详细内容或原文请订阅后点击阅览
教机器消除量子计算机中的噪音
机器学习可以快速准确地诊断量子计算机中的噪声源。《教机器消除量子计算机中的噪声》一文首先出现在《高级科学新闻》上。
来源:Advanced Science News机器学习可快速准确地诊断量子计算机中的噪声源。
印度理工学院马德拉斯分校的研究人员开发了一种机器学习技术，可以快速识别量子计算机中的噪声源。通过使用模拟数据训练人工神经网络并在 IBM 的量子处理器上进行测试，该团队表明可以更准确地诊断干扰并设计有针对性的方法来抑制干扰。
该研究的合著者 Siddharth Dhomkar 教授在一封电子邮件中表示：“我们利用经过精心设计的合成数据训练的人工神经网络来快速预测噪声特征，同时将准确性损失降到最低。”
量子计算的前景和问题
量子计算机通常被描述为技术的下一个重大飞跃。与使用位（0 或 1 的微型开关）的普通计算机不同，量子计算机使用量子位，量子位可以同时处于多种状态。这种能力使他们在某些类型的计算中具有巨大的优势，从设计新材料到破解甚至会难倒最快的超级计算机的代码。
问题是量子位是脆弱的。它们依赖于微妙的量子效应，只要外界最轻微的推动，这种效应就会消失。正如 Dhomkar 所解释的那样，“任何可以与量子位相互作用的东西都可能破坏量子相干性（量子性程度），这对于任何量子计算机的运行都是至关重要的。量子位与其周围环境的这些大多不可控的相互作用会导致所谓的相移噪声。”
研究人员长期以来一直在寻找保护量子位免受干扰的方法。但第一步是弄清楚噪音到底从哪里来——事实证明这很棘手。干扰会随着时间的推移而变化，直接测量它们既缓慢又复杂。