如何驗(yàn)證量子芯片是否正確計算？

邁向?qū)嵱昧孔佑嬎愕囊徊剑瑏碜訫IT，Google和其他地方的研究人員設(shè)計了一種系統(tǒng)，可以驗(yàn)證量子芯片何時能夠準(zhǔn)確執(zhí)行傳統(tǒng)計算機(jī)無法執(zhí)行的復(fù)雜計算。

量子芯片使用稱為“量子位”的量子位執(zhí)行計算，量子位可以表示對應(yīng)于經(jīng)典二進(jìn)制位的兩個狀態(tài)(0或1)或兩個狀態(tài)的“量子疊加”。獨(dú)特的疊加狀態(tài)可以使量子計算機(jī)解決經(jīng)典計算機(jī)幾乎無法解決的問題，從而可能在材料設(shè)計，藥物發(fā)現(xiàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面取得突破。

完整的量子計算機(jī)將需要數(shù)百萬個量子位，但這還不可行。在過去的幾年中，研究人員已開始開發(fā)包含大約50至100量子位的“噪聲中級量子”(NISQ)芯片。這足以證明“量子優(yōu)勢”，這意味著NISQ芯片可以解決某些傳統(tǒng)計算機(jī)難以處理的算法。但是，驗(yàn)證芯片是否按預(yù)期執(zhí)行操作會非常低效。芯片的輸出看起來可能完全是隨機(jī)的，因此需要很長時間來模擬步驟以確定一切是否按計劃進(jìn)行。

在《自然物理學(xué)》上發(fā)表的一篇論文中，研究人員描述了一種新穎的協(xié)議，可以有效地驗(yàn)證NISQ芯片已經(jīng)執(zhí)行了所有正確的量子操作。他們在定制量子光子芯片上運(yùn)行的一個非常困難的量子問題上驗(yàn)證了其協(xié)議。

“隨著工業(yè)和學(xué)術(shù)界的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)超越了能超越傳統(tǒng)機(jī)器的量子機(jī)器的風(fēng)口浪尖，量子驗(yàn)證的任務(wù)變得至關(guān)重要，”電子工程和計算機(jī)科學(xué)系的博士后第一作者雅克·卡洛蘭(Jacques Carolan)說。 EECS)和電子研究實(shí)驗(yàn)室(RLE)。“我們的技術(shù)為驗(yàn)證多種量子系統(tǒng)提供了重要工具。因?yàn)槿绻彝顿Y數(shù)十億美元來制造量子芯片，那肯定會做一些有趣的事情。”

麻省理工學(xué)院的EECS和RLE的研究人員以及Google Quantum AI實(shí)驗(yàn)室，Elenion Technologies，Lightmatter和Zapata Computing的研究人員也與Carolan一同加入了論文。

分而治之

研究人員的工作實(shí)質(zhì)上是將量子電路生成的輸出量子狀態(tài)追溯到已知的輸入狀態(tài)。這樣做可以揭示對輸入執(zhí)行了哪些電路操作以產(chǎn)生輸出。這些操作應(yīng)始終與研究人員編寫的程序匹配。如果不是這樣，研究人員可以使用這些信息來確定芯片上哪里出了問題。

卡羅蘭說，新協(xié)議的核心是“可變量子解采樣”，它是一種“分而治之”的方法，它將輸出量子狀態(tài)分解為多個塊。“我們不需要一次很長時間地完成全部操作，而是逐層進(jìn)行這項(xiàng)無擾的工作。這使我們能夠分解問題，以更有效的方式解決它。” Carolan說。

為此，研究人員從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中汲取了靈感-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多層計算解決了問題-建立了一個新穎的“量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(QNN)，其中每個層代表一組量子運(yùn)算。

為了運(yùn)行QNN，他們使用傳統(tǒng)的硅制造技術(shù)來構(gòu)建一個2 x 5毫米NISQ芯片，該芯片具有170多個控制參數(shù)，這些可調(diào)電路組件使操縱光子路徑更加容易。成對的光子從外部組件以特定的波長生成，并注入到芯片中。光子穿過芯片的移相器(它們會改變光子的路徑)相互干擾。這將產(chǎn)生一個隨機(jī)的量子輸出狀態(tài)-表示在計算過程中將發(fā)生的情況。輸出由一組外部光電探測器傳感器測量。

