17. április 2024. – A Riverlane kvantumszámítástechnikai vállalatot a DARPA (Defence Advanced Research Projects Agency) által finanszírozott Quantum Benchmarking program 2. fázisába választották.
A program célja kulcsfontosságú kvantumszámítási mérőszámok tervezése gyakorlatilag releváns problémákhoz, valamint a kritikus teljesítményküszöbök eléréséhez szükséges kvantum- és klasszikus erőforrások becslése.
Steve Brierley, a Riverlane vezérigazgatója és alapítója a következőket mondta: „A Riverlane küldetése, hogy a kvantumszámítástechnikát mielőbb hasznossá tegye, ezzel elindítva az emberi fejlődés korszakát, amely olyan jelentős, mint az ipari és digitális forradalom. A DARPA Quantum Benchmarking program ehhez a célhoz igazodik, segítve a kvantumközösséget mérni az előrehaladást és fenntartani a lendületet, miközben feloldjuk a kvantumhiba-javítást és lehetővé tesszük a hibatűrést.”
A hibatűrést egyre inkább a hasznos kvantumelőny eléréséhez szükséges követelménynek tekintik. Ennek eléréséhez ki kell javítani azokat a hibákat, amelyekre a kvantumbitek (qubitek) hajlamosak. Egyszerűen fogalmazva, a kvantum hibajavítás a hibatűrést lehetővé tevő technológia.
A hardvercégek, az akadémiai csoportok és a nemzeti laboratóriumok jelentős előrehaladást értek el a kis kvantumhiba-javított rendszerek terén, de továbbra is sok kihívás marad a hibatűrő eszközök nagy léptékű vezérlése terén.
A DARPA Quantum Benchmarking projektben a Riverlane olyan magas szintű egyetemekkel dolgozik együtt, mint a Dél-Kaliforniai Egyetem és a Sydneyi Egyetem, valamint olyan nemzeti laboratóriumokkal, mint a Los Alamos National Laboratory (LANL), hogy a gyakorlati problémák fontos referenciaértékeit azonosítsák, különösen a a plazmafizika, a folyadékdinamika, a kondenzált anyag és a nagy energiájú fizika területei. A csapat olyan eszközöket épít, amelyek segítségével megbecsülhetik a kvantumalgoritmusok megvalósításához szükséges kvantum- és klasszikus erőforrásokat a benchmark problémák léptékű megoldásához.
Hari Krovi, vezető kvantumkutató, Riverlane, kifejtette: „A hibatűrés jelentős általános költségeket fog eredményezni, mind a qubitszám, mind a számítási idő tekintetében, és ezt fontos figyelembe venni a klasszikus technikákkal való összehasonlítás során. Egy ideje ismert, hogy az enyhe gyorsulások, mint például a négyzetes gyorsítás, eltűnhetnek, ha figyelembe vesszük a hibatűrést. A hibatűrésnek számos különböző megközelítése van, amelyeket figyelembe kell venni, és mindegyik olyan általános költségekhez vezet, amelyek sok nagyságrenddel változhatnak.”
Krovi hozzátette: „A rendszerhibák azonosítását és kijavítását segítő kvantumkód kiválasztása különböző általános költségekhez vezethet. A Surface Code jól kidolgozott, és a csapat az ezen a megközelítésen alapuló becslésekre összpontosít.”
Az ebben a programban végzett munka kvantitatív megértést nyújt a gyakorlati kvantumelőnyökről, és tájékoztatást nyújthat arról, hogy a kvantumszámítástechnika bomlasztó-e, és mennyire bomlasztó a különböző területeken.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://insidehpc.com/2024/04/riverlane-wins-darpa-quantum-benchmarking-program-grant/