IBM’in kuantum hesaplama yol haritasındaki en son makine olan Heron’a, şirket hata düzeltme hedefine doğru ilerlerken donanım ve yazılım desteği verildi.
Hata düzeltme, ticari kullanıma kapıları açacak olan kuantum hesaplamanın kutsal kâsesi olarak görülüyor. Bu uzun yıllar alabilir, ancak IBM Heron, şirketin, yürütme sırasındaki aygıt gürültüsünü modelleyerek kullanıcıların devre hatalarını azaltmasına olanak tanıyan teknikler olarak tanımladığı hata azaltma olanağı sunuyor.
Başka bir deyişle, bu, günümüzün kuantum hesaplama teknolojisinin doğasında olan hatalar açısından gürültüyü aşmak için IBM kuantum bilgisayarlarını programlarken yazılım geliştiricilerin yapması gereken bir şeydir.
IBM Quantum başkan yardımcısı Jay Gambetta, “IBM Quantum donanımı ve Qiskit’teki ilerlemeler, kullanıcılarımızın gelişmiş kuantum ve klasik süper bilgi işlem kaynaklarının, ilgili güçlü yönlerini birleştirmek için bir araya getirilebileceği yeni algoritmalar oluşturmasına olanak tanıyor” dedi.
“Bilgisayarın geleceğinin temel dayanağı olarak hata düzeltmeli kuantum sistemlerine yönelik yol haritamızda ilerledikçe, bugün endüstriler arasında keşfedilen algoritmalar, QPU’ların yakınsaması tarafından oluşturulan keşfedilmemiş hesaplama alanlarının tam potansiyelini gerçekleştirmenin anahtarı olacaktır. [quantum processing units]CPU’lar [central processing units]ve GPU’lar [graphics processing units].”
Heron duyurusuyla bağlantılı olarak IBM, Qiskit yazılım geliştirici setine birkaç yeni araç ekledi. Bunlar arasında yapay zeka (AI) ile kuantum donanımı için kuantum devrelerinin optimizasyonunu güçlendiren Qiskit Transpiler Hizmeti ve geliştiricilerin IBM Granite tabanlı üretken yapay zeka modelleriyle kolayca kuantum kodu oluşturmasına yardımcı olan Qiskit Code Assistant gibi araçlar yer alıyor.
Ayrıca yazılım geliştiricilerin kuantum ve klasik sistemlerde ilk kuantum merkezli süper bilgi işlem yaklaşımlarını çalıştırmasına olanak tanıyan Qiskit Serverless’ı ve IBM, Algorithmiq, Qedma, QunaSys, Q-CTRL ve Multiverse Computing’den hizmetlerin sunulmasını sağlamak için IBM Qiskit Functions Catalog’u da ekliyor.
Hata düzeltme çığır açan bir gelişmedir
NPL’nin kuantum teknolojisi bölümünün bilim başkanı Tobias Lindstrom, hata düzeltmesi düzeltildikten sonra kuantum hesaplamada adım adım bir değişikliğin gerçekleşeceğine inanıyor.
“Bugün ölçeklendirmeyle sınırlıyız çünkü hata düzeltmemiz yok” dedi. “Anladığım kadarıyla, mantıksal olarak hataları düzelten bir kübit oluşturduğunuzda, sizi daha fazlasını oluşturmaktan alıkoyacak hiçbir şey yok. Bu bir mühendislik mücadelesidir.”
Hata düzeltmesi olduğunda, çalışan bir kuantum bilgisayarın Moore Yasası ile aynı kuralları izleyip izlemeyeceği sorusuna yanıt olarak “daha fazla para harcayabilirsiniz ancak ölçeklendirmenin sınırı yoktur” diye ekledi. Bir işlemcideki transistörlerin sayısı her iki yılda bir aynı fiyata iki katına çıkar.
Hata düzeltmeye odaklanan planlarda çok fazla ilerleme kaydedilmiş olsa da Lindstrom, teknikler eninde sonunda uzmanlaşıldığında kuantum hesaplamanın benimsenmesinin hızlanacağını bekliyor.
