ロボット工学から借用し、量子システムのマッピングを自動化

October, 30, 2020, Sydney--シドニー大学のPh.D候補､Riddhi Guptaは､自律走行車で使われているアルゴリズムを適用して､量子技術の特性評価と安定化に役立てた｡

シドニー大学の研究チームは､自律走行車やロボット工学の技術を適用して量子デバイスの性能を効率的に評価する｡これは新しい技術の安定化に役立つ重要なプロセスである｡

非常に複雑なシミュレートされた環境で成果が著しく高いことで、その革新的なアプローチは、これらの環境の簡単な特性評価を3倍上回っていることが実験的に示された｡

｢このアプローチを使うことで､量子デバイスで性能変動を引き起こすノイズをマッピングすることができる｡力業のアプローチよりも少なくとも3倍速い｡ノイズ環境の迅速な評価は､量子デバイスの全般的安定性改善に役立てることができる｣と物理学Ph.D学生､論文の主筆､Riddhi Guptaは説明している｡
　研究成果は､Quantum Informationに発表された｡

量子コンピューティングはまだ､開発の初期段階にあるが､古典的コンピューティングの力が及ばない問題を解くことで技術を変革する見込がある｡

これらのシステムを開発して実用規模にするための障害の1つが､ハードウエアの不完全さの克服である｡量子技術の基本単位､量子ビット(qubits)は､その環境の擾乱に対して非常に敏感である｡例えば電磁｢ノイズ｣｡また､その有用性を低下させる性能の変動を示す｡

ARC Centre of Excellence for Engineered Quantum Systemsの物理学Ph.D学生､Riddhi Guptaは､ロボット工学で用いられている古典的推定技術を借用し､ハードウエアの性能を改善するためにそれを適用した｡これは､大きな量子デバイスで変動環境と性能の両方を対応づける効率的なプロセス自動化により達成される｡

｢われわれの考えは､環境を対応づけ､推定領域で他の物体と関連付けて物体を置くロボット工学で利用されるアルゴリズムを適用することだった｡われわれは､デバイスの中でセンサとして一部のqubitsを効果的に利用する｡他のqubitsが情報を処理している古典的な領域の理解に役立てるためである｣と同氏は話している｡

ロボット工学では､機械はSLAM(位置決めとマッピング)アルゴリズムに依拠している｡ロボット掃除機のような機器は､その環境を連続的にマッピングし､動くためにその環境内で位置を推定している｡

SLAMアルゴリズムを量子システムに適用する難しさは､単一のqubitを計測､特性評価すると､その量子情報を破壊することである｡

Guptaがしたことは､適応アルゴリズムの開発である｡これは､1 qubitのパフォーマンスを計測し､その情報を利用して､近傍のqubitsの能力を推定する｡

｢われわれは､これを‘Noise Mapping for Quantum Architectures’(量子アーキテクチャのノイズマッピング)と言う｡個々の､あるいは全てのqubitで古典的環境を推定するよりも､プロセスを自動化することができ､必要とされる計測とqubits数を減らし､プロセス全体をスピードアップする｣とGuptaは話している｡

Dr Cornelius Hmpelの実験チームがGuptaに､イオンをトラップした1次元ストリングについての実験データを提供した｡同氏は､そのような小さな量子システムのマッピングでさえ､3倍の改善が見られた､と話している｡

｢しかし､Riddhiがもっと大きく､複雑なシステムでこのプロセスをモデル化すると､スピードの改善は10倍だった｡将来の量子処理が､もっと大きなデバイスとなることを考えると､これは大きな成果である｣と同氏はコメントしている｡

(詳細は､https://www.sydney.edu.au)