A computação quântica (CQ) está na vanguarda da inovação tecnológica, prometendo potencial revolucionário em todos os domínios científicos e industriais. Os pesquisadores observam que a realização desse potencial depende do desenvolvimento de supercomputadores quânticos rápidos que integrem perfeitamente hardware quântico tolerante a falhas com sistemas de computação avançados. Essas arquiteturas complexas são projetadas para resolver problemas complexos que as plataformas de computação tradicionais não conseguem resolver bem. Alguns desafios computacionais na modelação e optimização química demonstram o incrível potencial da computação quântica para fornecer soluções excepcionais com implicações científicas, económicas e sociais significativas. A busca por esses sistemas quânticos avançados representa uma fronteira importante na tecnologia computacional.
A computação de alto desempenho, especialmente a computação acelerada por GPU, contribuiu para o avanço da pesquisa em computação quântica por meio de simulações complexas de circuitos e hardware. O surgimento de paradigmas de inteligência generativa está agora expandindo ainda mais o domínio da computação. Os modelos fundamentais de IA, caracterizados pelos seus extensos dados de treinamento e notável flexibilidade, estão provando ser incrivelmente bem-sucedidos na aceleração da computação para aplicações de computação quântica. Os modelos de transformadores, os mais populares dos modelos de transformadores treinados em produção, mostraram um potencial incrível em uma variedade de domínios. Esses modelos já demonstraram desempenho notável em áreas técnicas, resolvendo com sucesso desafios complexos em engenharia biológica e ciência de materiais com técnicas computacionais avançadas.
Esta é uma revisão de pesquisas conduzidas pela Universidade de Oxford, NVIDIA Corporation, Universidade de Toronto, Vector Institute for Artificial Intelligence, Universidade de Waterloo, Qubit Pharmaceuticals, NASA Ames Research Center e Quantum Motion. explora a interseção inovadora entre inteligência artificial e computação quânticao foco está em como as técnicas avançadas de IA estão transformando os desafios em todo o ecossistema de hardware e software da computação quântica. O estudo examina cuidadosamente o potencial da IA no desenvolvimento e implementação de computadores quânticos úteis, aparentemente focando no paradigma da “IA quântica”. Ao organizar sistematicamente o conteúdo das operações de computação quântica, o estudo fornece uma visão ampla do papel revolucionário da IA. A revisão progride sistematicamente desde o projeto básico de hardware até fluxos de trabalho críticos, incluindo processamento, ajuste, controle, otimização, correção quântica de erros e pós-processamento. Ao longo do manuscrito, os pesquisadores analisam o impacto da IA no desenvolvimento algorítmico e fornecem insights prospectivos sobre possíveis aplicações e desafios de desenvolvimento.
A inteligência artificial moderna concentra-se principalmente no aprendizado de máquina, uma disciplina que se concentra em algoritmos que extraem e usam informações de conjuntos de dados. O aprendizado profundo, caracterizado por redes neurais, emergiu como uma técnica muito poderosa que aprende a extração de grandes quantidades de dados por retropropagação. Estas redes mostram notável flexibilidade na representação de padrões de dados complexos e adaptam-se a vários desafios computacionais. As redes neurais profundas podem ser divididas em modelos discriminativos, que aprendem a distinguir entre tipos de dados, e modelos generativos, que são capazes de gerar novas instâncias de dados. Propriedades proeminentes incluem aprendizagem por reforço, que permite a tomada de decisões sequenciais por meio de treinamento baseado em recompensas, e modelos de transformadores que conseguem aprendizagem sequencial usando processamento paralelo e compreensão do contexto das sequências de entrada.
Desenvolvimento de hardware quântico apresenta desafios complexos que exigem testes precisos e caros. A inteligência artificial está emergindo como uma ferramenta revolucionária capaz de acelerar o fluxo de trabalho de desenvolvimento de dispositivos quânticos, fornecendo insights sem precedentes sobre a complexidade de um sistema quântico. As técnicas de IA estão revolucionando muitos aspectos do design de hardware quântico, incluindo caracterização de sistemas, design de plataformas e otimização de portas e pulsações. Os pesquisadores estão usando métodos de aprendizado de máquina para estudar propriedades de dispositivos quânticos que antes eram inacessíveis por meio de métodos experimentais convencionais. Esses métodos avançados permitem a identificação precisa dos parâmetros do sistema, a otimização dos sinais de controle e o teste de estruturas quânticas únicas e robustas, reduzindo significativamente o cronograma e a complexidade do desenvolvimento do computador quântico.
Pré-processamento de circuito quântico representa um desafio importante na computação quântica, que busca novas formas de produzir circuitos eficientes e integrados. A inteligência artificial está emergindo como uma ferramenta poderosa para resolver essas dificuldades, oferecendo métodos únicos e robustos para síntese e otimização de circuitos quânticos. Essas técnicas avançadas permitem que os pesquisadores naveguem no campo extremamente desafiador do sequenciamento de portas quânticas, decomponham funções de unidade complexas e produzam múltiplos circuitos integrados. Técnicas semelhantes AlphaTensor-Quantum e os modelos baseados em GPT mostram um potencial notável na redução de operações de porta computacionalmente dispendiosas e na criação de estratégias computacionais mais sistemáticas.
