Nội dung bài viết
Học tăng cường sử dụng thông tin lỗi để điều chỉnh các thuật toán điều khiển. Có một số vấn đề lớn rõ ràng đang cản trở chúng ta và tính toán lượng tử hữu ích.
Các vấn đề như liệu chúng tôi có thể tạo đủ qubit phần cứng chất lượng cao để kết nối với các qubit logic sửa lỗi mà chúng tôi cần hay không và cách chúng tôi tạo ra các trạng thái cần thiết để thực hiện tính toán phổ quát trên các qubit logic đó.
Nhưng cũng có nhiều thách thức ít nổi bật hơn cần được giải quyết trước khi chúng ta có thể thực hiện các phép tính. Một trong những thách thức chỉ ảnh hưởng đến một số loại phần cứng là hiệu chuẩn.
Đối với các thiết bị chúng tôi sản xuất, như qubit siêu dẫn, luôn có những biến thể tinh tế giữa các qubit riêng lẻ.
(Điều này không đúng khi chúng tôi sử dụng thứ gì đó như nguyên tử để giữ qubit, nhưng tia laser điều khiển chúng có thể trôi đi.) Do đó, phần cứng này được đưa vào một quy trình gọi là hiệu chuẩn, trong đó chúng tôi kiểm tra các tần số và biên độ khác nhau của các xung vi sóng điều khiển chúng để tìm ra sự kết hợp tạo ra tỷ lệ lỗi thấp nhất, sau đó lưu các cài đặt đó để sử dụng trong tính toán.
Tuy nhiên, bạn không thể thực hiện quy trình hiệu chỉnh thông thường khi đang thực hiện các phép tính. hich có nghĩa là trôi dạt trở thành một vấn đề đối với các thuật toán dài và phức tạp.
Tuy nhiên, Google đã phát hiện ra rằng có thể thực hiện hiệu chỉnh bằng cách sử dụng cùng một dữ liệu được sử dụng để sửa lỗi. Phần cứng mà Google và một số công ty khác dựa vào là bộ chuyển đổi.
Chúng bao gồm một vòng dây siêu dẫn được kết nối với bộ cộng hưởng và được điều khiển bằng xung của các photon vi sóng. Những xung này được điều khiển bởi phần cứng được giữ bên ngoài tủ lạnh, bao gồm cả máy tính cổ điển và nguồn vi sóng mà chúng điều khiển.
Phần cứng này được sử dụng để kiểm tra các kết hợp bước sóng và biên độ khác nhau trong quá trình hiệu chuẩn. Thiết bị này cũng có thể bị lệch khỏi cài đặt ban đầu do các yếu tố ngẫu nhiên, chẳng hạn như phần cứng nóng lên khi sử dụng.
Và đó có thể là một vấn đề đối với các loại thuật toán phức tạp mà cuối cùng chúng ta dự định chạy trên máy tính lượng tử, giống như những thuật toán có thể bẻ khóa mã hóa hiện tại. Hiện tại, nếu hệ thống có dấu hiệu không còn hiệu chuẩn, Google cho biết họ chỉ cần dừng tính toán và hiệu chỉnh lại.
Tuy nhiên, đó sẽ không phải là một lựa chọn trong quá trình tính toán phức tạp. Những tính toán này sẽ diễn ra bằng cách sử dụng các qubit được sửa lỗi, trong đó các phép đo trên một tập hợp con các qubit phần cứng được sử dụng để phát hiện và mô tả bất kỳ lỗi nào xảy ra trên các qubit chứa dữ liệu.
Như các nhà nghiên cứu của Google đã chỉ ra trong bài báo của họ, một số lỗi mà họ phát hiện được sẽ là sản phẩm của lỗi hiệu chuẩn: “lỗi từ việc hiệu chuẩn không hoàn hảo tạo ra các hội chứng có thể phát hiện được giống như tất cả các lỗi khác”.
Về lý thuyết, chúng ta có thể sử dụng cùng một phương pháp phát hiện lỗi để xác định cả lỗi ngẫu nhiên và lỗi do vấn đề hiệu chuẩn tạo ra. Thử thách là phân biệt hai điều đó.
Giải pháp của nhóm? Học tăng cường, trong đó máy tính thử các cấu hình khác nhau của khoảng 1.000 tham số điều khiển mà nó có quyền truy cập và đánh giá tính hiệu quả của chúng trong việc hạn chế lỗi.
