Resumo interno:
- As capacidades da computação quântica são limitadas pelo ruído, o que afeta a precisão da saída dos dados, levando os pesquisadores a explorar novas maneiras de controlar o ruído.
- A IBM Quantum e o Laboratório Nacional de Los Alamos propuseram o uso do Valor Condicional em Risco (CVaR), uma ferramenta financeira, para fornecer limites precisos em resultados livres de ruído em sistemas quânticos.
- Ao focar nos piores efeitos, o CVaR permite uma estimativa confiável da confiabilidade entre estados quânticos, o que é importante para algoritmos de aprendizado e otimização de máquina quântica.
- Este método CVaR pode reduzir os requisitos de amostragem em comparação com os métodos tradicionais de redução de erros, fornecendo uma solução confiável para controle de ruído à medida que a computação quântica evolui.
A computação quântica, embora seja frequentemente encontrada em discussões sobre seu (potencial) poder computacional e (talvez um dia) capacidade de resolver nossos problemas mais difíceis, não é bem representada sem mencionar seu inimigo mais importante: o ruído. Os computadores quânticos atuais são inerentemente barulhentos e esse ruído pode obscurecer a precisão dos dados que produzem. Em um artigo de pesquisa publicado recentemente na Nature Computational Science, uma equipe da IBM Quantum e do Laboratório Nacional de Los Alamos apresentou um novo método para controle de ruído com valor condicional em risco (CVaR), que poderia levar a cálculos mais precisos em dispositivos quânticos de curto prazo. .
O inegável desafio sonoro
Embora os dispositivos quânticos atuais tenham inegavelmente avançado na trajetória rumo ao uso prático, eles são igualmente limitados por altos níveis de ruído que comprometem a precisão dos resultados. Conforme observado no estudo, a presença de ruído em sistemas quânticos significa que extrair amostras úteis – representações essencialmente precisas de estados quânticos – é um grande desafio.
Os pesquisadores tradicionalmente usam técnicas de redução de erros, como cancelamento de erros e extrapolação de ruído zero, para controlar esse problema. No entanto, esses métodos geralmente apresentam um custo elevado em termos de recursos computacionais. Notavelmente, a redução de erros aumenta rapidamente, tornando-a impraticável para grandes sistemas quânticos devido ao grande aumento de amostras necessárias.
Em vez disso, os pesquisadores avaliaram o uso do valor condicional em risco como um método que consome menos recursos. O CVaR, comumente usado em finanças, é uma medida que estima o risco de grandes perdas concentrando-se nos piores resultados dentro de um determinado intervalo de probabilidade. Ao aplicar CVaR a amostras ruidosas, eles mostraram que é possível atingir limites alcançáveis em valores esperados “ruidosos”, fornecendo uma estrutura robusta para lidar com ruído sem sobreamostragem inválida para PEC e ZNE.
CVaR e seu papel na medição de confiabilidade
O método CVaR tem vantagens distintas sobre a redução de ruído convencional. Sendo uma medida estatística normalmente utilizada em finanças para avaliar o risco de cauda – essencialmente a probabilidade de resultados extremos – os investigadores descobriram que este mesmo princípio pode ser aplicado a amostras quânticas ruidosas para prever resultados silenciosos.
Ao concentrar-se em “valores mais elevados” de dados amostrais, o CVaR permitiu aos investigadores estabelecer parâmetros fiáveis, que, como mostra a investigação, fornecem métodos eficazes para medir a fiabilidade entre estados quânticos. Essa medida de confiabilidade é importante para algoritmos que dependem de medições invariantes entre estados quânticos, como máquinas quânticas de vetores de suporte e modulação de tempo quântico, ambos amplamente utilizados no aprendizado e otimização de máquinas quânticas.
Conforme mostrado no estudo, o método CVaR requer significativamente menos amostras do que o PEC. Segundo a equipe, essa alta redução torna o CVaR uma ferramenta promissora para tarefas que priorizam a precisão em vez da resolução total, como estimativa de confiabilidade, onde os pesquisadores querem entender o quão próximo um estado quântico barulhento está de um estado teórico livre de ruído.
Realização Quântica e Valor Condicional em Risco
Quando consideramos áreas onde esperamos ver benefícios quânticos, a otimização é frequentemente classificada como uma das principais categorias e tem amplas aplicações em todos os setores, desde otimização da cadeia de abastecimento, logística, agendamento de trabalho e muito mais. Em algoritmos de otimização quântica, como o algoritmo de otimização quântica finita, cada sequência de saída de um computador quântico representa uma solução possível para o problema em questão. Conforme destacado no artigo, a obtenção de amostras precisas é necessária para ter sucesso nessas tarefas de otimização, mas o ruído muitas vezes torna isso um desafio. A equipe descobriu que o CVaR poderia ser usado para obter garantias de desempenho semelhantes às que seriam esperadas de um hardware sem ruído.
Em experimentos realizados em dispositivos quânticos reais, incluindo os sistemas de 127 qubit da IBM, o CVaR permitiu aos pesquisadores lidar com o ruído com confiança, ao mesmo tempo que reduziu a contagem adicional de amostras necessária. Isto é especialmente importante para tarefas como o problema MaxCut, onde as métricas de desempenho em hardware barulhento precisam corresponder às expectativas teóricas. “Acontece que uma amostragem elevada é demasiado baixa, por exemplo, para estimar os valores esperados com PEC”, explicou a equipa, sublinhando que o CVaR reduz efetivamente a carga de amostragem, preservando a qualidade dos resultados.
Aplicações e implicações da computação quântica
Além dos rápidos avanços tecnológicos, os resultados desta pesquisa são importantes para todos os campos quânticos. A medida de confiabilidade, conforme discutido, é importante para tarefas de aprendizado de máquina onde a precisão do mapeamento do estado quântico afeta diretamente o desempenho do algoritmo. Além disso, espera-se que as capacidades de captura de ruído do CVaR apoiem uma modelagem mais precisa em mecânica quântica, proporcionando novas oportunidades em áreas que vão desde transporte e finanças até modelagem científica complexa.
O estudo conclui que o CVaR pode servir como um método eficaz de controle de ruído no curto prazo, quando a correção quântica de erros ainda não estiver totalmente realizada. À medida que o hardware quântico continua a evoluir, o método descrito aqui provavelmente permanecerá válido.
Os autores que contribuíram para o estudo incluem Samantha V. Barron, Daniel J. Egger, Elijah Pelofske, Andreas Bärtschi, Stephan Eidenbenz, Matthis Lehmkuehler e Stefan Woerner.
