연구원들은 고전 컴퓨터가 양자 컴퓨터를 따라잡거나 능가할 수 있음을 보여 줍니다.

양자 컴퓨팅은 속도와 메모리 사용량 모두에서 기존 컴퓨팅을 능가할 수 있는 기술로 평가되어 이전에는 불가능했던 물리적 현상을 예측할 수 있는 길을 열어줄 가능성이 있습니다.

많은 사람들은 양자 컴퓨팅의 출현을 기존 컴퓨팅 또는 기존 컴퓨팅의 패러다임 전환을 의미하는 것으로 보고 있습니다. 기존 컴퓨터는 디지털 비트(0과 1) 형태로 정보를 처리하는 반면, 양자 컴퓨터는 양자 정보를 값으로 저장하기 위해 양자 비트(큐비트)를 배포합니다. ~ 사이 0과 1. 특정 조건에서 큐비트에 정보를 처리하고 저장하는 이 기능을 사용하여 기존 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 양자 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 특히, 0과 1 사이의 값으로 정보를 저장하는 양자의 능력은 기존 컴퓨터가 양자 컴퓨터를 완벽하게 에뮬레이트하는 것을 어렵게 만듭니다.

그러나 양자 컴퓨터는 까다롭고 정보를 잃는 경향이 있습니다. 더욱이 정보 손실을 피할 수 있더라도 이를 유용한 계산을 생성하는 데 필요한 고전적인 정보로 변환하는 것은 어렵습니다.

클래식 컴퓨터에는 이 두 가지 문제가 모두 발생하지 않습니다. 더욱이, 영리하게 고안된 고전적 알고리즘은 정보 손실과 번역이라는 두 가지 문제를 더욱 활용하여 이전에 생각했던 것보다 훨씬 적은 리소스를 사용하는 양자 컴퓨터를 모방할 수 있습니다. 이는 최근 저널의 연구 논문에서 보고된 바와 같습니다. PRX 퀀텀.

과학자들의 결과는 클래식 컴퓨팅이 최첨단 양자 컴퓨터보다 더 빠르고 정확한 계산을 수행하도록 재구성될 수 있음을 보여줍니다.

이러한 획기적인 발전은 양자 상태에 저장된 정보의 일부만 유지하고 최종 결과를 정확하게 계산할 수 있을 만큼만 유지하는 알고리즘을 통해 달성되었습니다.

뉴욕대학교 물리학과 조교수이자 논문 저자 중 한 명인 드리스 셀스(Dries Sels)는 “이 연구는 고전적 접근법과 양자적 접근법을 모두 포함하여 계산을 개선할 수 있는 잠재적인 경로가 많다는 것을 보여줍니다. “게다가 우리 연구는 오류가 발생하기 쉬운 양자 컴퓨터로 양자 이점을 달성하는 것이 얼마나 어려운지를 강조합니다.”

클래식 컴퓨팅을 최적화하는 방법을 찾기 위해 Simons Foundation의 Sels와 그의 동료들은 큐비트 간의 상호 작용을 충실하게 표현하는 일종의 텐서 네트워크에 중점을 두었습니다. 이러한 유형의 네트워크는 다루기가 매우 어려웠지만 최근 이 분야의 발전으로 인해 이제 통계적 추론에서 빌린 도구를 사용하여 이러한 네트워크를 최적화할 수 있습니다.

저자는 알고리즘 작업을 이미지를 JPEG 파일로 압축하는 것과 비교합니다. 이를 통해 이미지 품질 손실이 거의 감지되지 않는 정보를 제거하여 더 적은 공간을 사용하여 큰 이미지를 저장할 수 있습니다.

프로젝트를 주도한 Flatiron Institute의 Joseph Tindall은 “텐서 네트워크에 대해 다양한 구조를 선택하는 것은 이미지의 다양한 형식과 같이 다양한 압축 형식을 선택하는 것과 같습니다.”라고 말합니다. “우리는 다양한 텐서 네트워크를 사용하기 위한 도구를 성공적으로 개발하고 있습니다. 이 작업은 이를 반영하며 곧 양자 컴퓨팅의 기준을 더욱 높일 것이라고 확신합니다.”

이 작업은 Flatiron Institute와 공군 과학 연구실(FA9550-21-1-0236)의 보조금에 의해 지원되었습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/02/240209134402.htm