Sự kết hợp giữa DeepMind và Quantinuum đã dẫn đến một đột phá trong tối ưu hóa máy tính lượng tử. Một thuật toán mới có thể tăng tốc đáng kể các máy tính lượng tử bằng cách tối ưu hóa các hoạt động của chúng. Tối ưu hóa mạch là một thách thức quan trọng trong việc phát triển các máy tính lượng tử chịu lỗi trong tương lai. Một loại cổng lượng tử, được gọi là cổng T, là một trở ngại để đạt được điều này vì chúng đòi hỏi chi phí tính toán cao. AI có thể nắm giữ giải pháp để giảm thiểu số lượng cổng T được sử dụng để thực hiện một mạch lượng tử nhất định.
Các nhà nghiên cứu từ công ty điện toán lượng tử Quantinuum đã hợp tác với các đối tác tại Google DeepMind để xem liệu một mô hình AI có thể giúp giảm số lượng cổng T ở quy mô lớn hay không. Họ đã tạo ra thuật toán AlphaTensor-Quantum, sử dụng học tăng cường sâu để tối ưu hóa các mạch lượng tử. Nó sử dụng các 'tiện ích', là các cấu hình cụ thể giúp giảm tổng số lượng cổng T.
Thuật toán này về cơ bản tìm ra cách tốt nhất để sắp xếp các hoạt động của một máy tính lượng tử, giúp máy tính này có thể giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng ít bước hơn. AI viết mã mà máy tính lượng tử sau đó thực hiện – thực tế là làm cho máy tính lượng tử nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Thuật toán này cũng có thể kết hợp kiến thức đặc thù của lĩnh vực vào quá trình tối ưu hóa của nó, giúp nó vượt trội hơn các phương pháp giảm cổng T hiện có. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình AlphaTensor của Google DeepMind để tạo ra các thuật toán nhân ma trận mới – một dạng AI tạo ra các thuật toán. Nỗ lực của họ, được trình bày trong một bài báo xuất bản tuần trước, đã khớp với các giải pháp do con người thiết kế tốt nhất.
Quy trình phát triển chung này có thể được áp dụng trên hầu hết các nền tảng máy tính lượng tử, với Quantinuum đăng trên trang LinkedIn của công ty rằng thuật toán này “có tiềm năng thay thế sự hợp tác thủ công hoặc thủ công-kết hợp-máy móc trong việc tự động tìm kiếm các cấu trúc tốt nhất (về số lượng cổng T).”
Việc công bố bài báo với Google DeepMind diễn ra sau khi Quantinuum phát hành khung làm việc để cải thiện cách AI học tập. Công ty đã tìm cách trích xuất các học hỏi từ phát triển lượng tử để cải thiện khả năng dạy máy móc hiểu các khái niệm và hình ảnh.
Mô hình AlphaTensor-Quantum không chỉ giúp giảm số lượng cổng T mà còn có tiềm năng lớn trong việc mở rộng quy mô các hệ thống máy tính lượng tử. Nhờ việc áp dụng các phương pháp học tăng cường sâu, các nhà nghiên cứu có thể tối ưu hóa các hoạt động lượng tử một cách hiệu quả hơn, giúp máy tính lượng tử giải quyết các vấn đề phức tạp với ít bước hơn.
Tối ưu hóa mạch là một phần quan trọng để đạt được các máy tính lượng tử chịu lỗi, và AlphaTensor-Quantum đã chứng minh rằng AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc này. Bằng cách giảm số lượng cổng T, máy tính lượng tử có thể hoạt động nhanh hơn và hiệu quả hơn, mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, và an ninh mạng.
Đột phá trong tối ưu hóa máy tính lượng tử của Quantinuum và DeepMind không chỉ là một bước tiến lớn cho lĩnh vực này mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho việc áp dụng AI trong điện toán lượng tử. Với khả năng tối ưu hóa các mạch lượng tử và giảm chi phí tính toán, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các công nghệ lượng tử tiên tiến, giúp chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp hơn trong tương lai.
