توسعه دهندگان می توانند با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین سفارشی، خطاهای محاسبات کوانتومی را کاهش دهند.

در حال حاضر، سیستم‌های کامپیوتری کوانتومی خطاهای زیادی مرتکب می‌شوند که نمی‌توانند واقعاً مفید باشند، با این حال، یک هوش مصنوعی که ممکن است خطاهای کوانتومی مناسب باشد، می‌تواند پاسخ دهد.

این وظیفه در محاسبات کوانتومی بسیار پیچیده است، زیرا هر کیوبیت یا بیت کوانتومی در حالت ترکیبی صفر و 1 وجود دارد و هر تلاشی برای ایجاد خطا با اندازه‌گیری فوری کیوبیت‌ها اطلاعات را از بین می‌برد. محققان راهی را برای شناسایی منابع خطا در رایانه‌های کوانتومی از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ایجاد کرده‌اند که به توسعه‌دهندگان سخت‌افزار این امکان را می‌دهد تا کاهش عملکرد را با دقت بی‌سابقه‌ای مشخص کنند.

تکنیکی برای تشخیص کوچکترین انحرافات از شرایط دقیق مورد نیاز برای اجرای الگوریتم های کوانتومی با استفاده از یون به دام افتاده و سخت افزار محاسبات کوانتومی ابررسانا وجود دارد. اینها فناوری‌های اصلی هستند که توسط محاسبات کوانتومی صنعتی در IBM، Google، Honeywell و دیگران استفاده می‌شوند.

برای تعیین دقیق منبع انحرافات اندازه گیری شده، دانشمندان روش جدیدی را برای پردازش نتایج اندازه گیری با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی سفارشی ابداع کردند.

توانایی شناسایی و سرکوب منابع کاهش عملکرد در سخت‌افزار کوانتومی برای تحقیقات پایه و تلاش‌های صنعتی در ساخت حسگرهای کوانتومی و رایانه‌های کوانتومی حیاتی بود. کنترل کوانتومی، که توسط یادگیری ماشینی تقویت شده است، مسیری را نشان داده است که این سیستم‌ها را عملا مفید می‌کند و به‌طور چشمگیری جدول‌های زمانی تحقیق و توسعه را تسریع می‌کند.

2230011227.009