গুগল কোয়ান্টাম প্রসেসরে একটি বাগ পরীক্ষা করছে

কোয়ান্টাম মেশিনের বর্তমান প্রজন্মকে এনআইএসকিউ: গোলমাল, মাঝারি মানের কোয়ান্টাম প্রসেসর বলা হয়। মাঝারি স্কেলটি হ’ল ঘনক্ষেত্রের সংখ্যা, সাধারণত কয়েক ডজন এবং শোরগোলের অংশটি বোঝায় যে বিদ্যমান কিউবগুলি প্রায়শই ভুল করে। এই ত্রুটিগুলি কিউবগুলি রাখার বা পড়ার সমস্যা দ্বারা বা গণনার সময় কিউবের অবস্থান হারিয়ে যাওয়ার কারণে ঘটতে পারে।

তবে দীর্ঘমেয়াদে, বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞরা আশা করছেন যে কোনওরকম ত্রুটি সংশোধন গুরুত্বপূর্ণ হবে। বেশিরভাগ ত্রুটি সংশোধন প্রকল্পগুলি ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে এবং সঠিক করতে এই তথ্য ট্র্যাক করতে একটি কুইবিটের যৌক্তিক তথ্যকে বিভিন্ন কুইবিটের মধ্যে বিতরণ এবং অতিরিক্ত কুইটগুলি ব্যবহার করে involve

আমরা যখন গুগলের কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গ্রুপের লোকদের পরিদর্শন করেছি তখন তারা উল্লেখ করেছে যে প্রসেসরটি বেছে নেওয়া হয়েছিল কারণ এটি ত্রুটি সংশোধন প্রয়োগ করা সহজ করেছে। কমান্ডটি এখন আপনাকে জানিয়েছে যে প্রসেসরে দুটি পৃথক ত্রুটি সংশোধন প্রকল্প চলছে। ফলাফলগুলি দেখায় যে ত্রুটি সংশোধন স্পষ্টভাবে কাজ করে, তবে এটি কার্যকর হওয়ার আগে আমাদের আরও কুইবিট এবং কম নির্দিষ্ট ত্রুটি হারের প্রয়োজন হবে।

পরিবর্তনশীল জ্যামিতি

সমস্ত কোয়ান্টাম প্রসেসরে, কুইটগুলি তাদের প্রতিবেশীদের সাথে সম্পর্কিতভাবে সাজানো হয়। এই সংযোগগুলি সম্ভাব্যভাবে তৈরি করার অনেকগুলি উপায় রয়েছে, যা কিছু কুইবিট নেটওয়ার্কের কিনারে বসে এবং সংযোগগুলি কম রয়েছে এই বিষয়টি দ্বারা সীমাবদ্ধ। (উচ্চতর কিউব সংখ্যাসহ বেশিরভাগ প্রসেসরের একটি বা একাধিক নিষ্ক্রিয় সংযোগ থাকে, হয় উত্পাদন সমস্যা বা উচ্চ ত্রুটির হারের কারণে))

গুগল এমন একটি জ্যামিতি বেছে নিয়েছে যাতে সমস্ত অভ্যন্তরীণ ঘনক্ষেত্র চারটি প্রতিবেশীর সাথে সংযুক্ত থাকে। এদিকে, প্রান্তগুলিতে কেবল সংযোগের এক জোড়া রয়েছে। আপনি ডানদিকে এই বেসিক লেআউটটি দেখতে পারেন।

দুটি পৃথক ত্রুটি সংশোধন স্কিম নীচে দেখানো হয়েছে। উভয় চিত্রের মধ্যে, ডেটা – একটি একক লজিকাল কুইট – লাল বিন্দু দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা কুইটগুলির মধ্যে ছড়িয়ে পড়ে। নীল বিন্দুগুলি হ’ল কিউবিট যা ত্রুটিগুলি পরীক্ষা করার জন্য পরিমাপ করা হয় এবং সেগুলি সংশোধন করার জন্য ম্যানিপুলেটেড হয়। এটিকে স্ট্যান্ডার্ড বিটের সাথে তুলনা করতে, আপনি নীল বিটগুলি প্রতিবেশী বিটের সমতুল্যতা পরীক্ষা করার উপায় হিসাবে মনে করতে পারেন এবং কিছু ভুল হয়ে গেলে সমস্যাগুলির মধ্যে চলে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এমন কুইটটি নির্ধারণ করতে পারেন।

