Souhrn
Výzkumníci z Centra pro teorii kvantové vědy a technologie na univerzitě Swinburne vyvinuli metodu pro rychlou validaci výsledků kvantových počítačů typu Gaussian Boson Sampler (GBS). Tato technika umožňuje ověřit správnost výstupů v minutách, kde by klasické superpočítače potřebovaly miliony let. Zjištění zároveň odhalila skryté chyby v předchozím experimentu, což zdůrazňuje potřebu lepšího ověřování.
Klíčové body
- Nová validace funguje pro GBS zařízení, která řeší problémy samplingů nedostupné pro klasické počítače.
- Ověření probíhá v minutách oproti miliardám let na superpočítači.
- Odhaleny neočekávané chyby v referenčním experimentu z roku 2020.
- Metoda porovnává teorii s výsledky bez nutnosti plného výpočtu.
- Přispívá k vývoji spolehlivých kvantových technologií pro průmysl.
Podrobnosti
Kvantové počítače slibují řešení úloh, které překonávají možnosti klasických systémů, jako jsou optimalizace v farmacii, kryptografii nebo simulace molekul. Problém nastává při ověřování: pokud zařízení tvrdí, že dosáhlo quantum advantage, jak potvrdit správnost bez čekání na klasický výpočet, který by trval eony?
Tým vedený postdoctoral ním výzkumníkem Alexandrem Delliosem se zaměřil na Gaussian Boson Samplery (GBS). GBS jsou fotonická zařízení využívající Gaussian states pro boson sampling – úlohu generování náhodných vzorků z multivariabilních distribucí. Tyto samplery byly v roce 2020 prezentovány jako první demonstrace quantum advantage, ale bez spolehlivého ověřování zůstávají výsledky sporné.
Nová metoda kombinuje teoretické modely s efektivními výpočty podmnožin dat. Místo simulace celého prostoru výstupů porovnává statistické vlastnosti vzorků s predikcemi z kvantové teorie. To umožňuje detekovat odchylky způsobené šumem, chybami v interferometrech nebo nesprávnou kalibrací. V testu na datech z roku 2020 metoda prokázala, že původní GBS vykazovaly chyby v 10–20 % vzorců, což vysvětluje nesrovnalosti s teorií.
Swinburne University of Technology, australská instituce specializující se na kvantové technologie, publikovala výsledky v decembru 2025. Dellios zdůrazňuje: „Potřebujeme metody, které porovnávají teorii a experiment bez čekání na superpočítače.“ Tato validace je skalovatelná pro větší GBS s desítkami fotonů a může být integrována do cloudových platforem jako Amazon Braket nebo IBM Quantum.
Pro průmysl to znamená lepší diagnostiku hardwaru: chyby lze teď lokalizovat rychle, což urychlí ladění. Například v aplikacích jako grafové matching pro dopravu nebo molekulární design se stává GBS prakticky použitelným.
Proč je to důležité
Tato technika řeší klíčový důvěrový deficit kvantových počítačů. Bez ní quantum advantage zůstává neověřitelný, což brzdí investice – v roce 2025 překročily fundingy v kvantovém sektoru 5 miliard USD, ale komerční nasazení je vzdálené. Metoda umožňuje certifikaci výsledků pro kritické aplikace, jako je lámaní kryptografie (např. Shorův algoritmus) nebo optimalizace v logistice.
V širším kontextu posiluje pozici fotonických kvantových systémů oproti supravodivým qubitům od IBM nebo Google. Pokud se validace rozšíří na obecné kvantové circuit, urychlí to cestu k fault-tolerantním strojům. Pro uživatele to znamená větší jistotu v datech z kvantových cloudů, kde dnes chyby dosahují 1–5 %. Dlouhodobě to otevře dveře k praktickým průlomy v materiálovém výzkumu a AI, kde kvantové sampling zrychlí trénink modelů.
Celkově představuje empirický důkaz, že současné GBS nejsou bezchybná, ale lze je zlepšit. To posouvá kvantové technologie z laboratoře do reality, kde spolehlivost rozhoduje o adopci.
Zdroj: 📰 Science Daily
| 