Google osiąga przełom w obliczeniach kwantowych: wskaźnik błędów zmniejszony 40-krotnie, pokonano kluczowe ograniczenie zasobów
Google zweryfikował technologię o nazwie „Magic State Breeding” na swoim procesorze Willow, redukując współczynnik błędów kwantowych około 40-krotnie, a wierność logiczną T-stanu osiągnęła 99,99%, ustanawiając najwyższy dotychczasowy rekord w tej dziedzinie. Jeśli ten przełom zostanie pomyślnie rozszerzony, znacząco zmniejszy rozmiar sprzętu potrzebnego do budowy odpornych na błędy systemów kwantowych, co ma ważne znaczenie dla komercjalizacji obliczeń kwantowych.
Zespół Google Quantum AI osiągnął kluczowy przełom w dziedzinie obliczeń kwantowych, który może znacząco zmniejszyć koszty sprzętu potrzebnego do budowy praktycznych systemów kwantowych.
Odpowiednie badania zostały opublikowane w czwartek w czasopiśmie „Science”. Google zweryfikował na swoim procesorze Willow technikę nazwaną „magic state cultivation” („hodowla stanów magicznych”), obniżając wskaźnik błędów kwantowych około 40-krotnie, osiągając wierność logiczną stanu T na poziomie 99,99%. Jest to dotychczas najwyższy rekord w tej dziedzinie.
Produkcja „magic state” od dawna była uznawana za główną barierę skalowania obliczeń kwantowych — szacuje się, że nawet 95% mocy obliczeniowej komputera kwantowego może być przeznaczone na generowanie „magic state”, a rzeczywiste zasoby przeznaczone na obliczenia są bardzo ograniczone.
Jeśli ten przełom zostanie skutecznie powiększony, radykalnie zmniejszy skalę sprzętu potrzebną do budowy odpornych na błędy systemów kwantowych, co będzie miało ogromne znaczenie dla komercjalizacji obliczeń kwantowych.
Jednocześnie Google podkreśla, że technika ta nadal wymaga weryfikacji na większą skalę i jest jeszcze daleko od praktycznych zastosowań kwantowych obliczeń.
Na moment publikacji, cena akcji Google wzrosła w czwartek o 0,24%.
Magic state: czarna dziura zasobów obliczeń kwantowych
Magic state jest kluczowym elementem umożliwiającym „uniwersalne” obliczenia kwantowe. Aby procesory kwantowe mogły wykonywać złożone operacje wykraczające poza możliwości klasycznych komputerów, muszą polegać na magic state do generowania wymaganych zestawów operacji kwantowych. Magic state nie może być ponownie użyty po wyprodukowaniu, co czyni go rzadkim zasobem.
Wyzwanie stanowi również koszt produkcji. Niektóre szacunki pokazują, że komputery kwantowe mogą potrzebować aż 95% całkowitej mocy obliczeniowej na produkcję magic state, pozostawiając bardzo niewiele zasobów na faktyczne zadania obliczeniowe.
Ten problem został przewidziany już w 2004 roku przez naukowców, a przez kolejne dwadzieścia lat społeczność naukowa nieustannie próbowała obniżyć koszty produkcji magic state, jednak postępy były powolne.
Propozycja hodowli magic state: znaczny wzrost efektywności zasobów
W 2024 roku badacze Google Quantum AI — Craig Gidney, Noah Shutty i Cody Jones — zaproponowali technikę hodowli magic state, opierając się na wcześniejszych publikacjach.
Rdzeniem koncepcji jest zaprojektowanie procesu produkcji magic state jako systemu filtrującego: wprowadzenie zaszumionych stanów kwantowych do niewielkiego obszaru na chipie, a następnie wykrywanie i odrzucanie wadliwych prób poprzez serię wysoce zsynchronizowanych operacji pomiarowych. Dzięki temu „hoduje się” stan kwantowy o wysokiej czystości i niskim wskaźniku błędów, jednocześnie kodując go w większym, bardziej użytecznym formacie.
Jednak przejście od teorii do implementacji sprzętowej nie było łatwe. Naukowiec Emma Rosenfeld w początkowych testach uzyskiwała dane, które „wydawały się przeczyć prawom fizyki”.
Po kilku miesiącach dochodzenia, zespół odkrył, że przyczyną problemów były błędne założenia w technice pomiaru — hałas generowany przez dryf urządzeń elektrycznych i zmiany temperatury w laboratorium zaburzał skuteczność testów wzorcowych.
Aby temu zaradzić, zespół nie tylko wprowadził dodatkowe kontrole w systemie, aby ograniczyć wpływ hałasu, lecz także opracował nową technikę testów wzorcowych, wykorzystującą sam proces hodowli magic state jako narzędzie kalibracji.