Nhóm nghiên cứu viết: “Chúng tôi cố tình áp dụng các nhiễu loạn nhỏ, đồng thời cho tất cả các tham số điều khiển trong quá trình tính toán để khám phá không gian điều khiển”.
“Những xáo trộn này chuyển thành những thay đổi tinh vi trong số liệu thống kê về các sự kiện phát hiện lỗi.” Sử dụng thông tin đó, hệ thống có thể suy ra cách điều chỉnh các tham số này có thể giảm thiểu một số lỗi nhất định.
Nếu những lỗi đó bắt đầu xuất hiện, nó có thể đưa ra giải pháp thích hợp sự điều chỉnh. Và điều đó có thể được thực hiện song song với hệ thống phát hiện và sửa lỗi quản lý qubit logic.
Hệ thống được giao phụ trách hai qubit logic được lưu trữ trên một hệ thống đã được hiệu chỉnh. Cả hai đều sử dụng các sơ đồ sửa lỗi khác nhau (mã bề mặt và mã màu).
Chúng được đặt ở một trạng thái cụ thể và hệ thống sửa lỗi sau đó được sử dụng có và không có các sửa lỗi theo hướng học tập củng cố. Việc hệ thống hoạt động giúp tăng 20% khả năng phát hiện và sửa lỗi trong các qubit logic.
Hạn chế của phương pháp này là nó chỉ hoạt động nếu sự trôi dạt giữ cho hệ thống ở gần trạng thái mà hệ thống đã được huấn luyện ở mức hợp lý. Những điều chỉnh có thể đưa mọi thứ trở lại trạng thái thẳng hàng từ một trạng thái có thể không hiệu quả khi hệ thống ở một trạng thái khác đáng kể.
Giải pháp cho vấn đề này là liên tục đánh giá lại tính hiệu quả của những thay đổi khác nhau. Nhưng điều này có một vấn đề rõ ràng: Bạn không thể ngẫu nhiên hóa tất cả các cấu hình điều khiển tiềm năng ở giữa một phép tính.
Ngay cả với sự thay đổi hạn chế, hệ thống nhất thiết sẽ hoạt động ngoài khả năng sửa lỗi tối ưu của nó. Vì vậy, câu hỏi là w Tuy nhiên, việc sửa lỗi thường xuyên ở mức dưới mức tối ưu đã được đền đáp bằng cách giữ cho sự trôi dạt không gây ra những vấn đề thậm chí còn lớn hơn.
Các nhà nghiên cứu viết: “Giải pháp thuận lợi cho sự cân bằng giữa thăm dò và khai thác có nghĩa là hiệu suất tổng hợp của tất cả các ứng cử viên chính sách được lấy mẫu, hầu hết trong số đó đều kém hơn [chính sách tối ưu], vẫn tốt hơn hiệu suất mà không có chỉ đạo học tập tăng cường”.
Việc thực hiện nhiều mô phỏng với một qubit được sửa lỗi rất nhỏ cho thấy sự đánh đổi đã thành công, miễn là độ trôi đó đủ chậm.
Nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng nó có thể hoạt động trong thời gian thực với một qubit sửa lỗi lớn, trong đó hệ thống học tăng cường có quyền kiểm soát khoảng 40.000 thông số.
Đây rõ ràng không phải là giải pháp cho hiện tại; chúng tôi chỉ có thể duy trì hệ thống hoạt động đủ lâu để thực hiện các thuật toán tương đối ngắn, đơn giản, do đó, độ lệch thậm chí không phải là vấn đề đáng lo ngại.
Cuối cùng, mục đích của chúng tôi là xây dựng phần cứng có thể thực hiện các loại tính toán mà những vấn đề như thế này sẽ quan trọng. Và có một số giá trị trong việc chứng minh rằng điều gì đó mà chúng ta biết có thể là một vấn đề có thể được giải quyết.
Thiên nhiên, 2026. DOI: 10.1038/s41586-026-10759-2 ( Giới thiệu về DOI ).
Ars Technica h đã tách tín hiệu khỏi nhiễu trong hơn 25 năm. Với sự kết hợp độc đáo giữa hiểu biết về kỹ thuật và mối quan tâm sâu rộng đến nghệ thuật và khoa học công nghệ, Ars là nguồn đáng tin cậy trong biển thông tin.
Suy cho cùng, bạn không cần phải biết mọi thứ, chỉ cần biết những gì quan trọng.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.