Desenvolvimento de processador quântico depende muito de controle preciso, intensidade e estratégia. O controle envolve a manipulação de estados quânticos aplicando entradas específicas, como pulsos de micro-ondas, enquanto o ajuste ajusta os parâmetros do dispositivo para atingir características de desempenho específicas. A otimização otimiza esses parâmetros para aumentar métricas de desempenho importantes, como tempos paralelos, velocidade de processamento e confiabilidade computacional. Atualmente, esses processos são trabalhosos, muitas vezes exigindo equipes dedicadas de físicos quânticos para caracterizar e modificar cuidadosamente os dispositivos quânticos. Os métodos de aprendizado de máquina oferecem recursos revolucionários na automação desses processos complexos, usando redes neurais e métodos de otimização Bayesiana para encontrar soluções ideais a partir de dados de entrada limitados. Essas técnicas avançadas podem navegar com eficácia no cenário complexo do desenvolvimento de dispositivos quânticos sem depender de modelagem cara de primeiros princípios.
Correção quântica de erros (QEC) representa um desafio significativo no desenvolvimento de sistemas de computação quântica tolerantes a falhas. O complexo processo de detecção e correção de erros envolve a realização de medições conjuntas nos qubits da síndrome para estimar e corrigir erros potenciais nos qubits de dados. Os algoritmos de decodificação tradicionais enfrentam desafios significativos de robustez, lutando para manter um índice de erro de alta velocidade dentro das rígidas restrições de tempo impostas pelos tempos de coerência do qubit. A inteligência artificial está emergindo como uma forma flexível de lidar com essas limitações, oferecendo técnicas avançadas para melhorar a eficiência, a precisão e a flexibilidade da codificação. Os decodificadores alimentados por IA usam arquiteturas de redes neurais complexas, como redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes, para analisar padrões de erro de forma adaptativa, capturar correlações de ruído complexas e fornecer estratégias de correção de erros mais robustas em plataformas de computação quântica.
A descoberta do código quântico de correção de erros representa uma fronteira importante no desenvolvimento da computação quântica tolerante a falhas. Os métodos tradicionais de desenvolvimento de códigos quânticos de correção de erros têm sido dificultados por testes manuais, que exigem trabalho espacial para projetos complexos. A inteligência artificial, especialmente as técnicas de aprendizagem por reforço, fornece uma maneira flexível de automatizar e acelerar a descoberta de código. Os modelos de aprendizado de máquina podem navegar com eficiência em ambientes de design de alta dimensão, identificando esquemas robustos de correção de erros que contornam métodos projetados por humanos. Essas abordagens orientadas por IA mostram capacidades notáveis na avaliação de estruturas de código, otimização de parâmetros e otimização de códigos projetados para arquiteturas de hardware específicas. Os agentes de aprendizagem por reforço mostraram um potencial significativo, alcançando melhorias significativas de desempenho em relação aos métodos de busca aleatória e revelando novas técnicas para correção de erros quânticos em diferentes ambientes de ruído.
Pós-processamento da computação quântica A fase é importante para extrair informações significativas de medições quânticas. A inteligência artificial está emergindo como uma ferramenta poderosa para melhorar a medição óptica, a tomografia quântica e os processos de aprendizagem. As técnicas de IA podem melhorar a eficiência da medição, melhorar a interpretação dos resultados e criar estratégias sofisticadas para reduzir erros. Esses métodos avançados prometem revolucionar a forma como os pesquisadores extraem e verificam resultados computacionais quânticos.
Esta pesquisa revela o potencial transformador da inteligência artificial na computação quântica, demonstrando o seu papel crítico em todas as categorias de hardware e desempenho quântico. As técnicas de IA prometem ser úteis não apenas para máquinas quânticas ruidosas de médio alcance, mas também para o desenvolvimento de máquinas quânticas tolerantes a falhas no futuro. A comunidade de investigação quântica está à beira de avanços significativos na adoção de abordagens baseadas na IA, com estratégias emergentes focadas na integração de processadores quânticos em infraestruturas avançadas de supercomputação. Esse hardware de computação híbrida exigirá software complexo, hardware especializado e comunicações de baixa latência para realizar todo o potencial das arquiteturas de computação quântica clássica.
A computação quântica está passando por uma revolução revolucionária impulsionada pela inteligência artificial, que mostra um potencial sem precedentes em todo o sistema computacional quântico. As técnicas de IA estão se mostrando úteis no projeto de hardware quântico, otimização de algoritmos, controle de dispositivos, correção de erros e interpretação de resultados. Os desafios de medição inerentes à computação quântica encontram uma solução poderosa na capacidade da IA de lidar eficazmente com problemas complexos em vários domínios. À medida que a computação quântica avança, a inteligência artificial emerge como um recurso importante, prometendo colmatar a lacuna entre as plataformas experimentais atuais e as futuras aplicações de computação quântica tolerantes a falhas.
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Asjad é consultor estagiário na Marktechpost. Ele está cursando B.Tech em engenharia mecânica no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Asjad é um entusiasta do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo que pesquisa regularmente a aplicação do aprendizado de máquina na área da saúde.
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