Rekordowa wierność i błędy
Na procesorze Willow wyżej opisane rozwiązanie umożliwiło ostatecznie obniżenie wskaźnika błędów około 40-krotnie w porównaniu do niehodowanych stanów kwantowych, osiągając wierność logiczną T na poziomie 99,99%, co bije rekordy w tej dziedzinie.
Zespół Google dokonał także istotnego pokazu, weryfikując, że wyhodowany magic state może być pomyślnie przeniesiony między dwoma różnymi schematami korekcji kwantowych błędów — konkretnie z color code o odległości 3 (nowsza metoda korekcji błędów odpowiednia do operacji hodowlanych) na surface code o odległości 5 (bardziej dojrzała metoda korekcji błędów).
Ta „przeszczepiona” operacja udowodniła, że oczyszczony stan kwantowy może stabilnie przetrwać i zostać przeniesiony wewnątrz sprzętu, co toruje drogę do integracji techniki hodowli magic state z obecną architekturą obliczeń kwantowych Google.
Pomimo osiągniętego postępu, Google jasno deklaruje, że technika hodowli magic state nadal wymaga weryfikacji na większą skalę, zanim będzie mogła być prawdziwie wykorzystana do rzeczywistych zadań obliczeń kwantowych, a liczne wyzwania techniczne pozostają nierozwiązane.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Wosh aktywnie określa długoterminowe perspektywy AI, a ścieżka stóp procentowych Fed na październik pozostaje niejasna! Spadek rentowności amerykańskich obligacji otwiera okno dla technologicznego kontrataku?
Seria wypowiedzi Woscha na konferencji MFW wzmocniła przekonanie, że zaawansowane technologie AI mogą długoterminowo zmienić gospodarkę, jednak nie padła deklaracja o wstrzymaniu podwyżek stóp procentowych w październiku. Dla światowych akcji z sektora półprzewodników, które ostatnio mocno się wyprzedały i weszły w fazę korekty, pozytywne jest to, że Wosch nie wzmocnił dalszych oczekiwań na szybkie podwyżki stóp.
Samochód sportowy Tesli naprawdę będzie latał!
Druga generacja roadstera Tesli została uroczyście zaprezentowana na terenie testowym SpaceX, dziewięć lat po pierwotnej zapowiedzi w 2017 roku. Planowana seryjna produkcja ustalona jest na 2028 rok. Nowy samochód wyposażony jest w system przyssawki wentylatorowej oraz sprężonego powietrza, umożliwiające realny „lot”. Elon Musk potwierdził, że będzie to ostatni model Tesli ze wsparciem dla ręcznego prowadzenia. Analizy przewidują, iż sprzedaż 7000 egzemplarzy w pierwszym roku może przynieść prawie 2 miliardy dolarów przychodu, a bardzo wysoka marża jest kluczową wartością biznesową tego produktu.
Nadchodzi sezon raportów finansowych! Citadel Securities: Najbliższe tygodnie będą prawdziwym testem presji fundamentalnej dla amerykańskich akcji
Sezon wyników kwartalnych na amerykańskiej giełdzie za trzeci kwartał się rozpoczął, a rynek oczekuje, że zysk na akcję indeksu S&P 500 wzrośnie rok do roku o 27%, co stanowi trzeci najwyższy próg przedsezonowy od 2010 roku. Jednak wzrost ten jest silnie skoncentrowany – Micron i Nvidia odpowiadają łącznie za 36% prognozowanego wkładu. Netto zakupy inwestorów indywidualnych w ciągu tygodnia wzrosły do 9,1 miliarda dolarów, a tempo zakupów akcji półprzewodników osiągnęło rekordowy poziom. Citadel Securities ostrzega, że zmienność indeksu spadła do najniższego poziomu od prawie 30 lat, podczas gdy ryzyko związane z pojedynczymi akcjami cicho rośnie, co sprawia, że selekcja poszczególnych spółek przewyższa proste zwiększanie udziałów w indeksie.
Niebezpieczny sygnał? Trzej założyciele CoreWeave sprzedali akcje o wartości 3,3 miliarda dolarów po IPO
Założyciele sprzedali udziały w czasie, który obiektywnie pozwolił uniknąć 60% spadku ceny akcji, a niektórzy zrealizowali już prawie 40% swojego majątku. Za tym druzgocącym kontrastem kryje się fakt, że spółka ma zadłużenie sięgające 52 mld dolarów, a prawdopodobieństwo niewypłacalności w ciągu pięciu lat przekracza 60%. Obecnie zadłużenie firmy wynosi aż 52 mld dolarów, a przewidywany skumulowany wolny przepływ środków pieniężnych w latach 2026-2028 wynosi minus 71 mld dolarów. Model firmy, polegający na pożyczaniu pieniędzy na 9% odsetek, by osiągnąć 1% zysku, jest krytykowany jako „subprime” branży AI. Wysoce lewarowana gra finansowania mocy obliczeniowej staje w obliczu ostatecznego testu rynkowego.
Ceny krypto
Więcej
