşik adımlardır.
Yapay zeka gözlemcileri için bunun teğetsel bir ilgisi de var: Modern kuantum laboratuvarlarındaki algoritmik ve kontrol sistemi araçlarının çoğu, kalibrasyon ve hata kodu çözme için giderek daha fazla makine öğrenimine güveniyor; bu, yapay zekanın bitişik bilimsel alanları hızlandırmasının küçük ama büyüyen bir örneği.
---
Yapay Zekanın Önünde OlunEn son yapay zeka haberlerini, analizlerini ve buluşlarını tek bir yerden alın.
Daha fazla AI haberini okuyun →
