Google научила квантовый процессор подстраивать себя во время работы — это путь к более сложным вычислениям

Исследователи подразделений Google Quantum AI и DeepMind разработали систему, которая автоматически подстраивает квантовый процессор прямо во время вычислений. Обычно параметры кубитов постепенно меняются из-за колебаний температуры, шумов и дефектов оборудования. Поэтому квантовый компьютер приходится надолго останавливать и заново калибровать. Новый метод позволяет делать это налету без прерывания вычислений.

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews

Калибровка — это важнейший процесс в настройке кубитов для работы. Это в меньшей степени касается кубитов на ионах и нейтральных атомов — они идентичны от природы, но для сверхпроводящих кубитов на джозефсоновских переходах, которые использует квантовый процессор Google, это ключевая процедура подготовки кубитов. Современное производство не готово выпускать массивы джозефсоновских переходов с одинаковыми параметрами, поэтому калибровать приходится фактически каждый из них.

Хуже другое — в процессе работы происходит дрейф сотен параметров каждого кубита, что ведёт к появлению ошибок в дополнение к обычным случайным ошибкам, возникающим в процессе выполнения квантовых алгоритмов. Как только уровень «ошибок калибровки» становится заметным, программу приходится прерывать и заново калибровать процессор, на что уходят недели. По умолчанию технологии коррекции ошибок не предназначены для коррекции дрейфа параметров кубитов и связанных с этими ошибок вычислений.

Разработчики Google смогли создать систему, которая для распознавания «ошибок калибровки» использует данные, которые уже собираются для коррекции обычных квантовых ошибок. По частоте ошибок она определяет, какие параметры процессора начали отклоняться от оптимальных значений. Затем алгоритм обучения с подкреплением понемногу меняет настройки управляющих импульсов и квантовых операций, проверяя, уменьшается ли количество ошибок.

Метод испытали на сверхпроводящем процессоре Google Willow. Алгоритм одновременно контролировал более тысячи параметров. После обычной настройки дополнительная автоматическая калибровка снизила число логических ошибок примерно на 20 %. При специально инициированном дрейфе параметров кубитов система уменьшила число ошибок на 24–31 % и сделала работу процессора в несколько раз стабильнее.

Исследователи также смоделировали более крупную систему, в которой нужно было контролировать около 40 тыс. параметров. Результаты показали, что подход можно масштабировать, поскольку каждая ошибка обычно связана только с небольшой группой соседних кубитов. Это ещё не означает, что квантовый компьютер сможет работать бесконечно без остановки на обслуживание. Однако технология показывает, что система коррекции «ошибок калибровки» может не только исправлять сбои, но и постоянно поддерживать сам процессор в оптимальном состоянии.

Фактически автокалибровка сверхпроводящих кубитов потребуется лишь тогда, когда алгоритмы станут достаточно длинными, что явно произойдёт ещё не скоро. Но Google работает на опережение и показывает готовность к этому, когда придёт время.