A comparação de paisagens simuladas (esquerda) e experimentais (direita) p =1 mostra uma correspondência clara das características da paisagem. Um traço de otimização sobreposto (vermelho, inicializado a partir do marcador quadrado) demonstra a capacidade de um otimizador clássico de encontrar os parâmetros ideais. A estrela azul em cada gráfico sem ruído indica o ótimo local teórico. Os tamanhos do problema são n =23, n =14 e n =11 para grade de hardware, três MaxCut regular e modelo SK, respectivamente. Crédito: Física da Natureza (2021). DOI:10.1038 / s41567-020-01105-y
Uma grande equipe de pesquisadores trabalhando com o Google Inc. e afiliados a uma série de instituições nos EUA, um na Alemanha e um na Holanda implementou um algoritmo de otimização quântica aproximada (QAOA) em um dispositivo quântico de escala intermediária (NISQ) com ruído de 53 qubit. Em seu artigo publicado na revista Nature Physics, , o grupo descreve seu método de estudo do desempenho de seu QAOA no processador quântico supercondutor Sycamore de 53 qubit do Google e o que aprenderam com ele. Boaz Barak com a Harvard University publicou um artigo News &Views sobre o trabalho realizado pela equipe na mesma edição do jornal.
Nas últimas décadas, engenheiros fizeram grandes avanços para melhorar a velocidade dos computadores, mesmo quando se aproximam dos limites finais da fotolitografia de silício tradicional. Então, os cientistas têm trabalhado para desenvolver computadores quânticos, que a teoria sugeriu poderia lidar com aplicativos que ainda são muito difíceis para os computadores executarem. Infelizmente, apesar de algum progresso, os computadores quânticos ainda não são verdadeiramente úteis. Aqueles que foram construídos são descritos como dispositivos NISQ, porque todos eles sofrem do mesmo problema - ruído resultando em erros. Eles também são considerados trampolins para os tipos de dispositivos que a teoria sugere serem possíveis - daí o rótulo intermediário. À medida que os cientistas continuam a desenvolver a tecnologia de computação quântica, eles estão examinando o que pode ser possível uma vez que tais dispositivos sejam construídos. Para esse fim, eles têm desenvolvido QAOAs - algoritmos destinados a preencher a lacuna de computação entre os computadores quânticos e os computadores clássicos.
A razão pela qual os QAOAs são necessários é porque os engenheiros não têm nenhuma maneira de simular dispositivos NISQ em computadores convencionais, o que torna difícil aprender como usar um verdadeiro computador quântico para aplicações do mundo real - os algoritmos de aproximação ajudam os pesquisadores a obter uma imagem melhor de como a computação pode ser quando os verdadeiros computadores quânticos estão finalmente funcionando.
Neste novo esforço, os pesquisadores criaram um QAOA e o executaram na plataforma de computação NISQ de última geração do Google. Como Barak observa, seu QAOA funcionou como uma combinação de algoritmos menores que foram criados para executar simulações em um computador quântico, como recozimento simulado. Esses algoritmos começam apresentando uma resposta aleatória e depois procuram melhorá-la usando operadores quânticos. Usando o algoritmo, os pesquisadores aprenderam mais sobre as maneiras de reduzir o ruído ou mitigar seus efeitos. Eles também aprenderam mais sobre o uso de hiperparâmetros e as possíveis maneiras de mapear os principais problemas em uma arquitetura quântica.
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