Квантовые компьютеры, системы, которые выполняют вычисления, используя явления квантовой механики, могут помочь эффективно решать несколько сложных задач, включая так называемые проблемы комбинаторной оптимизации. Это проблемы, которые влекут за собой определение оптимального сочетания переменных среди нескольких вариантов и при ряде ограничений.
Квантовые компьютеры, которые могут решить эти проблемы, должны быть основаны на надежных аппаратных системах, которые имеют сложную связь между узлами. Эта связность в конечном итоге позволяет напрямую отображать графики, представляющие произвольные измерения проблемы, на компьютерном оборудовании.
Исследователи из Университета Миннесоты недавно разработали новое электронное устройство, основанное на стандартной технологии комплементарных металлооксидных полупроводников (КМОП), которое может поддерживать этот важнейший процесс картирования. Это устройство, представленное в статье в журнале Nature Electronics, представляет собой основанный на физике решатель Изинга, состоящий из связанных кольцевых генераторов и архитектуры с подключением всех узлов.
«Создание комплексно подключенного оборудования, в котором каждый узел (т. е. генератор) может «общаться» со всеми другими узлами, чрезвычайно сложно; по мере увеличения количества связанных узлов (N) количество соединений на узел увеличивается примерно на ~ N 2. Это приводит к квадратичному увеличению электрической нагрузки и аппаратных затрат для каждого узла, что делает соединение менее эффективным и менее равномерным», — рассказал Phys.org Крис Ким, один из исследователей, проводивших исследование.
«Предыдущие работы, включая нашу собственную, были сосредоточены на локально подключенной архитектуре, в которой каждый узел мог общаться только с несколькими (например, <10) соседними узлами. Архитектура «все-всем» идеальна, поскольку проблемы могут быть непосредственно сопоставлены с аппаратным обеспечением. но до этого момента не было элегантного способа добиться этого».
Решатель Изинга, созданный Кимом и его коллегами, имеет архитектуру «все-все», содержащую 48 спинов и высокооднородную схему связи. Горизонтальный генератор в устройстве тесно связан с вертикальным генератором, создавая пары горизонтально-вертикальных генераторов, которые пересекаются с другими парами, образуя перекладинную решетку.
«Основная идея нашего решателя Изинга заключается в распространении осциллирующего сигнала как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях таким образом, чтобы узел i и узел j пересекались друг с другом по всей матрице перекладин», — объяснил Ким. «Размещая схему связи на каждом пересечении, мы можем построить массив схем, в котором сигнал каждого узла взаимодействует со всеми сигналами других узлов. Несмотря на то, что осциллирующие сигналы сдвинуты по фазе по всему массиву, связь между двумя узлами происходит таким образом, что учитывается сдвинуты фазы, поэтому предлагаемая конструкция находит конкурентоспособное решение».
Исследователи оценили свой решатель Ising в серии тестов, в ходе которых они использовали его для выполнения различных статистических операций, сбора измерений для задач разного размера и с разной плотностью графов. Их результаты были многообещающими, поскольку графики, представляющие масштабы этих проблем, можно было эффективно нанести на их чип.
«Благодаря нашему новому подходу мы можем напрямую сопоставить граф задачи, содержащий до 48 узлов, с аппаратным обеспечением решателя», — сказал Ким. «Это значительное улучшение по сравнению с предыдущими разработками; например, аппаратное обеспечение King's на основе графов было продемонстрировано несколькими группами, включая нашу, но каждый узел мог общаться только с восемью другими соседями».
В будущем чип, представленный Кимом и его коллегами, может стать основой для создания новых решателей и устройств Изинга, которые смогут отображать сложные графы задач. В конечном итоге это может помочь еще больше улучшить способность квантовых компьютеров решать задачи комбинаторной оптимизации, облегчая их практическое применение.
«Поскольку проблемы, которые мы хотим решить, намного больше, чем один аппаратный экземпляр, нам придется найти способ разложить и перекомпоновать подзадачи, не жертвуя при этом точностью решения», — добавил Ким.
«Еще одна интересная тема — сравнение качества решения нашего оборудования с существующими алгоритмами оптимизации, такими как имитация отжига или табу-поиск. Наконец, нам придется найти более систематические способы формулировки проблемы для связывания весов; мы не сможем демократизировать этот вычислительный подход, если На каждом этапе вычислений требуется человек-эксперт».
No comments:
Post a Comment