প্রথম কাঠামোয়, বাম দিকে, পরিমাপ এবং স্টোরেজ কিউবের রেখাটি একটি চেইনের সাথে পৃথক হয়, শৃঙ্খলার দৈর্ঘ্য কেবল প্রসেসরের কিউবের সংখ্যা দ্বারা সীমাবদ্ধ (এখানে প্রদর্শিত চিত্রের চেয়ে বড়)। প্রতিটি মাপার গবিট তার প্রতিবেশী উভয়কে অনুসরণ করে; যদি তাদের কোনওটিতে ত্রুটি থাকে তবে এই বিটের পরিমাপ এটি প্রকাশ করবে। (এগুলি কুইবিট হলে একাধিক ত্রুটি হতে পারে এবং একই সাথে দুটি ভিন্ন ত্রুটি দেখা দিলে এই স্কিমটি ব্যর্থ হবে))

ডানদিকে দ্বিতীয় সার্কিটের জন্য আরও নির্দিষ্ট জ্যামিতির প্রয়োজন এবং তাই প্রসেসরের বড় অংশগুলিতে প্রসারিত করা আরও বেশি কঠিন। কোনও ত্রুটি শনাক্ত করা হলে, ডেটা কিউবগুলির মধ্যে কোনটি ভুল তা নির্ধারণ করা আরও কঠিন। অর্থাৎ যখন সমস্যাগুলি পাওয়া যায়, তখন গণনাগুলি সংশোধন করার পরিবর্তে নিক্ষেপ করা প্রয়োজন। তবে সুবিধাটি হ’ল এটি একই সাথে উভয় ধরণের ত্রুটি সনাক্ত করতে পারে এবং আরও শক্তিশালী সুরক্ষা সরবরাহ করতে পারে।

এটা কি কাজ করে?

সাধারণভাবে, আসলে, ফলাফল দিয়েছে। সম্ভবত সুস্পষ্ট বিক্ষোভের মধ্যে, গবেষকরা পাঁচ হাতের চেইন দিয়ে রৈখিক ত্রুটি সংশোধন সিস্টেম শুরু করেছিলেন এবং চেইনটি 21 হাত পর্যন্ত পৌঁছানো পর্যন্ত ধীরে ধীরে আরও যুক্ত করা হয়েছিল। চেইনটি আরও বেশি কুইবিট অর্জন করার সাথে সাথে এটি আরও শক্তিশালী এবং শক্তিশালী হয়ে উঠল এবং পাঁচটির চেইন এবং 21 এর চেইনের মধ্যে ত্রুটির অনুপাত 100 গুণ কমেছে। এটি হ’ল ত্রুটিগুলি এখনও ঘটেছে, সুতরাং ত্রুটিটি নির্দোষভাবে এই সময়ে সংশোধন করা হয় না। ত্রুটি পরীক্ষার 50 রাউন্ড না হওয়া পর্যন্ত পারফরম্যান্স স্থিতিশীল ছিল।

দ্বিতীয় ত্রুটি সংশোধন কনফিগারেশনের জন্যও ত্রুটিগুলি ঘটেছে, তবে বেশিরভাগই ধরা পড়েছিল এবং ত্রুটির সঠিক প্রকৃতিটি সাধারণত হ্রাস করা যেতে পারে। তবে, ইনস্টলেশনের জন্য আরও সুনির্দিষ্ট জ্যামিতির প্রয়োজনের কারণে দলটি সীমিত সংখ্যক হাতের বাইরে প্রসারিত হয়নি।

