Kuantum hafızanın son derece güçlü olduğu kanıtlanıyor

Kuantum sistemlerini (kuantum mekaniğinin sezgisel olmayan kurallarına uyan parçacık toplulukları) incelemek kolay değil. Kuantum teorisinin temel taşı olan Heisenberg’in belirsizlik ilkesi, bir parçacığın tam konumunu ve hızını aynı anda ölçmenin imkansız olduğunu söylüyor; bu, olup biteni anlamak için çok önemli bir bilgi.

Örneğin belirli bir elektron kümesini incelemek için araştırmacıların bu konuda akıllı olmaları gerekir. Bir kutu elektronu alıp onu farklı şekillerde saplayabilirler ve sonunda neye benzediğinin fotoğrafını çekebilirler. Bunu yaparak, iş başındaki iç kuantum dinamiklerini yeniden yapılandırmayı umuyorlar.

Ancak bir sorun var: Sistemin tüm özelliklerini aynı anda ölçemiyorlar. Yani tekrarlıyorlar. Kendi sistemleriyle başlayacaklar, sonra saklayacaklar, sonra ölçecekler. Sonra tekrar yapacaklar. Her yinelemede yeni bir özellik kümesini ölçecekler. Yeterli sayıda anlık görüntüyü bir araya getirdiğinizde, makine öğrenimi algoritmaları orijinal sistemin tüm özelliklerinin yeniden oluşturulmasına veya en azından bunlara gerçekten yaklaşmanıza yardımcı olabilir.

Bu yorucu bir süreçtir. Ancak teoride kuantum bilgisayarlar yardımcı olabilir. Kuantum kurallarına göre çalışan bu makineler, kuantum sistemlerinin işleyişini modelleme konusunda sıradan bilgisayarlardan çok daha iyi olma potansiyeline sahip. Ayrıca bilgiyi klasik ikili bellekte değil, kuantum bellek adı verilen daha karmaşık bir biçimde depolayabilirler. Bu, parçacıkların daha zengin ve daha doğru tanımlarına olanak tanır. Bu aynı zamanda bir bilgisayarın bir kuantum durumunun birden fazla kopyasını çalışma belleğinde tutabileceği anlamına da gelir.

Birkaç yıl önce Caltech merkezli bir ekip Kanıtlanmış Kuantum belleği kullanan bazı algoritmalar, kullanmayan algoritmalara göre çok daha az anlık görüntü gerektirir. Yöntemleri büyük bir ilerlemeydi ancak nispeten büyük miktarda kuantum hafıza gerektiriyordu.

Bu durum anlaşmayı bozuyor çünkü pratikte kuantum hafızaya ulaşmak zor. Bir kuantum bilgisayarı, kübit adı verilen birbirine bağlı kuantum bitlerinden oluşur; hesaplama veya bellek için kullanılabilir, ancak her ikisi için kullanılamaz.

Artık iki bağımsız ekip çok daha küçük kuantum hafızayla başa çıkmanın yollarını buldu. İlkinde kağıt, Seitan ChenHarvard Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcisi ve ortak yazarları, kuantum durumunun yalnızca iki versiyonunun, kuantum sisteminizin anlık görüntüsünü almanız gereken sayısını önemli ölçüde azaltabileceğini gösterdi. Başka bir deyişle kuantum hafızası neredeyse her zaman yatırıma değer.

“Bu iki veya üçlü ölçümler sanıldığından daha güçlü” dedi. Richard KoenigAvusturya’daki Johannes Kepler Üniversitesi Linz’de bilgisayar bilimcisi.

Bunu kanıtlamak için Chen ve meslektaşları, bilginin iletimini ve işlenmesini inceleyen bir matematik alanı olan bilgi teorisini, kuantum hata düzeltmesinde ve kuantum hesaplamanın klasik simülasyonlarında kullanılan özel tekniklerle birleştirdi.

Ertesi gün bu çalışma, Venedik, Kaliforniya’daki Google Quantum AI merkezli bir grup olan arxiv.org’un bilimsel ön baskısında yayınlandı. Başka bir sayfa benzer bir sonuca varan kişi. Bu çalışma kuantum kimyasındaki uygulamalara odaklandı.

Birleştirilmiş sonuçlar aynı zamanda daha temel bir hedefe de işaret ediyor. Onlarca yıldır kuantum bilişim topluluğu kuantum avantajı yaratmaya çalışıyor; bu, klasik bilgisayarların başarmakta zorlandığı bir görevken kuantum bilgisayarların yapabileceği bir görev. Tipik olarak araştırmacılar, kuantum avantajının, bir kuantum bilgisayarın görevi çok daha az adımda gerçekleştirebileceği anlamına geldiğini anlıyor.

Yeni araştırmalar, kuantum belleğinin, kuantum bilgisayarın bir görevi daha az adımla değil, daha az veriyle gerçekleştirmesine olanak sağladığını gösteriyor. Sonuç olarak araştırmacılar bunun başlı başına kuantum avantajını göstermenin bir yolu olabileceğine inanıyor. “Bu, yakın vadede bu tür bir kuantum avantajı elde etmemizi sağlıyor” dedi. Hsin Yuan HuangGoogle Quantum AI’da fizikçi.

Ancak araştırmacılar, yeni bulguların araştırmacıların karmaşık kuantum sistemlerini anlamasını kolaylaştırması nedeniyle pratik faydalar konusunda da heyecan duyuyor.

“İnsanların bu fiziksel sistemlerde gerçekten ölçmek istedikleri şeylere yaklaşıyoruz” dedi. Jarrod McLeanGoogle Quantum AI’da bilgisayar bilimcisi.