該輸出將發(fā)送到QNN。第一層使用復(fù)雜的優(yōu)化技術(shù)來挖掘嘈雜的輸出，以查明所有加在一起的單個光子的簽名。然后，它“解擾”該組中的單個光子，以識別哪些電路操作將其返回到其已知的輸入狀態(tài)。這些操作應(yīng)與任務(wù)的電路特定設(shè)計完全匹配。所有后續(xù)層都進(jìn)行相同的計算-從方程式中刪除以前未加密的光子-直到所有光子都未加密。

例如，假設(shè)輸入到處理器的量子位的輸入狀態(tài)全為零。NISQ芯片對量子位執(zhí)行一堆操作，以生成大量的，看似隨機(jī)變化的數(shù)字作為輸出。(輸出數(shù)量將一直處于量子疊加狀態(tài)，因此會不斷變化。)QNN選擇該大量數(shù)量的塊。然后，它逐層確定哪些操作將每個量子位還原回其輸入狀態(tài)零。如果有任何操作與原始計劃的操作不同，則說明出現(xiàn)了問題。研究人員可以檢查預(yù)期輸出與輸入狀態(tài)之間的不匹配情況，并使用該信息來調(diào)整電路設(shè)計。

玻色子“未采樣”

在實(shí)驗(yàn)中，研究小組成功運(yùn)行了一項(xiàng)流行的計算任務(wù)，該任務(wù)用于證明量子優(yōu)勢，稱為“玻色子采樣”，通常在光子芯片上執(zhí)行。在本練習(xí)中，移相器和其他光學(xué)組件將操縱一組輸入光子并將其轉(zhuǎn)換為輸出光子的不同量子疊加。最終，任務(wù)是計算某個輸入狀態(tài)與某個輸出狀態(tài)匹配的概率。從本質(zhì)上講，這將是一些概率分布的樣本。

但是由于光子的不可預(yù)測的行為，經(jīng)典計算機(jī)幾乎不可能計算這些樣本。從理論上講，NISQ芯片可以相當(dāng)快地計算它們。但是，由于NISQ操作和任務(wù)本身的復(fù)雜性，到目前為止，還沒有方法可以快速，輕松地進(jìn)行驗(yàn)證。

卡洛蘭說：“賦予這些芯片量子計算能力的相同特性幾乎使它們無法驗(yàn)證。”

在實(shí)驗(yàn)中，研究人員能夠在其自定義NISQ芯片上“解采樣”遇到玻色子采樣問題的兩個光子-而且只需一小段時間即可采用傳統(tǒng)的驗(yàn)證方法。

“這是一篇出色的論文，它使用非線性量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)黑匣子執(zhí)行的未知unit運(yùn)算，”約克大學(xué)專門研究量子技術(shù)的計算機(jī)科學(xué)教授Stefano Pirandola說。“很明顯，該方案對于驗(yàn)證由量子電路(例如，由NISQ處理器執(zhí)行)的實(shí)際門可能非常有用。從這個角度來看，該方案是未來量子工程師的重要基準(zhǔn)測試工具。這個想法明顯地在光子量子芯片上實(shí)現(xiàn)了。”

卡羅蘭說，盡管該方法是為量子驗(yàn)證目的而設(shè)計的，但它也可以幫助捕獲有用的物理性質(zhì)。例如，某些分子在激發(fā)時會振動，然后基于這些振動發(fā)出光子。通過將這些光子注入光子芯片，Carolan說，解擾技術(shù)可用于發(fā)現(xiàn)有關(guān)那些分子的量子動力學(xué)的信息，以幫助進(jìn)行生物工程分子設(shè)計。它也可以用來解擾攜帶量子信息的光子，這些量子信息通過湍流空間或材料而積累了噪聲。

卡羅蘭說：“夢想是將其應(yīng)用于物理世界中有趣的問題。”