Квантовая коррекция ошибок позволяет постоянно перекалибровать процессор
Исследователи Google разработали метод, использующий обучение с подкреплением для настройки параметров управления квантовым процессором в реальном времени, улучшая коррекцию ошибок на 20%.
Новый подход к калибровке квантовых компьютеров
Одним из препятствий на пути к практическим квантовым компьютерам является калибровка оборудования, особенно для сверхпроводящих кубитов, таких как трансмонов в процессоре Google Sycamore. Эти кубиты имеют незначительные индивидуальные различия, а микроволновое управляющее оборудование может дрейфовать из-за тепловых колебаний. Ранее при обнаружении дрейфа вычисления останавливались для перекалибровки, что невозможно для длинных алгоритмов.
Решение на основе обучения с подкреплением
Команда Google обнаружила, что данные коррекции ошибок можно использовать и для выявления проблем с калибровкой. Используя обучение с подкреплением, система перебирает различные конфигурации примерно 1000 параметров управления, оценивая их эффективность в минимизации ошибок. Это позволяет проводить калибровку и коррекцию ошибок одновременно.
Результаты и перспективы
Тесты на двух логических кубитах с разными схемами коррекции ошибок показали улучшение способности обнаруживать и исправлять ошибки на 20%, когда система обучения с подкреплением была активна. Хотя современное оборудование работает только с короткими алгоритмами, где дрейф не является проблемой, исследование доказывает концепцию для будущих длительных вычислений. Работа была опубликована в журнале Nature в 2026 году.
