Kuantum bilişim alanında önemli bir eşiğe yaklaşılsa da, pratik uygulamalara geçiş önümüzde hala aşılması gereken pek çok teknik zorluk bulunuyor. Bu zorluklar arasında en dikkat çekici olanlardan biri, kuantum işlemcilerdeki kalibrasyon sorunları olarak karşımıza çıkıyor. Süperiletken kübitler gibi belirli donanım mimarilerinde, her bir kübiti kontrol eden devrelerde ve bileşenlerde birbirinden minik farklar bulunur. Bu farklılıkların üzerine cihaz kullanılan çevresel faktörlerden kaynaklanan kaymalar eklenir.
Welenmekte olan bu ince varyasyonları gidermek için standart süreçler kullanılır. Kübitleri yöneten mikrodalga darbelerinin frekansları ve genlikleri denenerek en düşük hata oranını veren kombinasyonlar belirlenir. Ancak geleneksel yöntemlerde, işlem gerçekleşirken aktif bir kalibrasyon yapılması mümkün olmaz. Bu durum, uzun soluklu ve karmaşık hesaplamaların kuantum bilgisayarlar için büyük bir engel teşkil eder.
Google’ın önde olduğu bu alandaki araştırmalar, işin çözümünün hata düzeltmesi için kullanılan verilerle kalibrasyonun aynı anda yapılabileceğini göstermiş oldu. Kuantum işlemcilerin temel taşlarından biri olan transmönler, süperiletken bir döngü ve rezonansörden oluşur; kontrol süreçleri ise klasik bilgisayarlar tarafından yönetilen mikrodalga darbeleriyle yürütülür.
Tüm bu harici donanım bileşenleri kullanım sırasında ısınma gibi rastgele etkenler nedeniyle ilk ayar noktalarından uzaklaşabilir. Hesaplamaların en kritik olduğu ve mevcut şifreleme sistemlerini kırabilecek düzeyde karmaşıklığa ulaştığı durumlarda, kalibrasyondaki bu kaymalar büyük sorunlar yaratmaktadır. Mevcut durumda Google çalışanları sistemi kalibre edilmiş durumdan sapma belirtileri gösterdiğinde hesaplamaları aniden durdurup yeniden ayarlamaktadır; ancak bu yöntem, uzun süreli ve karmaşık işlemler için pratik değildir.
Geliştirilen sistemin kilit noktası kuantum hatasının tespit edilmesi sürecidir. Hata düzeltmesi mekanizmasında, verilerin tutulduğu ana kübitler üzerinde meydana gelen hataları tespit etmek ve karakterize etmek için harici yardımcı donanım kübitlerine yapılan ölçümler kullanılır. Google'ın yayınladığı akademik çalışmada belirttiği gibi, kusurlu kalibrasyondan kaynaklanan bazı hata sinyalleri de diğer tüm fiziksel hatalar gibi düzeltilebilir bir 'sendrom' oluşturur.
İşte tam bu noktada devreye pekiştirme (reinforcement learning) giriyor. Araştırma ekibi, sistemin kontrol parametreleri üzerindeki 1000 civarındaki farklı ayarları bizzat deneyerek hangi kombinasyonların hata oranlarını sınırlamada daha başarılı olduğunu öğrenmesini sağladı. Bu süreçte, her şeyi durdurup yeniden kalibre etmek yerine hesaplama yürütülürken kasıtlı olarak tüm kontrol parametrelerine çok küçük ve eş zamanlı değişimler uyguladılar. Bu minik değişiklikler bile hata tespit mekanizmasındaki istatistiklerde ince farklılıklar yaratıyordu.
Geliştirilen yapay zeka, bu değişikliklerden elde ettiği bilgileri kullanarak hangi ayarların belirli hataları en aza indirebileceğini öngörebiliyor. Hatalar ortaya çıkmaya başladığı anda sistem, gelen hatayı düzeltme döngüsü ile eş zamanlı olarak gerekli ayarlamaları otomatik ve akıcı bir şekilde yapabiliyor.
Bu yeni yöntemin etkinliği deneysel olarak kanıtlandı. İki farklı hata düzeltme şeması kullanan iki mantıksal kübit (logical qubit) üzerinde testler gerçekleştirildi. Sisteme pekiştirmeyle güçlendirilmiş bu sürekli ayar mekanizması uygulandığında, verilerin doğruluğunu tespit etme ve hatayı düzeltme kapasitesinde yüzde 20 gibi önemli bir artış sağlandı.
Tüm sistemin gerçek zamanlı çalışabilmesi için kritik olan nokta ise devam ediyor. Bu yeni yaklaşım yalnızca donanımın eğitildiği duruma makul yakınlıkta kaldığı sürece etkili olabiliyor. Eğer sistem, eğitimden çok uzak ve bilinmeyen yeni bir duruma girerse bu otomatik düzeltmeler yetersiz kalabilir. Ancak çözüm, farklı ayarların etkinliğini sürekli olarak yeniden değerlendirmekten geçiyor; ancak bu da hesaplama ortasında kontrol yapılandırmalarını rastgele değiştirme gibi basit yöntemlerle tam çözülemeyecek zorlukları beraberinde getiriyor.
Topluluk yargısını şekillendirmek için fikrini tek bir sinyalle belirt.
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
E-posta adresiniz yayımlanmayacaktır. Gerekli alanlar (*) ile işaretlenmiştir.
