Japão lança protótipo de computador quântico 100× mais rápido que os supercomputadores atuais

Em novembro de 2017, o Japão revelou seu primeiro protótipo de computador quântico que é aberto gratuitamente ao público pela Internet para testes. Com esta máquina, o Japão juntou-se à corrida para construir o computador mais poderoso do mundo com maior força bruta, que é a chave para utilizar todo o potencial da inteligência artificial.

O projeto é desenvolvido pela Nippon Telegraph and Telephone Corporation, Universidade de Tóquio, Instituto Nacional de Informática, Universidade de Stanford e apoiado financeiramente pelo programa ImPACT do governo do Japão.

A máquina é baseada em uma rede neural quântica que pode, teoricamente, resolver problemas complexos cerca de 100 vezes mais rápido que os supercomputadores tradicionais. O que é mais impressionante é que ele faz tudo isso consumindo apenas 1 quilowatt de energia, em vez dos 10.000 quilowatts usados ​​pelos supercomputadores convencionais para realizar a mesma tarefa. Vamos descobrir o que exatamente eles desenvolveram e como funciona.

Redes Neurais Quânticas

Redes Neurais Quânticas (QNNs) usam osciladores paramétricos ópticos como neurônios quânticos e circuitos de feedback de medição homódina óptica como sinapses quânticas. Ele busca uma solução de diversas combinações de problemas de otimização explorando a frenagem de simetria coletiva no limiar dos osciladores paramétricos ópticos.

Além disso, os usuários podem experimentar como é realmente realizar experimentos com o QNN e simulações baseadas na teoria quântica de redes de osciladores paramétricos ópticos.

Em termos simples, na rede neural quântica, os pesquisadores tentam integrar modelos de redes neurais artificiais utilizando os benefícios da informação quântica para construir aplicações mais eficientes. O objetivo é utilizar recursos da computação quântica (paralelismo quântico, interferência, emaranhamento) como recursos. No entanto, é muito difícil treinar redes neurais clássicas, especialmente em aplicativos de big data. 

QNNCLoud

Se você estiver interessado nos princípios e recursos da rede neural quântica, o QNNCloud oferece três ferramentas:

1. Um artigo técnico que elabora a teoria quântica
2. Capacidade de simulação quântica usando o supercomputador Shoubu
3. Computação quântica usando QNN

O QNNcloud é construído em uma rede de 2.000 osciladores paramétricos ópticos com conexões programáveis ​​tudo para todos, que permitem aos usuários resolver problemas NP Hard Max Cut de tamanho até N =2.000 em gráficos completos (o que está muito além das limitações dos computadores quânticos atuais), sem fazer nenhum esforço para incorporar um gráfico alvo no hardware da máquina.

Existem milhões de problemas que envolvem otimização contínua e combinatória, como otimização de compostos líderes no desenvolvimento de banda de frequência, potência de transmissão em comunicações sem fio, medicina, otimização de portfólio em tecnologia Fin, amostragem de Boltzmann em aprendizado de máquina, codificação esparsa para detecção compactada, etc.



A maioria desses problemas se enquadra nas classes polinomial não determinístico (NP), NP Completo e NP Difícil na teoria da complexidade. Requer uma enorme quantidade de recursos computacionais para resolvê-los, pois o tamanho do problema aumenta a cada iteração.

O sistema QNN utiliza pesquisa quântica paralela abaixo do limite dos osciladores paramétricos ópticos, quebra de simetria coletiva no limite e amplificação de probabilidade exponencial acima do limite, para lidar com essas limitações.

Num futuro próximo, o QNNcloud oferecerá uma ferramenta de simulação para o desenvolvimento de algoritmos quânticos para aplicações do mundo real.

Hardware do QNN

O hardware QNN não é tão complicado quanto parece. Em uma cavidade de anel de fibra de um quilômetro de comprimento, N =2.000 pulsos de oscilador paramétrico óptico são criados simultaneamente pela excitação do instrumento de guia de onda LiNb03 intra-cavitário e periodicamente polarizado usando um trem de pulso com frequência de 1 GHz.



Fonte:QNNcloud

Uma variável binária é representada como estados de fase π e fase 0 de cada pulso do oscilador paramétrico óptico. Todos os pulsos são gerados em uma superposição de fase π e fase 0 abaixo do limite, mas com qualquer um dos dois acima do limite. Qualquer par desses pulsos poderia ser acoplado medindo sua amplitude sequencialmente.

Aqui, medição refere-se à avaliação de uma amplitude de pulso de feedback adequada com FPGA (abreviação de field programmable gate array). O feedback é então injetado no pulso do oscilador paramétrico óptico alvo.

Conexões tudo-para-todos para N =2.000 pontos positivos são executadas em cada viagem de ida e volta (que dura 5 microssegundos). Quando a taxa da bomba externa sobe acima do limite, a solução é obtida como uma configuração de fase π ou fase 0 após 10 a 1.000 viagens de ida e volta.

Simulador QNN

A dinâmica do QNN pode ser prevista teoricamente com a ajuda da equação mestra quântica, considerando a redução do pacote de ondas induzida pelas medições. O modelo é executado no supercomputador Shoubu, e uma enorme simulação paralela permite regenerar a dinâmica QNN em significativamente menos tempo.

Orçamento e planos futuros

Atualmente, os Estados Unidos gastam mais de 200 milhões de dólares por ano na investigação e desenvolvimento de tecnologia de computação quântica, enquanto a China está a construir um centro de investigação de 10 mil milhões de dólares para aplicações quânticas.

O Japão, por outro lado, planejou dedicar quase US$ 267 milhões à computação quântica ao longo de uma década, a partir de abril de 2018. Além disso, a Hitachi está pesquisando técnicas de computação quântica em parceria com a Universidade de Cambridge.

Os algoritmos para diferentes aplicações do mundo real, ferramentas de simulação para o desenvolvimento de novos algoritmos e um QNN avançado com arquitetura de rede neural recorrente serão lançados no futuro. Atualmente, a meta de comercialização é no primeiro trimestre de 2020. Eles se concentrarão em problemas de otimização mais profundos com otimização móvel, congestionamento de tráfego urbano e descoberta de novos medicamentos e produtos químicos.

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Entretanto, gigantes da tecnologia como a Microsoft, a IBM e a Google estão a trabalhar nas suas próprias máquinas quânticas e os seus testes mostram que o avanço está ao nosso alcance.