Neue Methode ermöglicht Programmierung von Quantencomputern mittels künstlicher Intelligenz

Forscher der Universität Innsbruck haben kürzlich eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, Quantencomputer mithilfe von künstlicher Intelligenz zu programmieren. Dabei wird ein generatives Modell des maschinellen Lernens eingesetzt, um eine passende Sequenz von Quantengattern zu identifizieren, die für die Durchführung einer Quantenoperation benötigt wird. Die aktuelle Veröffentlichung der Studie in der renommierten Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence markiert einen bedeutenden Meilenstein auf dem Weg zur vollständigen Ausschöpfung des Potenzials von Quantencomputern.

Generative Modelle wie Diffusionsmodelle gehören zu den bedeutendsten Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens (ML). Programme wie Stable Diffusion und Dall.e haben in jüngster Zeit eine Revolution in der Bildgenerierung bewirkt, indem sie in der Lage sind, hochwertige Bilder basierend auf Textbeschreibungen zu erzeugen. Das neue Modell zur Programmierung von Quantencomputern erzeugt nun Quantenschaltungen anstelle von Bildern, indem es eine Beschreibung der auszuführenden Quantenoperation verwendet.

Um einen spezifischen Quantenzustand zu erzeugen oder einen Algorithmus auf einem Quantencomputer umzusetzen, ist eine angemessene Abfolge von Quantengattern erforderlich. Aufgrund der speziellen Eigenschaften der Quantenwelt stellt dies eine erhebliche Herausforderung dar. In den letzten Jahren haben zahlreiche Forscher Ansätze zur Entwicklung von Quantenschaltungen vorgeschlagen, die auf den Prinzipien des maschinellen Lernens beruhen. Das Training dieser Modelle des maschinellen Lernens gestaltet sich jedoch häufig als äußerst anspruchsvoll, da während des Lernprozesses die Quantenschaltungen simuliert werden müssen.

Diffusionsmodelle umgehen diese Probleme, da sie auf eine alternative Art und Weise trainiert werden, wodurch solche Probleme vermieden werden. Das Team um Gorka Muoz-Gil vom Institut für Theoretische Physik der Universität Innsbruck, gemeinsam mit Hans J. Briegel, dem Wittgenstein-Preisträger, und Florian Fürrutter, hat diese Methode entwickelt und betont den enormen Vorteil dieser Technik.

Die Forscher zeigen zudem, dass diese Diffusionsmodelle präzise und flexibel sind und es ermöglichen, Schaltungen mit variierender Anzahl von Qubits sowie unterschiedlichen Arten und Mengen von Quantengattern zu erstellen. Die Anpassung der Modelle an die Verknüpfung der Quantenhardware ist ebenfalls möglich. Ein weiteres Potenzial der neuen Methode besteht darin, dass die Herstellung neuer Schaltkreise nach dem Training des Modells sehr kostengünstig ist, was auch neue Erkenntnisse über Quantenoperationen ermöglicht.

Die am Standort Innsbruck entwickelte Methode generiert Quantenschaltungen, indem sie sowohl die Eingaben der Benutzer als auch die spezifischen Eigenschaften der Quantenhardware berücksichtigt, auf der die Operationen ausgeführt werden sollen. Dieser Ansatz stellt einen entscheidenden Fortschritt dar, um das volle Potenzial von Quantencomputern vollständig auszuschöpfen.

Die Veröffentlichung dieser Arbeit erfolgte kürzlich in der Fachzeitschrift Nature Machine Intelligence und wurde finanziell durch den Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF sowie die Europäische Union unterstützt.

Schlagwörter: Innsbruck + Gorka Muñoz-Gil + KI

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