Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В Сколтехе выявили ограничения квантового процессора Google с помощью суперкомпьютера
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 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».
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Богатые люди в США могут позволить себе лучшие клиники, персональных врачей и здоровое питание. Но они все равно умирают раньше, чем их состоятельные сверстники в Европе. Авторы нового исследования выяснили, что разрыв в продолжительности жизни между Старым Светом и Америкой сохраняется на всех уровнях богатства.
Рынок электромобилей стремительно расширяется. На нем представлены не только пассажирские, но и грузовые модели, а также специализированный транспорт. Сегодня главные задачи по совершенствованию транспорта на электрической тяге — увеличение пробега на одной заправке (зарядке), повышение емкости и долговечности накопителей, применение экологически «чистых» аккумуляторов на всем его жизненном цикле. Все эти задачи связаны с одним важным конструктивным элементом — аккумуляторной батареей, которая все еще остается «головной болью» многих ученых и конструкторов мира. Над решением этих задач работают и специалисты компании UST Inc. Результаты их исследований показывают, что ставку в ближайшей перспективе нужно делать не на литий-ионные аккумуляторы.
Известный американский отраслевой обозреватель Эрик Бергер взял интервью у экипажа космического корабля Boeing, из-за технических проблем которого два астронавта задержались на орбите на девять месяцев вместо одной недели. Детали, которые они озвучили, указывают на серьезные проблемы Starliner, о которых ранее умалчивали. Люди провели немало времени при глубоко нештатной температуре. При слегка другом сценарии миссии экипаж корабля мог погибнуть. Официальные заявления NASA и Boeing сразу после июньского полета к МКС, судя по интервью, были заведомо неправдивыми.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
Ученые из Австралии исследовали влияние сексуальной активности, а именно — самоудовлетворения и полового контакта с партнером — на объективные и субъективные параметры сна, в том числе на мотивацию поутру и готовность к новому дню.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии