گوگل به راهحلی تازه برای یکی از بنبستهای سختافزاری رایانش کوانتومی دست یافته است. در مسیر ساخت پردازندههای کوانتومی کارآمد، چالشهای بزرگی مانند تولید کیوبیتهای منطقی با کیفیت بالا یا ایجاد حالتهای محاسباتی لازم وجود دارد. اما یک مانع کمتر دیدهشده اما حیاتی همواره محاسبات را با اختلال مواجه کرده است: افت کالیبراسیون به مرور زمان.
چرا کیوبیتها نیاز به تنظیم مجدد دارند؟
سختافزارهای کوانتومی، بهویژه مدلهای مبتنی بر ترانسمون و کیوبیتهای ابررسانا، ذاتاً از یکنواختی کامل برخوردار نیستند. حتی تغییرات جزئی در ساخت یا نوسانات دمایی میتواند فرکانس و دامنه پالسهای مایکروویو را که برای کنترل کیوبیتها استفاده میشوند، منحرف کند. این پدیده که در ادبیات تخصصی به آن رانش یا Drift میگویند، باعث افزایش نرخ خطا در الگوریتمهای طولانی میشود. راهحل سنتی این است که دستگاه متوقف شود، پارامترها بازخوانی شوند و کالیبراسیون از نو انجام گیرد. این توقف عملاً استفاده از رایانش کوانتومی برای محاسبات بلندمدت را غیرعملی میکند.
استفاده از دادههای تصحیح خطا برای کالیبراسیون زنده
تحقیقات اخیر نشان میدهد نیازی به توقف پردازش نیست. پژوهشگران گوگل پی بردند که دادههایی که به طور طبیعی در فرآیند تصحیح خطای کوانتومی جمعآوری میشوند، پتانسیل کافی برای کالیبره کردن مستمر پردازنده را دارند. به جای اجرای چرخههای کالیبراسیون جداگانه که زمان محاسبات را از بین میبرند، سیستم به صورت موازی از نتایج تصحیح خطا برای بهروزرسانی لحظهای تنظیمات سختافزار استفاده میکند.
این رویکرد دو مزیت کلیدی ایجاد میکند: اولاً پیوستگی محاسبات حفظ میشود و ثانیاً دادههای موجود برای تصحیح خطا، بدون نیاز به ذخیرهسازی یا پردازش اضافی، مستقیماً در چرخه کنترل بازخورده میشوند.
نقش یادگیری تقویتی در پایش پارامترها
هسته این فناوری از الگوریتمهای یادگیری تقویتی بهره میبرد. این سیستمها قادرند الگوهای رانش را در طول زمان شناسایی کرده و به صورت خودکار فرکانس و دامنه پالسهای ورودی را بهینه کنند. به جای تنظیمات دستی که تنها برای یک لحظه کارایی دارند، مدل یادگیری ماشین مداوماً محیط کوانتومی را اسکن کرده و در صورت تشخیص انحراف جزئی، پارامترها را به حالت ایدهآل بازمیگرداند.
معماری سختافزاری و کنترل خارجی
تراشههای پیشرفته کوانتومی گوگل بر پایه ترانسمونها طراحی شدهاند. این ساختارها از یک حلقه سیم ابررسانا تشکیل شده که به یک تشدیدگر الکترومغناطیسی متصل است. برای تحویل دستورات کوانتومی، شاتهای کوتاهی از فوتونهای مایکروویو فرستاده میشود. از آنجا که کیوبیتها در دمای نزدیک به صفر مطلق درون مخازن تخلیه حرارتی قرار دارند، تمام سختافزار کنترلی شامل کامپیوترهای کلاسیک و جنراتورهای سیگنال، در محیطی بیرونی و با دمای اتاق مستقر شدهاند.
این جدایی فیزیکی بین هسته کوانتومی و سیستم کنترل کپسول، چالش مهندسی قابلتوجهی ایجاد میکند. تأخیر در سیگنالهای کنترلی یا نویز در خطوط انتقال میتواند دقیقترین حالتهای کوانتومی را خراب کند. روش جدید گوگل با ادغام فرآیند کالیبراسیون در حین اجرا، این شکاف زمانی و فیزیکی را پر کرده و پایداری سیستم را در محاسبات پیچیده تضمین میکند.
با حذف نیاز به توقف سیستم برای تنظیم مجدد، گام بعدی در مسیر تجاریسازی رایانش کوانتومی برداشته شده است. اگر چه هنوز فاصله زیادی تا رسیدن به مزیت کوانتومی عملی باقی است، اما ادغام یادگیری ماشین با لایه سختافزار، مسیر را برای ساخت پردازندههای کوانتومی مقیاسپذیر هموارتر خواهد کرد. آینده از آن سیستمهایی است که بتوانند خودشان را در حین کار تعمیر کنند.
