Google Quantum AI зерттеушілер тобы Willow кванттық процессорын басқаруға күшейтілген оқыту әдістерін (Reinforcement Learning) енгізу арқылы маңызды серпіліс жасады. Бұл жай ғана кезекті оңтайландыру емес — бұл кванттық жүйелерді пайдалану тәсіліндегі түбегейлі өзгеріс.
Дәстүрлі схемада әрбір кванттық чип жұқа қолмен калибрлеуді қажет етеді, ал оның тұрақтылығы — инженерлердің тынымсыз еңбегінің нәтижесі. Алайда, жасанды интеллект интеграциясымен Willow процессоры енді өзін-өзі реттеуге қабілетті. Нейрожелі нақты уақыт режимінде кубиттердің күйін талдап, жұмыс параметрлерін динамикалық түрде түзетіп, пайда болатын қателер мен шуларды тиімді өтейді.
Мұндай тәсілдің басты артықшылығы — адам факторына тәуелділіктің төмендеуі. Когеренттілік пен есептеу дәлдігін сақтаудың автоматтандырылған жүйесі шынымен де ақауға төзімді кванттық компьютерлерді құруға жол ашады. Тұрақсыздықпен аппараттық деңгейде күресудің орнына, біз бұл міндетті өз қателіктерінен үйренетін бағдарламалық қамтамасыз етуге жүктейміз.
Бұл масштабтауға қарай маңызды қадам: жүйеде кубиттер неғұрлым көп болса, олардың күйін қолмен бақылау соғұрлым қиын. Жасанды интеллект басқаруы кванттық есептеулерді зертханалардан нақты секторға шығаруға мүмкіндік беретін «жетіспейтін буын» бола алады.
Сарапшының пікірі
Менің көзқарасым бойынша, бұл эксперимент — мүмкіндіктерді жай ғана көрсету емес, нарыққа нақты сигнал. Кванттық жүйелерді басқаруға жасанды интеллектті интеграциялау — технологияны коммерцияландыруды түбегейлі жеделдететін логикалық эволюциялық қадам. Егер Willow ұзақ мерзімді перспективада тұрақты нәтижелер көрсетсе, біз адамның рөлі әрбір тактіні бақылауға емес, тапсырмаларды қоюға ғана саятын «өздігінен үйренетін» кванттық процессорлар дәуірінің басталуына куә бола аламыз.