KI verbessert den Bau von Quantenkreisen

Im Bereich der Quantencomputing ist es wichtig, die richtigen Anweisungen für einen Quantencomputer zu haben. Dieser Prozess nennt sich Transpiling. Es ist wie ein Rezept in eine Sprache zu übersetzen, die die Kochmaschine verstehen kann. Wissenschaftler nutzen künstliche Intelligenz (KI), um diese Aufgabe effizienter zu gestalten, insbesondere für einen wichtigen Teil namens unitary synthesis. Dabei wird eine komplexe Quantenoperation in einfachere Schritte zerlegt, die der Computer ausführen kann.

#Was ist Unitary Synthesis?

Unitary synthesis dreht sich darum, eine Reihenfolge von grundlegenden Operationen zu finden, die eine gegebene komplexe Operation im Quantencomputing reproduzieren kann. Man kann sich das vorstellen, als würde man herausfinden, wie man einfache Zutaten kombiniert, um ein Gourmetgericht zu kreieren. In diesem Fall heissen die einfachen Operationen Tore, die man als grundlegende Bausteine von Quanten-Schaltungen betrachten kann.

Quantencomputer arbeiten oft am besten mit bestimmten Arten von Operationen. Zum Beispiel verwenden sie typischerweise zwei Arten von Toren: feste Zwei-Qubit-Tore, die zwei Quantenbits verbinden, und Einzel-Qubit-Rotationen, die den Zustand eines einzelnen Quantenbits ändern können. Aktuelle Forschungen konzentrieren sich darauf, wie KI helfen kann, die beste Reihenfolge von Toren auszuwählen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

#Die Herausforderungen in der Unitary Synthesis

Es gibt zwei Hauptansätze zur Lösung der unitary synthesis: exakte Methoden und approximative Methoden.

Exakte Methoden generieren eine präzise Reihenfolge von Toren, die eine gegebene Operation umsetzen können. Bei grösseren Systemen kann diese Methode jedoch ziemlich komplex sein, und die Lösungen sind möglicherweise nicht die effizientesten.

Approximative Methoden hingegen passen Parameter in einer vordefinierten Vorlage von Toren an, um dem gewünschten Ergebnis nahe zu kommen. Obwohl diese Methoden für grössere Systeme funktionieren können, stehen sie vor einigen Herausforderungen:

1. Vorlagenauswahl: Die richtige Vorlage für die Operation auszuwählen, ist nicht einfach. Es müssen viele Vorlagen in Betracht gezogen werden, und oft sind viele Versuche und Irrtümer nötig, um eine zu finden, die gut funktioniert.

2. Zeitaufwendige Optimierung: Die Anpassung der Parameter in der gewählten Vorlage kann lange dauern und erreicht möglicherweise nur eine lokale optimale Lösung anstelle der bestmöglichen.

#Wie KI helfen kann

Neuere Forschungen beschäftigen sich damit, wie maschinelles Lernen diesen Prozess optimieren kann. So können sie helfen:

#Phase 1: Vorlagenauswahl

Der erste Schritt nutzt KI, um eine Vorlage basierend auf der Zieloperation vorzuschlagen. Das ist so, als würde man einen smarten Assistenten fragen, ein Rezept basierend auf den vorhandenen Zutaten zu empfehlen. In diesem Fall wird ein Tiefenlernmodell trainiert, um vorherzusagen, welche Vorlage am besten zu einer gegebenen Operation passt.

#Phase 2: Parameter-Vorhersage

Nachdem eine Vorlage ausgewählt wurde, besteht der nächste Schritt darin, anfängliche Parameterwerte für diese Vorlage vorzuschlagen. Diese Vorhersage ist wie ein Ausgangspunkt beim Kochen; sie hilft, die ersten Schritte im Prozess festzulegen.

#Phase 3: Optimierung

Sobald die anfänglichen Parameter festgelegt sind, verfeinert das Modell sie, um das Ergebnis weiter zu verbessern. Wenn das Endergebnis nicht gut genug ist, beginnt der Prozess erneut mit einem neuen Vorschlag für eine Vorlage.

#Alles Zusammenbringen

Der KI-gesteuerte Prozess folgt einem strukturierten Verfahren. Zuerst wählt das System eine geeignete Vorlage aus. Dann schlägt es anfängliche Werte für die Parameter vor, die mit Optimierungstechniken angepasst werden. Wenn nötig, wählt das System eine andere Vorlage und wiederholt den Prozess, bis es ein akzeptables Ergebnis findet.

In praktischen Anwendungen haben sich die Forscher auf Schaltungen konzentriert, die kleine Zahlen von Qubits beinhalten. Dadurch können sie vielversprechende Ergebnisse und Verbesserungen im Vergleich zu traditionellen Methoden zeigen.

#Ergebnisse aus Maschinenlernen-Techniken

Studien haben gezeigt, dass die Verwendung von KI sowohl für die Vorlagenwahl als auch für die Parameter-Vorhersage die Effizienz bei der Erstellung von Quanten-Schaltungen erheblich verbessert. Zum Beispiel erreichte die Genauigkeit bei der Vorlagenwahl in Modellen mit zwei Qubits fast Perfektion, während die vorgeschlagenen Parameter hohe Treue erreichten.

Bei Modellen mit drei Qubits waren die Ergebnisse etwas weniger beeindruckend, aber immer noch besser als traditionelle Methoden. Das deutet darauf hin, dass KI-Tools es einfacher machen können, die richtige Reihenfolge von Operationen zu finden und die benötigte Zeit zur Erstellung von Quanten-Schaltungen zu reduzieren.

#Vorteile der Verwendung von KI

1. Geschwindigkeit: Mit KI kann der gesamte Prozess der unitary synthesis viel schneller abgeschlossen werden als bei traditionellen Methoden, die stark auf manuelle Anstrengungen angewiesen sind.

2. Genauigkeit: Die Wahrscheinlichkeit, Fehler bei der Auswahl von Vorlagen und der Optimierung von Parametern zu machen, kann reduziert werden, was zu besseren Ergebnissen führt.

3. Skalierbarkeit: Wenn Quanten-Systeme grösser und komplexer werden, kann KI helfen, diesen Anstieg effizient zu bewältigen und es ermöglichen, besser mit grösseren Systemen zu arbeiten.

#Fazit

Künstliche Intelligenz erweist sich als wertvolles Werkzeug im Bestreben, das Quantencomputing effizienter und effektiver zu gestalten. Durch den Einsatz von maschinellen Lerntechniken zur Optimierung des Prozesses der unitary synthesis stellen Forscher fest, dass die Methoden zur Erstellung von Quanten-Schaltungen nicht kompliziert oder übermässig zeitaufwendig sein müssen. Das eröffnet Möglichkeiten für Fortschritte im Quantencomputing und erlaubt es Wissenschaftlern und Ingenieuren, diese leistungsstarke Technologie für verschiedene Anwendungen in der Zukunft zu nutzen.

Während die Forschung voranschreitet, könnte die Integration von KI in das Quantencomputing zu neuen Methoden führen, die die Effizienz und Zuverlässigkeit von Schaltungen weiter verbessern. Mit fortlaufenden Entwicklungen könnte sich die Landschaft der Quanten-Technologien noch robuster gestalten und den Weg für bedeutende Entdeckungen und Innovationen im Computing ebnen.