Quantum Machines ve Nvidia, kuantum bilgisayarlar için hata düzeltme konusundaki engelleri aşmaya yönelik önemli bir adım attı. Yaklaşık bir buçuk yıl önce duyurulan ortaklıkları, Nvidia’nın güçlü DGX Quantum platformu ve Quantum Machines’in gelişmiş kuantum kontrol donanımını bir araya getirmişti. Son olarak bu iş birliği, Rigetti kuantum çipindeki kübitleri kalibre etmek için Nvidia’nın hazır bir pekiştirmeli öğrenme modelini kullanarak başarılı sonuçlar elde etti.
Nvidia, kuantum bilgisayarlarda hatayı sıfıra indiriyor
Quantum Machines’in kurucusu ve CTO’su Yonatan Cohen, şirketin uzun zamandır kuantum işlemcileri kontrol etmek için klasik bilgi işlem motorlarını kullanmayı hedeflediğini belirtti. Ancak, küçük ve sınırlı klasik bilgisayarlar yerine Nvidia’nın DGX platformunun yüksek işlem gücü, çok daha kapsamlı bir kontrol sağladı. Bu projede hedef, esas olarak kübitlerin rotasyonunu kontrol eden “π darbeleri”nin sürekli olarak kalibre edilmesi oldu. Bu süreç, kuantum bilgisayarların yüksek doğrulukta çalışmasını sağlarken hata düzeltmeye giden yolda önemli bir adım olarak görülüyor.
Kalibrasyon, başlangıçta bir defalık bir işlem gibi görünse de aslında kuantum bilgisayarların performansı sürekli olarak değişim gösterir. Cohen, bu değişkenliği azaltarak sürekli yüksek doğrulukta işlem yapılmasının, kuantum hata düzeltme için gerekli olduğunu vurguladı. Pekiştirmeli öğrenme, bu gibi yoğun hesaplama gerektiren sürekli kalibrasyon problemlerini çözmek için son derece etkili bir yöntem olarak kullanıldı.
Nvidia’nın kuantum bilgi işlem ürün müdürü Sam Stanwyck, kuantum bilgisayarların ölçeklenmesiyle birlikte ortaya çıkan yoğun hesaplama problemlerinin bu tür bir süper bilgi işlem gücünü gerektirdiğini belirtti. Stanwyck, DGX Quantum platformunun düşük gecikme süresi ile bu tür hesaplamaları gerçekleştirmek için gereken altyapıyı sunduğunu ifade etti. Hatta, kalibrasyondaki küçük bir iyileştirmenin bile hata düzeltmede büyük gelişmelere yol açabileceğini belirtti. Quantum Machines Ürün Müdürü Ramon Szmuk da kalibrasyondaki %10’luk bir iyileştirmenin bile doğrusal olmayan bir şekilde kübitlerin hata düzeltme performansını arttırabileceğine dikkat çekti.
Bu proje henüz başlangıç aşamasında ve nispeten basit kuantum devrelerinde çalışıyor. Ancak ekip, bu yöntemin çok daha derin devrelere ve geniş ölçekli sistemlere uyarlanabileceğini öngörüyor. Nvidia ve Quantum Machines, bu araçları daha fazla araştırmacının kullanımına sunmayı planlıyor. Gelecek yıl piyasaya sürülecek Nvidia’nın Blackwell çipleri ise bu projeye daha da güçlü bir bilgi işlem platformu sağlayacak.
