HaberlerYapay ZekaMakine öğrenmesi kuantum cihazları için yeni olanaklar sağlıyor

Oxford Üniversitesi'nden bilim insanları, Basel Üniversitesi ve Lancaster Üniversitesi işbirliğiyle kuantum noktalarını otomatik olarak ölçmek için kullanılabilecek bir algoritma geliştirdiler.
30 Eylül 2019258

Bireysel elektronların kuantum noktalarındaki elektron dönüşümü, kuantum bilgisayarın en küçük bilgi birimi olarak görev yapabilir. Npj Quantum Information’da yazan bilim insanları, bu çok zaman alan süreci makine öğrenmesi yardımı ile nasıl büyük ölçüde hızlandırabileceklerini anlatıyor.

Makine öğrenmesi kuantum cihazlarına yeni olanaklar sunuyor

Quitlerin otomatik ölçülmesi ve kontrolüne yaklaşımları büyük ölçekli uygulamalarına doğru atılmış önemli bir adımdır.

Oxford Üniversitesi’nden bir bilim insanı “İlk defa galyum arsenit kuantum noktalarında etkili ölçümler yapmak için makine öğrenmesini uyguladık, böylece büyük kuantum cihaz dizilerinin karakterizasyonuna izin verdik.” açıklamasında bulundu.

Basel Üniversitesi’nde bulunan bir profesör de laboratuvarlarındaki bir sonraki adımın yazılımı, kuantum bilgisayarının geliştirilmesine daha uygun diğer malzemelerden yapılmış yarı iletken kuantum noktalarına uygulamak olduğunu söyledi.

Her kuantum noktası için, optimum koşulların elde edilmesi adına uygulanan voltajların dikkatli bir şekilde ayarlanması gerekir. Cihazda ölçeklendirmek için çok sayıda qubit kadar birkaç kuantum noktası birleştirildiğinde bu ayarlama işlemi çok zaman alıyor. Çünkü yarı iletken kuantum noktaları tamamen aynı değildir ve her biri ayrı ayrı tanımlanmalıdır.

Geliştiriken bu kapsamlı algoritma, süreci otomatikleştirmeye yardımcı oluyor. Bilim insanlarının kuantum cihazları için makine öğrenme yaklaşımı, geleneksel veri toplama ile karşılaştırıldığında ölçüm süresini ve ölçüm sayısını azaltıyor.

Bilim insanları, makineyi kuantum noktasından farklı voltajlarda akan akım verileriyle eğittiler. Yüz tanıma teknolojisi gibi yazılım da, azami bilgi kazanımını elde etmek amacıyla başka ölçümlerin gerekli olduğu yerlerde kademeli olarak öğreniyor. Sistem daha sonra bu ölçümleri gerçekleştiriyor ve işlemi önceden tanımlanmış kriterlere göre etkili karakterizasyon elde edilinceye ve kuantum noktasını qubit olarak kullanana kadar tekrarlıyor.