Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Прорыв в квантовых вычислениях: точность вентилей — 99,999%

Группа исследователей из Делфтского технического университета, работающая совместно с Fujitsu и Element Six, разработала квантовые вентили, использование которых позволило снизить уровень ошибок до менее чем 0,1%.

Статья с результатами исследования опубликована в журнале Physical Review Applied.

Команда под руководством Ханса Бартлинга решила одну из ключевых задач квантовых вычислений — добиться вероятности ошибки менее 1% на каждый вентиль. Это открывает возможность компенсировать возникающие шумы с помощью механизмов коррекции ошибок.

В основе разработки — алмазные кубиты, использующие электронный и ядерный спины азото-замещённых вакансий в кристаллической решётке. Такие кубиты демонстрируют высокую стабильность при низких температурах благодаря минимальному взаимодействию с внешней средой. Однако сложности в управлении спиновыми состояниями и внешние помехи ранее не позволяли достичь необходимой точности.

Учёным из Делфта удалось решить эту проблему, применив алмазы с пониженным содержанием изотопа углерод-13 — основного источника импульсных помех. Кроме того, им удалось изолировать кубиты от остаточного шума. Для коррекции ошибок использовался метод томографии наборов вентилей, который позволяет выявлять даже незначительные отклонения в работе квантовых операций.

В результате точность однокубитовых операций достигла 99,999%. При масштабировании системы точность снижается, но остаётся в пределах менее 0,1%. По мнению исследователей, полученные результаты могут повысить точность вычислений не только в алмазных системах, но и на базе более доступных материалов — например, карбида кремния или кремния.

Тем не менее, как отмечают авторы работы, до коммерческого применения квантовых вычислений ещё предстоит пройти долгий путь. Необходима доработка всего технологического стека, и научному сообществу предстоит тесное взаимодействие с индустрией.

Ранее о решениях, устраняющих ключевые барьеры на пути к масштабируемым квантовым вычислителям, сообщали Google и Microsoft.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru