Квантовый контроль: Обучение надежных логических операций с помощью искусственного интеллекта

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к управлению квантовыми системами демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения могут создавать устойчивые к помехам квантовые гейты.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу
Использование обучения с подкреплением позволило получить импульс, демонстрирующий устойчивость к отклонениям частот кубитов: в широком диапазоне изменений $ \Delta\omega_1 $ и $ \Delta\omega_2 $ значение $log_{10}(J_T)$ остается низким, что указывает на то, что стохастическое исследование пространства управления в процессе обучения обеспечивает устойчивость, превосходящую возможности оптимального управления, оптимизирующего ту же целевую функцию $J_T$ при номинальных параметрах.
Использование обучения с подкреплением позволило получить импульс, демонстрирующий устойчивость к отклонениям частот кубитов: в широком диапазоне изменений $ \Delta\omega_1 $ и $ \Delta\omega_2 $ значение $log_{10}(J_T)$ остается низким, что указывает на то, что стохастическое исследование пространства управления в процессе обучения обеспечивает устойчивость, превосходящую возможности оптимального управления, оптимизирующего ту же целевую функцию $J_T$ при номинальных параметрах.

В данной работе представлен метод обучения агентов с подкреплением для генерации надежных и адаптивных управляющих импульсов для квантовых гейтов, предлагающий перспективную альтернативу традиционным методам оптимизации, особенно в условиях неопределенности системы.

Несмотря на значительный прогресс в разработке квантовых компьютеров промежуточного масштаба, достижение высокой точности и надежности квантовых операций остается сложной задачей. В данной работе, ‘Achieving fast and robust perfect entangling gates via reinforcement learning’, предлагается новый подход к формированию электромагнитных импульсов для реализации идеальных запутывающих гейтов, основанный на методах обучения с подкреплением. Показано, что использование обучения с подкреплением позволяет создавать устойчивые к шуму стратегии управления, превосходящие традиционные методы квантового оптимального управления. Сможет ли данный подход стать основой для разработки автоматизированных систем калибровки и контроля квантовых компьютеров различных архитектур?

Точность Управления: Вызов Квантовым Технологиям

Достижение высокоточного управления квантовыми системами – ключевая задача развития квантовых технологий. Традиционные методы сталкиваются с ограничениями в скорости и сложности, затрудняя масштабирование квантовых устройств. Необходимо преодолевать внутреннюю динамику системы и недостатки стандартных методов управления. Оптимизация импульсов управления – сложная вычислительная задача, особенно в системах со сложной структурой. Разработка адаптивных и устойчивых алгоритмов управления – ключевой вызов в области квантовых технологий. Устойчивость и масштабируемость — свойства всей системы, где каждая деталь влияет на целое.

Figure 11:Robustness of a Krotov-optimized pulse derived from a well-designed flat-top guess pulse. The pulse achieves a lowJTJ\_{T}near the nominal configuration but degrades quickly under detuning, indicating limited robustness.
Figure 11:Robustness of a Krotov-optimized pulse derived from a well-designed flat-top guess pulse. The pulse achieves a lowJTJ\_{T}near the nominal configuration but degrades quickly under detuning, indicating limited robustness.

Разработка эффективных алгоритмов управления, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать устойчивость к возмущениям, является ключевым вызовом в области квантовых технологий.

Градиентная Оптимизация: Устоявшиеся Подходы

Алгоритмы Кротова и GRAPE – краеугольные методы квантового оптимального управления, итеративно уточняющие импульсы на основе градиентной информации. Они эффективны, но могут застревать в локальных минимумах и испытывать трудности в многомерных задачах. Достижение высокой верности гейтов ($>0.999$) требует значительных вычислительных ресурсов и точной калибровки. Чувствительность к параметрам и возможность застревания в локальных минимумах подчеркивают необходимость разработки более устойчивых алгоритмов.

Figure 12:Robustness of a Krotov-optimized pulse derived from a single-frequency oscillating guess pulse. Two distinct minima are observed, with no contiguous robust region, highlighting strong sensitivity to parameter variation.
Figure 12:Robustness of a Krotov-optimized pulse derived from a single-frequency oscillating guess pulse. Two distinct minima are observed, with no contiguous robust region, highlighting strong sensitivity to parameter variation.

Чувствительность к вариациям параметров и возможность застревания в локальных минимумах подчеркивают необходимость разработки более устойчивых и эффективных алгоритмов для квантового оптимального управления.

Обучение с Подкреплением: Смена Парадигмы в Управлении

Обучение с подкреплением – бесмодельный подход к управлению квантовыми системами, позволяющий агенту изучать оптимальные стратегии без явного моделирования. В отличие от традиционных методов, требующих точного знания динамики системы, обучение с подкреплением адаптируется к особенностям конкретной установки. Алгоритмы TRPO позволяют агенту исследовать пространство управления и максимизировать функцию вознаграждения, например, верность запутанности. TRPO обеспечивает стабильность обучения и предотвращает резкие изменения, критически важные для квантовой когерентности.

Figure 17:Policy-level generalization performance when the RL agent is trained with domain randomization overω1\omega\_{1}andω2\omega\_{2}with±0.1%\pm 0.1\%perturbation. The agent generalizes over a broader region in the sweep space compared to the non-randomized policy, but does not reach the same minimum error floor.
Figure 17:Policy-level generalization performance when the RL agent is trained with domain randomization overω1\omega\_{1}andω2\omega\_{2}with±0.1%\pm 0.1\%perturbation. The agent generalizes over a broader region in the sweep space compared to the non-randomized policy, but does not reach the same minimum error floor.

Для обучения и оценки агента использована среда ZCQPEE, позволяющая добиться точности квантовых операций ($>0.999$). Обучение с подкреплением – перспективный подход к автоматизации и оптимизации управления квантовыми системами.

Устойчивость и Верность: Повышение Эффективности Управления

Доменная рандомизация вводит вариативность в тренировочную среду, заставляя агента обучаться стратегиям, устойчивым к шуму и несовершенствам. Это позволяет создавать системы, адаптирующиеся к реальным условиям эксплуатации. Поддержание унитарности критически важно для обеспечения физической корректности квантовых операций и строго соблюдается в среде ZCQPEE. Унитарность гарантирует сохранение вероятности и предотвращает потерю информации. Эффективное обеспечение унитарности – необходимое условие построения надежных и масштабируемых квантовых систем.

Figure 13:For each grid point, a new pulse is generated using the RL policy conditioned on the perturbedω1\omega\_{1}andω2\omega\_{2}. The policy maintains strong performance across islands in the sweep domain.
Figure 13:For each grid point, a new pulse is generated using the RL policy conditioned on the perturbedω1\omega\_{1}andω2\omega\_{2}. The policy maintains strong performance across islands in the sweep domain.

Эффективность стратегий отражается в достижимой точности целевых квантовых состояний, измеряемой конкорренцией. Демонстрируется устойчивость к расстройству частоты в пределах ±1.6 МГц ($ω_1$) и ±0.6 МГц ($ω_2$). Любая оптимизация, как в сложном организме, неизбежно создаёт новые узлы напряжения, определяя поведение системы во времени.

Формирование Импульсов и Перспективы Развития

Формирование импульсов, управляемое обучением с подкреплением, позволяет создавать оптимизированные последовательности управления, адаптированные к конкретным квантовым системам и задачам. Алгоритмы способны находить решения, которые трудно получить традиционными методами, особенно в высокоразмерных пространствах параметров управления. Для повышения устойчивости и снижения сложности применяются методы регуляризации, такие как штраф за полную вариацию, способствующие формированию гладких управляющих сигналов. Использование регуляризации позволяет создавать более надежные и воспроизводимые квантовые операции.

Figure 8:Heatmap depicting the evolution of unitarity error (1−U1-U) over RL training steps. The heatmap data is generated from the same evaluation used forFigure7. Unitarity error per pulse is passed through a minimum filter with a window size of1.05ns1.05\text{\}\mathrm{ns}. The color scheme is non-linear to better represent the minimum unitarity error achieved.
Figure 8:Heatmap depicting the evolution of unitarity error (1−U1-U) over RL training steps. The heatmap data is generated from the same evaluation used forFigure7. Unitarity error per pulse is passed through a minimum filter with a window size of1.05ns1.05\text{\}\mathrm{ns}. The color scheme is non-linear to better represent the minimum unitarity error achieved.

Комбинация обучения с подкреплением, доменной рандомизации и передовых методов формирования импульсов демонстрирует значительный потенциал для развития надежных и масштабируемых квантовых технологий. Достижение идеальных запутывающих вентилей и получение решений, близких к квантовому пределу скорости в $10$ нс, представляется вполне достижимым в рамках данного подхода.

Исследование демонстрирует, что обучение с подкреплением способно генерировать устойчивые и адаптируемые управляющие импульсы для квантовых вентилей, что представляет собой перспективную альтернативу традиционным методам оптимизации. Этот подход особенно ценен в условиях неопределенности системы. Как отмечал Луи де Бройль: «Всякое явление может быть рассмотрено как сочетание волны и потока частиц». Эта фраза отражает суть работы, где обучение с подкреплением рассматривается как способ формирования “волны” управления, способной адаптироваться к “частицам” неопределенности в квантовой системе. Подчеркивается, что масштабируемость достигается не за счет увеличения вычислительной мощности, а благодаря ясности идей, что подтверждает важность элегантного дизайна системы, где структура определяет поведение.

Что Дальше?

Представленная работа демонстрирует, что обучение с подкреплением способно генерировать управляющие импульсы для квантовых вентилей, отличающиеся устойчивостью к неопределенностям. Однако, элегантность этого решения не должна заслонять фундаментальную сложность задачи. Поиск оптимальных импульсов – лишь симптом, а не лекарство. Настоящая проблема заключается в создании квантовых систем, принципиально нечувствительных к возмущениям, а не в постоянной «подгонке» управления под их прихоти.

Очевидным направлением развития представляется расширение области применения обучения с подкреплением на более сложные квантовые схемы и архитектуры. Но гораздо важнее – исследование границ применимости этого подхода. В какой момент усложнение агента и увеличение объема обучающих данных перестают приносить пользу, превращаясь в бесполезную трату ресурсов? Простота, как известно, зачастую оказывается более надежным решением, чем избыточная сложность.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не только от совершенствования алгоритмов обучения, но и от глубокого понимания физических принципов, лежащих в основе квантового управления. Необходимо помнить, что квантовый мир подчиняется своим законам, и попытки «перехитрить» их, как правило, обречены на неудачу. Истинная красота заключается в гармонии с природой, а не в попытках её покорить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07076.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-12 03:37