Гарвардский университет совместно с несколькими организациями представил технологию квантовых цифровых двойников

Квантовые технологии рассматриваются как технология с преобразующим потенциалом, способная сыграть важную роль в решении сложных задач. Однако развитие аппаратного обеспечения квантовых вычислений сталкивается со многими проблемами, такими как шум, калибровка и масштабирование, что приводит к медленному прогрессу. В то же время программное обеспечение отстает из-за необходимости адаптации к различным платформам, и отрасль остро нуждается в безопасной и эффективной тестовой среде для проверки оборудования и алгоритмов.

Технология квантовых цифровых двойников, являющаяся программной копией на основе физики, становится ключевым инструментом в разработке квантовых вычислений. Она работает на высокопроизводительных классических компьютерах, моделируя поведение конкретных квантовых устройств в реальном времени, предоставляя виртуальную тестовую среду. Это позволяет исследователям и разработчикам экспериментировать с квантовыми алгоритмами, стратегиями управления и методами смягчения ошибок, не полагаясь на дорогостоящее квантовое оборудование.

Квантовые цифровые двойники также могут генерировать данные для обучения искусственного интеллекта, оптимизировать конфигурацию оборудования и прогнозировать производительность. Они обеспечивают синхронное обновление моделей с физическими машинами, поддерживают прототипирование и виртуальные эксперименты, снижая затраты и риски. Например, аппаратно-точный цифровой двойник, представленный командой AWS, Университета Южной Калифорнии, Гарвардского университета и Quantum Elements, смоделировал 97-кубитный код на одном узле AWS Hpc7a, уловив ошибки, пропущенные традиционными симуляторами.

Эта технология квантовых цифровых двойников сокращает цикл обучения оборудования с нескольких недель до нескольких часов, значительно снижает экспериментальные затраты и способствует междисциплинарному сотрудничеству. Она рассматривается как важный компонент квантовой инфраструктуры, способный ускорить переход от текущей стадии NISQ к отказоустойчивым квантовым вычислениям. Эксперты отмечают, что цифровые двойники с непрерывным обучением на основе ИИ будут оптимизировать существующее оборудование и продвигать процесс практического внедрения квантовых вычислений.