虽然量子计算机已经存在，例如IBM的量子经验，它们仍然能够进行比较简单的计算。对于真实的，可用的量子计算机存在，克服了许多技术挑战，即使一些障碍物一样数据传输和使用电压代替激光器在量子系统中已经解决了。悉尼大学的研究人员现在已经通过另一个量子爆炸了，可能会对这些系统中存在的臭名昭着的不稳定世界带来稳定性。新的地图集与其中一位研究人员发表过谈论有关潜在的游戏更改工作的更多信息。
量子计算机通过称为Qubits的原子颗粒进行计算，这基本上被截留的原子。与可以代表1或0的标准计算机中的信息位不同，QUBITS能够一次代表两个状态，使得能够执行量子计算机同时计算并增加了眩晕水平的处理速度。然而，这些系统的一个问题是QUBITS是固有的不稳定，并且量子计算系统受到称为脱机的降级。
悉尼大学教授Michael J. Biercuk在一份声明中说:“就像手机中的单个组件最终会失效一样，量子系统也是如此。”“但在量子技术中，寿命通常以几分之一秒来衡量，而不是以年来衡量。”
因此，研究人员决定，如果他们能预测系统将以何种方式瓦解，他们就能积极地预防它。但量子计算系统还有另一个问题:当你观察它们时，你会改变它们。
Biercuk向新的地图集解释：
量子物理学中的一个主要挑战是系统的“量子” - 这是它在观察系统的同时丢失一个以上的叠加等异国诸如叠加的异国特性的能力 - 一旦观察到系统就会丢失。我们说测量量子系统会破坏量子信息。因此，通常可以仅在量子系统中仅使用测量 - 它们是“昂贵的资源”。
这里的挑战在于，大多数旨在实现稳定的工程技术都依赖于测量:想想你的汽车的巡航控制，它测量你相对于一个设定值的速度，然后调整以保持它不变。它需要频繁的测量才能正常工作。
因为测量会破坏量子，所以我们的目标是找到一种方法，用最小的测量来保持量子位的稳定。我们不是简单地频繁地测量，而是不频繁地测量，然后预测在未来的测量中量子位元将如何变化。
为了做到这一点，他和他的团队使用了机器学习，并发现他们能够准确准确地预测原子将如何降解，从而可以对抗这种行为。实际上，这让他们在不直接观察系统的情况下预测系统的行为，然后采取步骤稳定系统。
Biercuk向我们解释说，通过在我们的系统上进行少量的测量，机器学习程序就能够提取出关于量子位如何随环境随机变化的信息。弄清楚这些信息后，算法就可以预测出量子比特在未来会如何随机变化。这种行为被称为“预测”，有点类似于机器学习算法通过过去的购买历史预测未来消费者行为的方式。
“当我们对量子位元进行新的测量时，我们会实时计算这些预测，然后先发制人地应用‘修正’来稳定量子位元，以应对我们认为将发生的变化，”他补充说。“最终的结果是，我们可以先发制人地纠正那些使量子位发生随机化的变化。”
预测和稳定技术现在加入量子计算的其他进步包括从硅子制作Qubits和向量子系统介绍桥接当我们在我们的处置致盲的快速处理器时带来一天的一步一步。
突破的工作已在期刊上发表自然通信。
来源:悉尼大学
