• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
21.09.2021
Сколтех
6
4 691

В Сколтехе выявили ограничения квантового процессора Google с помощью суперкомпьютера

4.7

Специалисты Лаборатории квантовой обработки информации Центра фотоники и квантовых материалов совместно с группой суперкомпьютерных вычислений Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям (CDISE), разработавшей суперкомпьютер «Жорес», создали эмуляцию вычислений на квантовом процессоре Google.

Суперкомпьютер "Жорес" / ©Getty images / Автор: Артем Фомин

Суперкомпьютер воспроизводил данные без характерных ошибок, связанных с реализацией физических экспериментов, но со статистическим распределением, аналогичным тем, которые были продемонстрированы в ходе недавних экспериментов Google. В своем численном эксперименте группа сумела указать на определенный скрывающийся в результатах Google эффект, получивший название «дефицит достижимости» и описанный ранее командой ученых из Сколтеха.

Полученные числовые значения подтверждают, что данные Google находятся на грани так называемой лавины, при попадании в которую решения задачи с заданными ресурсами достичь невозможно. Специалисты Сколтеха выявили единственный необходимый и достаточный критерий, позволяющий предсказать попадание в лавину, называемый «плотностью» переменных. При плотности, характерной для практических задач, решение потребует значительно больше квантовых ресурсов для выполнения квантовой приближенной оптимизации. Результаты опубликованы в ведущем отраслевом журнале Quantum.

С самого начала эпохи численных вычислений наибольшую сложность для эмуляции представляли квантовые системы, хотя конкретные причины этого феномена остаются предметом исследований. Однако эта сложность, связанная с эмуляцией квантовой системы на классическом компьютере, сподвигла некоторых ученых изменить свои подходы.

В начале 1980-х годов такие ученые, как Ричард Фейнман и Юрий Манин, выдвинули предположение, что те неизвестные компоненты, отсутствие которых затрудняет эмуляцию квантовой системы на классическом компьютере, могут в свою очередь быть использованы как вычислительный ресурс. Например, квантовый процессор будет отлично подходить для моделирования квантовых систем, поскольку его работа основывается на тех же принципах.

Эти ранние идеи подтолкнули Google и других технологических гигантов к созданию первых прототипов долгожданных квантовых процессоров. Существующие сегодня версии этих устройств подвержены ошибкам и могут выполнять только простейшие квантовые программы, при этом каждое вычисление должно повторяться несколько раз, чтобы путем усреднения исключались ошибки и формировались приближенные величины.

Одна из наиболее исследуемых областей применения современных квантовых процессоров — квантовый приближенный алгоритм оптимизации (QAOA). В ходе ряда впечатляющих экспериментов специалисты Google использовали свой квантовый процессор для оценки возможностей квантовых вычислений. Для этого была написана программа QAOA, использующая 23 кубита квантового процессора Google Sycamore и три временных шага по настройке параметров оптимизации.

По сути, QAOA представляет собой подход к решению задачи оптимизации функции многих переменных посредством аппроксимации на гибридной системе, состоящей из классического компьютера и квантового сопроцессора. В настоящее время прототипы квантовых процессоров, такие как Google Sycamore, обладают весьма ограниченным потенциалом, так как каждая операция вносит неточность из-за физических шумов в устройстве. Ожидается, что гибридные системы позволят преодолеть некоторые из этих систематических ограничений и в полной мере воспользоваться преимуществами квантовых компьютеров, что повышает привлекательность таких подходов, как QAOA.

Недавно ученые из Сколтеха сделали ряд открытий в отношении QAOA. Вы можете ознакомиться с подробной информацией о них здесь. Среди них особенно выделяется эффект, который принципиально ограничивает применимость QAOA. Согласно результатам, плотность переменных в задаче оптимизации, то есть соотношение соответствующих ограничений и переменных, является основным фактором, препятствующим получению приближенных решений.

Чтобы преодолеть эти ограничения производительности, требуются дополнительные ресурсы, то есть дополнительные операции, выполняемые на квантовом сопроцессоре. Эти открытия были сделаны в теории с использованием численных экспериментов ограниченного объема. Ученые хотели проверить, возникал ли выявленный ранее эффект в недавнем исследовании Google.

Специалисты лаборатории квантовых алгоритмов Сколтеха обратились к группе суперкомпьютерных вычислений в центре CDISE, которую возглавляет Олег Панарин, с просьбой предоставить вычислительные мощности для эмуляции квантового чипа Google. Старший научный сотрудник Лаборатории квантовой обработки информации Игорь Захаров совместно с коллегами приступил к модернизации существующего программного обеспечения, что позволило бы выполнять на суперкомпьютере «Жорес» параллельные вычисления.

Спустя несколько месяцев группа смогла создать эмуляцию, которая выводила данные с тем же статистическим распределением, что и у Google, и продемонстрировать диапазон реализации численных экспериментов с различной плотностью переменных, при которых производительность QAOA резко снижается. Они также обнаружили, что данные Google располагаются на границе этого диапазона, в его пределах текущий уровень развития квантовых компьютеров не позволяет получить какие-либо преимущества.

Сначала команда из Сколтеха определила, что дефициты достижимости (ограничения производительности, вызванные определенным значением плотности, то есть соотношением ограничений и переменных в задаче), наблюдались в отношении так называемой задачи максимального удовлетворения ограничений. В Google решали иную, но смежную задачу по функции минимизации энергии графа. Поскольку эти задачи относились к одному классу сложности, группа сделала предположение, что сами задачи, а следовательно, и эффекты могут быть взаимосвязаны.

