הדגמה של חליפי ניבוי יעילים עבור מעבדים קוונטיים בקנה מידה גדול

מדוע זה חשוב למחשוב העתידי

מחשבים קוונטיים מבטיחים לטפל בבעיות שמעמיסות על המכונות של היום, החל מסימולציה של חומרים חדשים ועד חקירה של מצבי חומר אקזוטיים. עם זאת, מעבדים קוונטיים מתקדמים יקרים, עדינים ומעטים, מה שמגביל מי יכול להשתמש בהם ובאיזו תדירות. המחקר הזה מציג דרך "לבקבק" את התנהגות הממוצעית של מעבד קוונטי גדול לתוך מודל קלאסי יעיל, כך שפעולות רבות ניתן לבצע על מחשב רגיל לאחר גישה מוגבלת בלבד למכשיר הקוונטי האמיתי.

לתפוס את טביעת האצבע של מחשב קוונטי

המחברים מתמקדים בכמות מפתח שמופיעה בהרבה אלגוריתמים קוונטיים: הערך הממוצע של מדידה שנעשית לאחר הרצת מעגל קוונטי על מעבד רועש. במקום לדמות כל פרט מיקרוסקופי, הם בונים מה שהם קוראים לו תחליפים ניבויים. אלה הם מודלים למידתיים קלאסיים המאומנים על נתונים שנאספו משבב קוונטי מוליך-על אמיתי. לאחר האימון, התחליף יכול לחזות במהירות ממוצעים של מדידות עבור הגדרות מעגל חדשות, מבלי לגעת בחומרה הקוונטית שוב, והוא משקף באופן אוטומטי את הרעש והפגמים האמיתיים של השבב.

שני סוגי תחליפים דיגיטליים

הצוות מתכנן ומנתח שני סוגי תחליפים המתאימים למקרי שימוש שונים. הראשון, בשם h_cs, מטפל במעגלים שבהם פרמטרי הבקרה משתנים באופן עצמאי ותומך בהרבה מדידות מקומיות בו-זמנית. הוא מתבסס על רעיון ה-classical shadows, טכניקה שמכווצת מידע ממדידות אקראיות לייצוג קלאסי קומפקטי. השני, בשם h_qs, מיועד למצבים שבהם פרמטרים רבים במעגל מקושרים, כפי שקורה לעיתים קרובות בסימולציות קוונטיות של חומרים, כימיה או למידת מכונה. הוא מעוצב לעבוד עם קלטים מקושרים הנשלפים מתוך התפלגויות כלשהן, מה שמתאים יותר לעבודות מדעיות מציאותיות.

להפעיל את התחליפים בעבודה

כדי לבדוק רעיונות אלו, החוקרים משתמשים במעבד קוונטי מוליך-על עם עד 42 קיוביטים פעילים. הם מראים קודם כי h_cs יכול לחזות באמינות את האנרגיה של מודל מגנט קוונטי — מודל איסינג חד-ממדי בשדה רוחבי — באמצעות מבחר גדול של פרמטרי מודל. הם משתמשים לאחר מכן בתחּליף זה כדי לאמן מקדמית שגרה נפוצה הנקראת variational quantum eigensolver. האופטימיזציה מתבצעת כולה על מחשב קלאסי בהנחיית התחליף, ורק לאחר מכן נבדקת ומומלצת קלות על השבב הקוונטי האמיתי. גישה זו מצמצמת את מספר המדידות הקוונטיות הנדרשות בסדרי גודל, ועדיין משיגה הערכות אנרגיה נמוכות יותר מאשר הרצת אופטימיזציה קוונטית מלאה מאפס.

חשיפת פאזות חבויות של חומר מונע

התחליף השני, h_qs, מיושם על משימה אקזוטית יותר: זיהוי פאזות מיוחדות בשרשרת ספינים המודדגת באופן מחזורי בזמן, הידועות כפאזות טופולוגיות מוגנות על ידי סימטריה בפלוקט. באופן מסורתי, מיפוי פאזות אלה דורש מדידות חזרתיות רבות על המכשיר הקוונטי כאשר הגדרות הבקרה משתנות. במקום זאת, המחברים מאמנים משפחת תחליפים שלומדים כיצד המגנטיזציה המקומית לאורך השרשרת תגיב לנהיגה. באמצעות חישובים קלאסיים בלבד עם המודלים המאומנים, הם משחזרים סימנים של תנודות קצה ארוכות-טווח וממקמים את המעבר בין הפאזה המוגנת לפאזה תרמית חסרת תכונות, בהתאמה לניסויים ישירים על החומרה הקוונטית.

מה זה אומר לגישה לעוצמה קוונטית

בהוכחה שניתן לאמן תחליפים אלה ביעילות ובהדגמה כי הם משתרעים לעשרות קיוביטים על מכשיר אמיתי, העבודה מציעה דרך חדשה לחלוק משאבים קוונטיים נדירים. קבוצת מדידות מוגבלת על מעבד מתקדם יכולה להיות מזוקקת למודל קלאסי רב-שימוש שאותו יכולים לשאול משתמשים רבים בזול. אמנם תחליפים כאלה אינם מחליפים מחשבים קוונטיים, אך הם יכולים להפחית באופן משמעותי את התדירות שבה יש להפעילם למשימות המבוססות על ערכי מדידה ממוצעים, ובכך לקרב שימוש קוונטי-מסייע מעשי בחקר חומרים, כימיה ופאזות חומר חדשות לשימוש מדעי יומיומי.

ציטוט: Liao, WY., Du, Y., Wang, X. et al. Demonstration of efficient predictive surrogates for large-scale quantum processors. Nat Commun 17, 4731 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-72506-5

מילות מפתח: מעבדים קוונטיים, מודלים תחליפיים ניבויים, פתרון ואריאציונלי לאיברי אנרגיה קוונטיים, סימולציה קוונטית דיגיטלית, פאזות פלוקט

למידע נוסף באתר קבוצת המחקר: http://staff.ustc.edu.cn/~quanhhl/