
Исследователи из Университета Южной Калифорнии (USC) под руководством профессора Даниэля Лидара представили первое в мире доказательство масштабируемого преимущества квантового компьютера над классическими суперкомпьютерами в задачах приближенной оптимизации. Используя процессор D-Wave Advantage и метод квантовой отжиговой коррекции (QAC), команда создала более 1300 логических кубитов с подавлением ошибок, что позволило обойти самый эффективный классический алгоритм — параллельное темперирование с изоэнергетическими кластерными перемещениями (PT-ICM).

Квантовый отжиг — это специализированный вид квантовых вычислений, использующий принципы квантовой физики для поиска оптимальных или близких к оптимальным решений сложных задач. В отличие от традиционных методов, требующих точных решений, квантовый отжиг фокусируется на результатах, отклоняющихся от идеала не более чем на 1%. «Квантовый отжиг ищет низкоэнергетические состояния в квантовых системах, которые соответствуют лучшим решениям задач», — объясняет Лидар. Такой подход идеально подходит для практических задач, например, для выбора акций в инвестиционных портфелях, где достаточно превзойти рыночный индекс.
Эксперимент проводился на квантовом процессоре D-Wave Advantage, установленном в Институте информационных наук USC. Главной проблемой квантовых компьютеров остается шум, который снижает их эффективность. Команда USC внедрила метод QAC, включающий код коррекции ошибок с энергетическими штрафами, что позволило создать более 1300 устойчивых логических кубитов. Это обеспечило преимущество над PT-ICM в задачах оптимизации на двумерных моделях спинового стекла с высокоточной взаимодействием спинов.
Квантовые вычисления обещают революцию в областях, где важны быстрые и близкие к оптимальным решения. Например, в финансовом секторе они могут оптимизировать портфели, в логистике — маршруты доставки, а в науке — моделирование материалов. Эксперимент показал, что квантовый компьютер с QAC превосходит PT-ICM в выборке низкоэнергетических состояний с оптимальным разрывом не менее 1%. «Это первый случай, когда квантовый алгоритм продемонстрировал масштабируемое ускорение в приближенной оптимизации», — подчеркивает Лидар.
Ученые планируют расширить исследования на более сложные задачи и многомерные проблемы, а также улучшить квантовое оборудование для усиления преимущества. «Мы только начинаем раскрывать потенциал квантовых алгоритмов», — говорит Лидар.
-
02.05.2025 18:37:00 | iXBT.com
02.05.2025 18:30:00 | iXBT.com
02.05.2025 18:27:00 | iXBT.com
02.05.2025 18:25:00 | iXBT.com
02.05.2025 18:05:00 | iXBT.com
02.05.2025 17:39:00 | iXBT.com
02.05.2025 17:30:00 | iXBT.com
02.05.2025 16:54:00 | iXBT.com
02.05.2025 16:16:00 | iXBT.com
02.05.2025 15:57:00 | iXBT.com
02.05.2025 14:39:00 | iXBT.com
02.05.2025 14:07:00 | iXBT.com
02.05.2025 13:02:00 | iXBT.com
02.05.2025 12:47:00 | iXBT.com
02.05.2025 12:36:00 | iXBT.com
02.05.2025 12:30:00 | iXBT.com
02.05.2025 12:17:00 | iXBT.com
02.05.2025 12:07:00 | iXBT.com
02.05.2025 11:29:00 | iXBT.com
02.05.2025 11:21:00 | iXBT.com
02.05.2025 11:07:00 | iXBT.com
02.05.2025 10:31:00 | iXBT.com
02.05.2025 10:29:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:57:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:40:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:29:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:26:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:18:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:08:00 | iXBT.com
02.05.2025 09:00:00 | iXBT.com
02.05.2025 08:49:00 | iXBT.com
02.05.2025 08:24:00 | iXBT.com
02.05.2025 08:15:00 | iXBT.com
02.05.2025 08:11:00 | iXBT.com
-
03.05.2025 04:30:34 | ferra.ru
03.05.2025 03:00:09 | ferra.ru
03.05.2025 01:30:07 | ferra.ru
03.05.2025 00:00:05 | ferra.ru
02.05.2025 22:30:49 | ferra.ru
02.05.2025 21:22:07 | vc.ru
02.05.2025 21:15:00 | TheVoicemag.ru
02.05.2025 21:00:01 | ferra.ru
02.05.2025 19:32:00 | TheVoicemag.ru
02.05.2025 19:30:25 | vc.ru
02.05.2025 19:15:33 | КИНО-ТЕАТР.РУ
02.05.2025 18:45:05 | vc.ru
02.05.2025 18:33:23 | Хабр
02.05.2025 18:14:43 | vc.ru
02.05.2025 18:02:56 | it-world
02.05.2025 18:00:00 | Woman.ru
02.05.2025 17:46:00 | TheVoicemag.ru
02.05.2025 17:45:33 | КИНО-ТЕАТР.РУ
Техническая поддержка проекта ВсеТут