Изследователи от Henan Key Laboratory of Quantum Information and Quantum Cryptography, ръководени от Huang Heliang, са разработили иновативен подход, за да направят квантовите изчислителни изследвания по-достъпни: обучение на класически сурогатен модел, използвайки данни от действителни квантови процесори, след което провеждане на по-голямата част от изчисленията на обикновени компютри.
Основното предизвикателство е, че квантовите компютри остават изключително скъпи. Изграждането на свръхпроводяща квантова система само с десетки кубити струва десетки милиони юани и изисква големи количества течен хелий за охлаждане. Дори когато е достъпна, ниската честота на повторение на квантовите процесори прави итеративни задачи като вариационни квантови алгоритми болезнено бавни.
Екипът проектира два сурогатни модела: h_cs за вериги с независими параметри и h_qs за вериги с корелирани параметри. И двете работят чрез обучение върху малко количество квантови експериментални данни, след което класическият модел се научава да предсказва квантов компютърен изход, без да изисква повтарящи се квантови извиквания.
При тестване на до 42 свръхпроводящи кубита, сурогатният модел постигна забележителни резултати. За вариационна задача за квантов собствен солвер той използва само 0,023% от повикванията за измерване, изисквани от традиционните методи, докато намира почти оптимални параметри. Традиционната оптимизация след 100 стъпки показа грешка от 0,21, докато сурогатният предварително обучен модел постигна грешка от 0,09, допълнително прецизирана до 0,07 след минимална квантова фина настройка.
За втора задача, идентифицираща защитени от симетрия на Floquet топологични фази – гранична тема в квантовата физика на много тела, свързана с изследванията на нобеловия лауреат Дънкан Халдейн – сурогатът успешно улови характеристиките на фазовия преход в цялото пространство на параметрите, съвпадайки тясно с теоретичните прогнози.
Изследването, публикувано в Nature Communications, се основава на годините натрупан опит на екипа. Преди това Хуанг е допринесъл за китайския екип за суперкомпютърни приложения, който спечели наградата Gordon Bell през 2021 г. за симулация в реално време на широкомащабни квантови произволни вериги. Екипът планира да разшири сурогатния подход към по-големи системи, като се има предвид, че съществуващите квантови платформи вече достигат стотици кубити.