Gelişmiş teknolojiler alanında faaliyet gösteren Quantum X Labs (QXL), yapay zekâ destekli kuantum hata düzeltme programının teknik yol haritasında kaydedilen ilerlemeleri duyurdu.
Şirketin çalışmaları, QXL’ın önemli kilometre taşlarını gözden geçirmeye ve NVIDIA hızlandırılmış hesaplama altyapısı ile NVIDIA CUDA-Q QEC yazılım kütüphanelerinden yararlanmaya odaklanıyor. QXL, simülasyon tabanlı doğrulamadan donanım kaynaklı sendrom verilerine ve gelecekte gerçek zamanlı kod çözücüye geçiş sürecinde ilerliyor.
QXL, iki önemli geliştirme adımını tamamladı. İlk olarak, Deep Quantum Error Correction (DQEC) iş akışını bir NVIDIA GPU üzerinde AWS ortamında çalıştırdı ve dönüştürücü tabanlı QECCT kod çözücüsünü, klasik Minimum-Weight Perfect Matching (MWPM) kod çözücüsüyle, kontrollü toric-code gürültü konfigürasyonlarında karşılaştırdı. QECCT, belirli simülasyon senaryolarında MWPM’ye üstünlük sağladı.
Ayrıca QXL, Google’ın kamuya açık surface-code geometrisi ve deney yapısı temel alınarak modellenen sentetik surface-code konfigürasyonlarını da test etti. Farklı kod mesafelerini kapsayan bu senaryolarda, QECCT kod çözücüsü değişen fiziksel hata koşullarında istikrarlı mantıksal ve bit hata oranları gösterdi.
Bu sonuçlar, yöntemin kontrollü simülasyon ortamlarında doğrulanmasına yönelik ilk adım olarak değerlendiriliyor. İlerleyen dönemde, bu değerlendirmelerin kamuya açık deneysel veri setlerine genişletilmesi ve CUDA-Q QEC çerçeveleriyle uyumlu veri akışları ile kod çözücü iş akışlarının daha da geliştirilmesi hedefleniyor.
Daha geniş yol haritasında, QXL’ın Quantum Machines şirketi IQCC ile birlikte süper iletken kuantum işlemci donanımı üzerinde donanım kaynaklı sendrom verisi üretmeye yönelik planlanan çalışmaları da yer alıyor. Ayrıca QXL, NVIDIA Ising tabanlı yapay zekâ ön kod çözücü iş akışlarının ve düşük gecikmeli optimizasyonun, yol haritasının farklı aşamalarında en fazla katma değeri nerede sağlayabileceğini değerlendiriyor.
Quantum X Labs Baş Kuantum Teknoloji Bilimcisi Prof. Nir Sharon, bu sonuçların programı bulut dağıtımından ölçümlenmiş kod çözücü performansı ve surface-code veri akışına taşıdığı için önemli olduğunu belirtti. Sharon, NVIDIA hızlandırılmış hesaplama, CUDA-Q QEC ve düşük gecikmeli QEC uzmanlığıyla QXL’ın yol haritasını hızlandırdıklarını, IQCC’nin ise donanım kaynaklı sendrom verisine geçişte yol açtığını ifade etti. Bu aşamalı yaklaşımın, çevrimdışı kıyaslamadan pratik gerçek zamanlı QEC’ye geçişi hedeflediğini vurguladı.
QXL’ın DQEC teknolojisi, QEC kod yapısı ve sendrom bilgisini kullanarak mantıksal düzeltmeleri tahmin eden, şirkete ait özel bir dönüştürücü mimarisine dayanıyor. Program, birden fazla stabilizatör kodu iş akışını desteklemeyi ve kod çözücüyü hızlandırılmış QEC sistemlerinde tam kod çözücü, ön kod çözücü veya hibrit bileşen olarak değerlendirmeyi amaçlıyor.
Bu içerik hazırlanırken faydalanılan kaynaklar: stocktitan.net