Belki 10.000 kübitlik böyle bir bilgisayarın bilet fiyatı 1 milyar dolar olsa bile Lindstrom, fiyatın bazı kuruluşlar ve hükümetler için bir engel olmayacağını düşünüyor: “Bunun insanları durduracağını sanmıyorum. kuantum bilgisayar kadar kullanışlı bir şey.”
Bunun anlamı, kuantum bilgisayarların muhtemelen başlangıçta yalnızca hükümetler veya çok büyük şirketler tarafından satın alınacağıdır.
Lindstrom’un ve sektördeki birçok kişinin kuantum hesaplamanın optimize edebileceğini düşündüğü belirli bir sorun sınıfı var. Kuantum kimyası gibi “kuantum tipi problemlerin” kuantum hesaplamanın malzeme biliminde uygulanabileceği ve daha yeşil teknolojilerin geliştirilmesi gibi fırsatlara yol açabileceği büyük fırsatlar arasında yer almasının şaşırtıcı olmadığını söyledi.
Lindstrom, tam donanımlı bilgisayarlar olmasa da Birleşik Krallık Araştırma ve İnovasyon’un kuantum test yatağı programını “önemli bir adım” olarak nitelendirdi. Kuantum teknolojisinin bu “göstericileri”, kuantum bilişim firmalarının Birleşik Krallık’ta kuruluşların doğrudan erişebileceği makineler geliştirmeleri için bir yol sağlıyor.
Sorunları çözmek ve becerileri geliştirmek
IBM’in Gambetta’sı gibi Lindstrom da kuantum cihazlarını belirli iş yüklerini hızlandırmak için kullanılacak karışımın bir parçası olarak görüyor: “İyi bir benzetme muhtemelen GPU’ları veya FPGA’leri kullanmak gibi bir şeydir [file programmable gate arrays] yüksek performanslı bilgi işlem bağlamında. Hala normal bir bilgisayarda oturum açıyorsunuz ancak bazı sorunlar için GPU veya FPGA kullanıyorsunuz.”
Kuantum hesaplama çağı, GPU’larda olduğu gibi, kuantum işlemcinin CPU için etkili bir şekilde hızlandırıcı veya yardımcı işlemci olarak hareket etmesini içerecektir. Lindstrom, ideal bir dünyada bir programcının tercih ettiği programlama dilini kullanacağına ve kaynak kodu derleyici aracının daha sonra bu kodu inceleyeceğine ve programdaki hangi adımların bir optimizasyon adımı gerektirdiğine karar vereceğine ve ardından buna en iyi şekilde boşaltma yoluyla hizmet verilip verilmeyeceğini değerlendireceğine inanıyor. görevi bir kuantum işlemciye
“Kullanıcı kolaylığı açısından ideal senaryo bu, ancak mevcut kaynakları kullanmanın en iyi yolu olmayabilir” dedi.
Lindstrom’a göre, bilgisayar mimarisini derinlemesine anlayan bir grup uzman programcının olması gerekiyor: “Bence bunun iyi bir benzeri, insanların donanımdan en yüksek performansı elde etmek için montaj dilinde programlama yaptığı 1980’lerdeki klasik bilgisayarlar olabilir. .”
Sektördeki mevcut çabalara bakıldığında Lindstrom, kuantum hesaplamayı teknoloji konusunda derinlemesine bir altyapıya sahip olmayan kişiler için daha erişilebilir hale getirmek için çalışmalar yapıldığını ancak bunun bugün mümkün olmadığını söyledi.
“Öngörülebilir gelecekte, kuantum hesaplamayı gerçekten anlayan ve daha kodu yazmaya başlamadan sorunu formüle edebilen ikinci bir kategorideki insanlara da ihtiyacınız olacak” dedi.
Lindstrom’a göre, CIO’lar kuantum hesaplamanın teknoloji karışımının bir parçası olduğu bir gelecek planlarken bunun beceri perspektifinden anlamı, GPU’lar için ihtiyaç duyulan becerilerin geliştirilmesine benzer bir hikaye.
“İnsanlar GPU’nun farkında çünkü GPU çok uzun süredir bilgi işlem ekosisteminin bir parçası, ancak GPU’nun nasıl oluşturulacağını bilmeleri gerekmiyor; yalnızca API’leri anlamaları gerekiyor. [application programming interfaces] ve GPU’ların hangi sorunlar için kullanılabileceğini.”