Những tiến bộ cổ điển cần thiết để máy tính lượng tử hoạt động

Máy tính lượng tử hứa hẹn một ngày nào đó sẽ giải quyết được những vấn đề vượt xa khả năng của các siêu máy tính mạnh nhất. Tuy nhiên, điều thường bị đánh giá thấp là lượng điện toán cổ điển cần thiết để vận hành những cỗ máy này. Khi số lượng qubit tăng lên, những đổi mới trong cơ sở hạ tầng hỗ trợ này sẽ rất cần thiết để máy tính lượng tử phát huy hết tiềm năng. Để chuẩn bị cho quy mô máy tính lượng tử mà ngành công nghiệp đang hướng tới, nhiều công ty cũng đang phát triển phần cứng và phần mềm cổ điển cần thiết để hỗ trợ chúng. Vào tháng 4, Nvidia đã công bố phần mềm dựa trên AI mới để tăng tốc các tác vụ cổ điển hỗ trợ máy tính lượng tử. Công ty phần mềm lượng tử Q-CTRL có trụ sở tại Sydney đã phát triển một thuật toán hiệu chỉnh tự động cho máy tính lượng tử và hiện đang tận dụng hệ thống dựa trên tác nhân của Nvidia. Các công ty khác, bao gồm IBM Quantum, Riverlane (có trụ sở tại Cambridge, Anh, chuyên phát triển sửa lỗi lượng tử) và Google Quantum AI, đang phát triển các công cụ tương tự. Vai trò của điện toán cổ điển trong điện toán lượng tử Chip máy tính kỹ thuật số là những kỳ quan kỹ thuật, hoạt động hoàn hảo ngay khi xuất xưởng và có khả năng thực hiện hàng nghìn tỷ phép toán mà không gặp lỗi. Ngược lại, các bit lượng tử, hay qubit, là trái tim của máy tính lượng tử, lại thất thường và không đáng tin cậy, đòi hỏi hiệu chỉnh thường xuyên và các sơ đồ sửa lỗi phức tạp để giữ chúng hoạt động đúng hướng. Hiệu chỉnh và sửa lỗi về cơ bản là các vấn đề cổ điển, không phải lượng tử, và chúng đòi hỏi phần cứng cổ điển chuyên dụng để giải quyết. Khi máy tính lượng tử lớn hơn, quy mô của các tài nguyên đó sẽ cần tăng lên đồng bộ. Điều đó có nghĩa là trong tương lai gần, máy tính lượng tử sẽ là các thiết bị lai với một lượng lớn điện toán cổ điển đi kèm. Ông Adam Zalcman, kỹ sư phần mềm lượng tử tại Google Quantum AI, cho biết: “Cách rẻ nhất và nhanh nhất để thực thi hầu hết các chương trình máy tính là chạy chúng trên máy tính cổ điển – ngay cả khi có máy tính lượng tử. Điều này đúng với hầu hết quá trình xử lý thông tin liên quan đến việc vận hành một máy tính lượng tử. Do đó, tôi kỳ vọng rằng mọi kiến trúc máy tính lượng tử thực tế và hiệu quả sẽ tích hợp các thiết bị cổ điển nhanh chóng.” Điều chỉnh phần cứng lượng tử Trong khi bóng bán dẫn đã khẳng định vị trí là thành phần nền tảng của chip cổ điển, các qubit là trái tim của máy tính lượng tử lại có nhiều dạng khác nhau – mạch siêu dẫn, ion bị bẫy, nguyên tử trung tính, thậm chí là các photon riêng lẻ. Ông Jay Guilmart, Giám đốc sản phẩm chính tại Q-CTRL, cho biết việc sử dụng chúng để tính toán đòi hỏi một quy trình hiệu chỉnh tỉ mỉ để biến “phần cứng trần” của hệ thống cơ bản thành một qubit có thể được điều khiển để chạy các mạch lượng tử. Hiệu chỉnh có hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên, được gọi là “khởi động”, xác định tần số cộng hưởng của mỗi qubit, thời gian nó giữ trạng thái lượng tử, độ nhạy của nó với các xung điều khiển và cường độ tương tác của nó với các qubit lân cận. Tất cả các yếu tố này xác định xu hướng lỗi và phản ứng của nó với các tín hiệu điều khiển. Ông Guilmart cho biết, nếu thực hiện thủ công, quá trình này vẫn cần một người có bằng tiến