Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một bài viết mới phác thảo một cách để dạy AI tạo ra một tập hợp các điều chỉnh được kết nối với các chấm lượng tử có thể tạo thành các qubit trong bộ xử lý của máy tính lượng tử. Điều chỉnh chính xác các dấu chấm là rất quan trọng để chuyển đổi chúng thành các qubit hoạt động đúng, và cho đến bây giờ công việc phải được thực hiện một cách siêng năng bởi các nhà khai thác của con người, đòi hỏi nhiều giờ làm việc để tạo ra một số ít qubit cho một phép tính.
Một động cơ xe đua cao cấp cần tất cả các thành phần của nó được điều chỉnh và làm việc chính xác với nhau để mang lại hiệu suất chất lượng hàng đầu. Điều tương tự cũng có thể nói về bộ xử lý bên trong một máy tính lượng tử, những bit tinh tế phải được điều chỉnh theo đúng cách trước khi nó có thể thực hiện phép tính. Ai là thợ cơ khí phù hợp cho công việc điều chỉnh lượng tử này? Theo một nhóm bao gồm các nhà khoa học tại Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST), đó là một trí tuệ nhân tạo, đó là AI.
Bài viết của nhóm trong tạp chí Vật lý Đánh giá Ứng dụng phác thảo một cách dạy AI tạo ra một tập hợp các điều chỉnh liên kết với các chấm lượng tử nhỏ nằm trong số nhiều thiết bị hứa hẹn để tạo ra các bit lượng tử, hay “qubit”, sẽ tạo thành chuyển đổi trong bộ xử lý của máy tính lượng tử.
Điều chỉnh chính xác các dấu chấm là rất quan trọng để chuyển đổi chúng thành các qubit hoạt động đúng, và cho đến bây giờ công việc phải được thực hiện một cách siêng năng bởi các nhà khai thác của con người, đòi hỏi nhiều giờ làm việc để tạo ra một số ít qubit cho một phép tính.
Một máy tính lượng tử thực tế với nhiều qubit tương tác sẽ đòi hỏi nhiều điểm hơn – và điều chỉnh – hơn là con người có thể quản lý, vì vậy thành tựu của nhóm có thể đưa quá trình xử lý dựa trên chấm lượng tử đến gần hơn với thực tế lý thuyết.
“Các nhà lý thuyết máy tính lượng tử tưởng tượng những gì họ có thể làm với hàng trăm hoặc hàng nghìn qubit, nhưng con voi trong phòng là chúng ta thực sự chỉ có thể làm cho một số ít chúng hoạt động tại một thời điểm”, Justyna Zwolak, nhà toán học của NIST nói. “Bây giờ chúng tôi có một con đường phía trước để biến điều này thành sự thật.”
Một chấm lượng tử thường chứa các electron bị giới hạn trong một không gian giống như hộp kín trong vật liệu bán dẫn. Hình thành các bức tường của hộp là một số điện cực kim loại (được gọi là cổng) phía trên bề mặt chất bán dẫn có điện áp đặt vào chúng, ảnh hưởng đến vị trí và số lượng electron của chấm lượng tử. Tùy thuộc vào vị trí của chúng so với dấu chấm, các cổng điều khiển các electron theo những cách khác nhau.
Để làm cho các dấu chấm làm những gì bạn muốn – hoạt động như một loại công tắc logic qubit hoặc một loại khác, ví dụ – điện áp cổng phải được điều chỉnh theo đúng giá trị. Việc điều chỉnh này được thực hiện thủ công bằng cách đo dòng điện chạy qua hệ thống chấm lượng tử, sau đó thay đổi điện áp cổng một chút, sau đó kiểm tra lại dòng điện. Và bạn càng tham gia nhiều dấu chấm (và cổng) thì càng khó điều chỉnh tất cả chúng đồng thời để bạn có được các qubit hoạt động đúng.
Nói tóm lại, đây không phải là một hợp đồng mà bất kỳ thợ máy nào cũng cảm thấy tồi tệ khi thua máy.
“Đó thường là một công việc được thực hiện bởi một sinh viên tốt nghiệp,” sinh viên tốt nghiệp Tom McJunkin của khoa vật lý của Đại học Wisconsin-Madison và một đồng tác giả trên giấy cho biết. “Tôi có thể điều chỉnh một dấu chấm trong vài giờ và hai có thể mất một ngày để xoay vòng. Tôi có thể làm bốn, nhưng không phải nếu tôi cần về nhà và ngủ. Khi lĩnh vực này phát triển, chúng tôi không thể mất hàng tuần để có được hệ thống đã sẵn sàng – chúng ta cần đưa con người ra khỏi bức tranh. “
Mặc dù vậy, hình ảnh chỉ là những gì McJunkin đã sử dụng để nhìn trong khi điều chỉnh các dấu chấm: Dữ liệu anh ta làm việc xuất hiện dưới dạng hình ảnh trực quan, mà nhóm nhận ra rằng AI rất tốt trong việc nhận ra. Các thuật toán AI được gọi là mạng nơ ron tích chập đã trở thành kỹ thuật đi đến phân loại hình ảnh tự động, miễn là chúng được tiếp xúc với nhiều ví dụ về những gì chúng cần nhận ra. Vì vậy nhóm Sandesh Kalantre dưới sự giám sát của Jake Taylor tại Viện Lượng tử chung đã tạo ra một trình giả lập tạo ra hàng ngàn hình ảnh về các phép đo chấm lượng tử mà họ có thể cung cấp cho AI như một bài tập huấn luyện.
Nhóm của Zwolak mô phỏng thiết lập qubit mà họ muốn và chạy nó qua đêm và vào buổi sáng, các nhà khoa học có tất cả dữ liệu cần thiết để đào tạo AI để điều chỉnh hệ thống tự động. Và họ đã thiết kế nó để có thể sử dụng được trên bất kỳ hệ thống dựa trên chấm lượng tử nào, không chỉ riêng nhóm nghiên cứu.
Nhóm nghiên cứu bắt đầu nhỏ, sử dụng thiết lập hai chấm lượng tử và họ đã xác minh rằng trong một số ràng buộc nhất định, AI được đào tạo của họ có thể tự động điều chỉnh hệ thống theo thiết lập mà họ muốn. Nó không hoàn hảo – họ đã xác định một số lĩnh vực họ cần làm việc để cải thiện độ tin cậy của phương pháp – và họ không thể sử dụng nó để điều chỉnh hàng ngàn điểm lượng tử liên kết với nhau. Nhưng ngay cả ở giai đoạn đầu này, sức mạnh thực tế của nó là không thể phủ nhận, cho phép một nhà nghiên cứu lành nghề dành thời gian quý giá ở nơi khác.
Đó là một cách để sử dụng học máy để tiết kiệm sức lao động, và – cuối cùng – để làm điều gì đó mà con người không giỏi làm. Tất cả chúng ta đều có thể nhận ra một con mèo ba chiều, và về cơ bản đó là một chấm duy nhất với một vài cổng được điều chỉnh đúng. Rất nhiều dấu chấm và cổng giống như một con mèo 10 chiều. Một con người thậm chí không thể nhìn thấy một con mèo 10D Nhưng chúng ta có thể đào tạo một AI để nhận ra nó.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :