Сегодня 16 октября 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Google первой воспользовалась магией для снижения ошибок квантовых вычислений

Похоже, для появления безотказных универсальных квантовых компьютеров никак не обойтись без магии и это не шутка. Волшебники из Google первыми открыли и применили способ культивации квантовых магических состояний, который на новом процессоре Willow компании показал настоящие чудеса коррекции ошибок.

 Источник изображения: ИИ-генерация Grok/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация Grok/3DNews

Сразу поясним, что термин «магические» в контексте квантовых вычислений — это нормально. Его около четверти века назад ввели в оборот физики Сергей Бравии и Алексей Китаев. Магические состояния позволяют подготовить квантовую схему для вычислений с помощью особого типа вентилей (Т-вентилей), которые трудно воссоздать иными способами. Но Китаев и Бравии развивали идею дистилляции магических состояний, когда из множества систем до финальной реализации доходят самые удачные для конкретного алгоритма. Специалисты Google придумали другое решение, которое назвали культивацией магических состояний.

Суть предложения Google заключается в том, что с магическими состояниями носятся как со штучными тепличными растениями. Малейшее отклонение от заданных параметров, что определяется постоянным неразрушающим контролем, ведёт к отбраковке элемента. В частности, в процессе подготовки запуска алгоритма на процессоре Google Willow было отбраковано 92 % изначально подготовленных квантовых схем. Иными словами, в эксперименте участвовало только 8 % от первоначально заложенных магических состояний.

Тем не менее, даже в таком случае исследователи добились примерно 40-кратного уменьшения ошибок и логической точности магических состояний типа T на уровне 99,99 %. Работа решает одну из важных инженерных проблем создания универсальных отказоустойчивых квантовых компьютеров: современные способы коррекции квантовых ошибок, как известно, могут забрать под себя подавляющую массу аппаратных ресурсов, оставив на алгоритмы совсем какие-то крохи.

При этом магическое состояние расходуется в ходе вычисления и не может быть использовано повторно, поэтому компьютеру необходим постоянный запас таких состояний с высокой точностью. Как сказано выше, ранее для повышения их качества применяли дистилляцию: несколько менее точных состояний обрабатываются совместно, чтобы получить более надёжные состояния, хотя и в меньшем числе. Этот подход работоспособен, но требует дополнительных кубитов и операций.

Метод культивации предлагает другую схему: исходное состояние последовательно проверяют измерениями, выявляя признаки ошибок и отбрасывая неудачные попытки, вместо того чтобы изначально создавать большую партию состояний для последующей дистилляции.

 Источник изображения: Google

Источник изображения: Google

Отдельной проблемой при проведении эксперимента стали измерения, точности которых не хватало для культивации магических состояний. Команде исследователей пришлось изобретать метод «обратной томографии», чтобы обеспечить неразрушающий контроль. Наконец, ошибки стали возникать позже на этапе передачи подготовленного состояния дальше для работы.

Сам по себе эксперимент подтвердил, что культивированное магическое состояние можно переносить между схемами, хотя переход к более крупному коду добавляет собственные ошибки. С этим предстоит разбираться уже на следующем этапе исследований. В принципе всё работает, но ещё чуток магии точно не помешает.

Было интересно? Скажите об этом Google, чтобы чаще получать ссылки на наши новости про на острие науки

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Героиня киберпанк-экшена Spine в духе «Джона Уика» меняет вечернее платье на костюм попугая в новом трейлере 2 ч.
Китай решил контролировать, кому достанутся его лучшие ИИ-модели 3 ч.
Steam решит главную проблему достижений в современных играх 3 ч.
Curator запустил в своем облаке решение Curator.Identity для управления безопасным доступом и аутентификацией 4 ч.
Древний Китай, женщина-ассасин и боевой зонт: журналисты показали геймплей отменённого боевика Assassin’s Creed Destiny 5 ч.
Не только OpenAI: китайский ИИ решил математическую задачу, над которой учёные бились более 30 лет 6 ч.
Новый трейлер подтвердил дату выхода апокалиптического вестерна Guns of Eschaton — последней игры легендарного арт-директора Half-Life 2 7 ч.
OpenAI представила GPT-Live-1.1 — голосовой ИИ стал лучше говорить, но хуже соблюдать правила 8 ч.
Control Resonant установила новый рекорд скорости продаж для игр Remedy, опередив Alan Wake 2 8 ч.
ИИ-модель Nvidia Nemotron 3.5 Super VL с пост-обучением превзошла Claude Opus 5 и GPT-6.1 Sol в специализированных задачах 13 ч.
BlackRock: приостановка строительства ИИ ЦОД в США может привести к рецессии 31 мин.
iPhone Duo разлетелись как пирожки — предзаказы уже расписаны до конца января 32 мин.
Google первой воспользовалась магией для снижения ошибок квантовых вычислений 32 мин.
Акции CoreWeave, Oracle и прочих обременённых долгами ИИ-компаний упали на фоне ожидания повышения ключевых ставок ФРС США 42 мин.
TSMC направляет «разведчиков» в США, чтобы оценить действительно ли местным ЦОД нужно столько чипов 49 мин.
Умные очки GlassTENG работают без аккумулятора — они питаются от морганий глаз 2 ч.
Blue Origin создаёт ракетную империю во Флориде: выпуск до 150 ступеней New Glenn в год, десятки пусков и ловля ракет в море 3 ч.
Крошечный ИИ-компьютер из Китая бросил вызов Nvidia и AMD: 128 Гбайт памяти и цена от $3999 3 ч.
64 порта на 1,6 Тбит/с и СЖО: дебютировал CPO-коммутатор Celestica DS6005 4 ч.
Wi-Fi 6E, Bluetooth 5.3 и 5G: вышел одноплатный компьютер Orange Pi O1 для ИИ-задач 4 ч.