sĩ và có thể mất vài ngày hoặc thậm chí vài tuần. Đây không phải là một giải pháp có thể mở rộng và do đó có một động lực ngày càng tăng để tự động hóa quá trình này. Điều này rất thách thức vì mỗi bước đều dựa vào kết quả của bước trước đó. Vì vậy, thay vì dựa vào một kịch bản được xác định trước, Q-CTRL đã xây dựng phần mềm hiệu chỉnh thông minh kiểm tra kết quả của mỗi phép đo, chẩn đoán lỗi và điều chỉnh phương pháp trước khi thử lại. Ông Guilmart cho biết: “Ở mỗi bước, chúng tôi phân tích dữ liệu đó và tự hỏi liệu chúng tôi có thể tiếp tục bước tiếp theo không? Chúng tôi có phải quay lại bước trước đó không? Chúng tôi có phải tạo lại bước này không?”. Hiệu chuẩn cũng không phải là một quy trình thực hiện một lần: các thông số chính thay đổi theo thời gian, dần dần làm giảm hiệu suất. Phần mềm của Q-CTRL thực hiện “hiệu chuẩn lại trong thời gian chạy” để điều chỉnh mọi thứ trở lại đúng vị trí, nhưng có một giới hạn về mức độ điều chỉnh tức thời có thể thực hiện được. Ông nói: “Nếu tôi đang chạy hiệu chuẩn lại, tôi không chạy một mạch điện. Mặc dù tôi đang duy trì một trạng thái hệ thống cao và độ trung thực cao, nhưng nếu nó chiếm toàn bộ thời gian hoạt động của tôi thì nó vô giá trị”. Giải mã lỗi trong thời gian thực Ngay cả một máy tính lượng tử được hiệu chuẩn tốt vẫn dễ gặp lỗi, đó là lý do tại sao các công ty đang đầu tư mạnh vào sửa lỗi lượng tử (QEC). Điều này thường liên quan đến việc mã hóa thông tin lượng tử trên một số lượng lớn các qubit vật lý trong trạng thái chia sẻ của chúng – một “qubit logic” – để các lỗi trong các qubit riêng lẻ có thể được phát hiện và bù đ đắp mà không phá hủy thông tin được mã hóa. Vì việc đo trực tiếp một qubit làm sập trạng thái lượng tử của nó, lỗi được phát hiện thông qua kiểm tra chẵn lẻ, kiểm tra xem các cặp qubit có cùng trạng thái hay không. Điều này tạo ra một loạt các phép đo được gọi là “hội chứng”, mà các thuật toán cổ điển được gọi là bộ giải mã phân tích để định vị lỗi. Quá trình này phải diễn ra cực kỳ nhanh chóng. Mặc dù nhiều lỗi có thể được ghi lại và sửa chữa bằng toán học sau một thao tác, một số lỗi phải được sửa ngay lập tức trước khi thuật toán có thể tiếp tục. Các qubit siêu dẫn và qubit spin silicon chỉ có thể giữ trạng thái lượng tử của chúng trong vài micro giây hoặc mili giây, vì vậy lỗi phải được giải mã và sửa chữa trong khoảng thời gian đó. Jerry Chow, CTO của siêu máy tính lượng tử tại IBM, cho biết những yêu cầu chặt chẽ này có nghĩa là bộ giải mã thường chạy trên silicon chuyên dụng như mảng cổng lập trình trường (FPGA) hoặc mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) được tối ưu hóa cho tốc độ. Ông nói: “Bạn cần có khả năng theo kịp và bạn cần có khả năng giải mã hiệu quả ngay lập tức. Cách tốt nhất để làm điều đó là thông qua các khả năng giải mã FPGA hoặc ASIC được tích hợp rất chặt chẽ”. Sử dụng AI hay không sử dụng AI Ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc sử dụng AI để đơn giản hóa việc kiểm soát phần cứng lượng tử. Vào tháng 4, Nvidia đã phát hành hai mô hình nhắm mục tiêu hiệu chuẩn và giải mã. Mô hình đầu tiên sử dụng mô hình thị giác-ngôn ngữ để phân tích các đầu ra đo lường hiệu chuẩn – thường được vẽ dưới dạng biểu đồ – và chuyển đánh giá đó cho một tác nhân AI để quyết định cách điều chỉnh.