Это предположение оказалось верным. Были собраны данные, и результаты отчетливо продемонстрировали, что дефициты достижимости создают лавинный эффект и данные Google находятся на той тонкой грани, после которой потребуются более мощные и длинные цепи QAOA, которые не могут быть реализованы на квантовом процессоре Google Sycamore.

Олег Панарин, менеджер по информационным сервисам и обработке данных в Сколтехе, заявил: «Мы рады видеть, что наш компьютер позволил получить такие грандиозные результаты. Проект был сложным и занял много времени. И мы тесно сотрудничали с Лабораторией квантовой обработки информации по его реализации. Мы считаем, что этот проект станет основой для будущих исследований в этой области с использованием суперкомпьютера „Жорес“».

Игорь Захаров, старший научный сотрудник Сколтеха, добавил: «Мы взяли код ведущего автора данного исследования Акшайа Вишванатана и создали на его основе программу, выполняющуюся параллельно. Разумеется, мы были в восторге, когда наконец увидели данные с той же статистикой, что была у Google. В рамках этого проекта мы создали программный пакет, способный эмулировать различные современные квантовые процессоры до 36 кубитов и дюжины слоев».

Акшай Вишванатан, аспирант Сколтеха, рассказывает: «В свое время преодолеть предел в несколько кубитов и слоев в QAOA было очень сложно. Разработанная нами программа эмуляции могла обрабатывать только упрощенные модели, и сначала я думал, что, хотя этот проект и являет собой увлекательную задачу, он может оказаться невыполнимым. К счастью, меня окружали оптимистичные и увлеченные своим делом коллеги, что мотивировало меня довести дело до конца и воспроизвести данные Google на суперкомпьютере в Сколтехе. Конечно, было очень волнительно, когда наши данные совпали с данными Google и мы получили то же статистическое распределение, что позволило обнаружить этот эффект». 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Позавчера, 15:22
Андрей

Палеонтологи обнаружили в миоценовых песчаниках в колумбийской пустыне Татакоа фрагмент кости гигантской хищной «птицы ужаса». Для региона это первая подобная находка, которая расширяет представление ученых о многообразии хищников континента. Исследователи также оценили массу птицы более чем в 150 килограммов, что делает пернатое ископаемое крупнейшим в своем семействе.

Позавчера, 10:58
Юлия Трепалина

Дедлайн (от английского deadline) — распространенный в современном мире термин, означающий предельный срок выполнения какого-то задания. Ученые в серии экспериментов показали, насколько далекоидущими могут быть последствия запоздалой сдачи работы.

6 ноября
Елизавета Александрова

В один и тот же момент древней истории Красной планеты произошли два противоречащих друг другу события: широкомасштабное замерзание марсианских вод и возникновение многочисленных новых водоемов. Теперь появилась версия, которая разрешает этот конфликт.

5 ноября
Юлия Трепалина

Исследователи из Великобритании сравнили воздействие на компостных червей трех видов волокон. Первый — полиэстер, представляет собой полимер, а два других — вискозу и лиоцелл — получают из целлюлозы и считают более безопасными для окружающей среды. Однако опыты показали, что токсичность вторых для важнейших обитателей почвы даже выше, чем у полиэфирного волокна.

2 ноября
Юлия Трепалина

Используя инструменты искусственного интеллекта, канадская компания Prodigy Education проанализировала тексты англоязычных песен лучших современных исполнителей по версии Billboard, а также популярных музыкантов прошлых десятилетий. В итоге удалось выяснить, чьи композиции отличаются наибольшим лексическим разнообразием, а значит, дают более обильную пищу для ума.

6 ноября
Елизавета Александрова

В один и тот же момент древней истории Красной планеты произошли два противоречащих друг другу события: широкомасштабное замерзание марсианских вод и возникновение многочисленных новых водоемов. Теперь появилась версия, которая разрешает этот конфликт.

30 октября
Елизавета Александрова

Под рыжим верхним слоем с виду обычного камня открылся целый калейдоскоп довольно неожиданных оттенков. Это особенно интересно с учетом того, где лежит камень — в марсианском кратере, который по всем признакам когда-то был озером.

14 октября
Алиса Гаджиева

Полторы тысячи лет назад климат в Северном полушарии резко изменился. В Дании так похолодало, что там стало невозможно заниматься сельским хозяйством. Авторы нового исследования считают, что именно этот период был прообразом Фимбульвинтера — зимы, предшествующей Рагнарёку.

15 октября
Татьяна

Сейчас Япония привлекает людей со всего мира, но так было не всегда. На протяжение десяти тысяч лет архипелаг оставался изолированным от остального мира, пока туда не начали прибывать первые «мигранты» с континента. Это показал генетический анализ останков человека эпохи Яёй.

[miniorange_social_login]

Комментарии

6 Комментариев
В сколтехе снова занимаются фигней над косяками гугла,лучшеб полезными вычислениями занялись.
-
0
+
Смотрим дружно сериал "Разрабы". Будет интересно и как раз в тему.
Mak Es.
21.09.2021
-
0
+
В общем, квантовые компьютеры по-прежнему являются сверхдорогими игрушками. По-видимому, уровень развития технологий человека на данный момент времени не позволяет пока создать настоящий квантовый компьютер.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно