Как пишут авторы статьи, специалисты из Google Quantum AI, квантовый процессор Sycamore хорошо показал себя в экспериментах RCS (Random Circuit Sampling, случайная выборка цепей). Этот метод разработчики называют «самым подходящим кандидатом» для демонстрации превосходства квантовых процессоров над классическими компьютерами.
RSC описывает случайно выбранные данные внутри эффективной, заданной квантовой цепи, которая используется для генерации образцов на основе распределения выходных данных. Применение этого процесса позволило команде идентифицировать ключевые фазы во время теста, которые возникают из взаимодействия между феноменами квантовой динамики и шумом, пишет Debrief.
«Мы подвели итог, проведя эксперимент RCS с 70 кубитами 24 цикла, — говорится в статье. — Мы оценили вычислительные затраты по сравнению с передовыми классическими методами и показали, что наш эксперимент выходит за пределы возможностей существующих классических суперкомпьютеров».
На получение результата у квантового Sycamore ушло 6,5 секунд. Такие же вычисления экзафлопсный классический компьютер Frontier выполнил бы за 47,2 года. Разница в скорости составила 220 млн раз.
Несмотря на важность этого достижения, авторы признают, что большая часть работы еще впереди. Поиск практического применения современных шумных квантовых процессоров остается очень сложной задачей. Однако споры вокруг достижения командой Google квантового превосходства можно считать закрытыми, высказался Стив Брайерли, глава квантовой компании Riverlane.
Дело в том, что в 2019 году Google уже делала заявления о достижении машиной Sycamore «квантового превосходства», которое было встречено конкурентами с недоверием и критикой. На этот раз компания решила развеять всяческие сомнения, проведя серию новых убедительных экспериментов.
Месяц назад китайские ученые сообщили о достижении очередного важного этапа в развитии квантовых вычислений: квантовый компьютер «Цзючжан» смог выполнить задачи, которые обычно используются в моделях искусственного интеллекта, в 180 миллионов раз быстрее, чем самый мощный суперкомпьютер. Новые возможности «Цзючжан» пригодятся в сферах сбора данных, биологической информатики, анализа сетей и химического моделирования.