ডিবাগিং সিস্টেমের ব্যর্থতা আংশিকভাবে এর প্রচুর প্রয়োজনের কারণে ছিল। লিনিয়ার সিস্টেমের জন্য, গবেষকরা দেখেছেন যে 11 শতাংশ পরিদর্শন ত্রুটি সনাক্তকরণের সাথে শেষ হয়েছে। এটি অবশ্যই আমাদের বর্তমান এনআইএসকিউ প্রসেসরের “গোলমাল” পক্ষের একটি কাজ, তবে আপনার যদি সমস্ত বাগ ফিক্সগুলি ধরার প্রয়োজন হয় তবে এটি অবিশ্বাস্যভাবে কার্যকর। কারণ এটি একই ডিভাইসটি ব্যবহার করে কাজ করে, সেখানে ডেটা কিউব ত্রুটির সম্ভাবনাও রয়েছে।

গবেষকরা দেখেন যে আরও একটি সমস্যা প্রথম সিস্টেমের চেইন প্রকৃতির পণ্য। যেহেতু চেইন প্রসেসরের মধ্য দিয়ে যায়, চেইনে যে কুইটগুলি অনেক দূরে থাকে প্রকৃতপক্ষে একে অপরের সাথে শারীরিকভাবে সংলগ্ন হতে পারে। এই শারীরিক সান্নিধ্য তাদের একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে এবং পরিমাপে সম্পর্কিত ত্রুটি তৈরি করতে দেয়।

অবশেষে, পুরো সিস্টেমটি কখনও কখনও অত্যন্ত খারাপ কর্মক্ষমতা অনুভব করে। গবেষকরা এটিকে মহাজাগতিক রশ্মি বা চিপকে আঘাতকারী স্থানীয় বিকিরণ উত্সের প্রভাবগুলির জন্য দায়ী করেন। বিশেষত সাধারণ না হলেও এটি প্রায়শই যথেষ্ট সমস্যা হিসাবে দেখা দেয় এবং প্রসেসরগুলি ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান লক্ষ্য উপস্থাপন করায় কুইবিটের সংখ্যা বৃদ্ধি পেতে থাকায় এটি প্রসারিত হতে থাকবে।

ব্যবহারিক

শেষ পর্যন্ত, আমরা এখনও নেই। দ্বিতীয় স্কিমের জন্য, যেখানে ত্রুটিগুলি সনাক্তকরণ গণনাটি বাদ দেয়, গবেষণা দলটি দেখেছিল যে গণনাটি এক চতুর্থাংশে বাদ দেওয়া হয়েছিল। “আমরা সাইকামোরের সামগ্রিক পারফরম্যান্সটি পাই [processors] ভিতরে ত্রুটি দমন পর্যবেক্ষণ করতে উন্নত করা উচিত [this] কোড, “গবেষকরা স্বীকার করেছেন।

এমনকি 21 কুইট দৈর্ঘ্যের চেইন সহ, ত্রুটির হার 100,000 ক্রিয়াকলাপে প্রায় 1 হয়। অবশ্যই, ত্রুটি সংশোধন এবং সংশোধন সহ একটি গণনা অবিরত অপেক্ষা করা যথেষ্ট। তবে আপনাকে মনে রাখতে হবে যে এই 21 টি কুইটগুলি একটি একক লজিকাল কুইটকে এনকোড করার জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল। এমনকি বিদ্যমান প্রসেসরের মধ্যে বৃহত্তম এই সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে কেবল দুটি কিউব ধরে রাখতে পারে।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের জগতের সাথে জড়িত কারও কাছে এগুলির কোনওটিই অবাক করে দেবে না; ধারণা করা হয় যে দরকারী গণনা করার জন্য আমাদের পর্যাপ্ত হাত তৈরি করতে পারার আগে আমাদের প্রায় এক মিলিয়ন হাতের প্রয়োজন হবে। এর অর্থ এই নয় যে এনআইএসকিউ প্রসেসরগুলি আগে কার্যকর হবে না। যদি আপনার কাছে একটি গুরুত্বপূর্ণ গণনা থাকে যা কয়েক বিলিয়ন বছর ধরে সুপার কম্পিউটারের সময় নেয়, এটি একটি কোয়ান্টাম প্রসেসরে কয়েক হাজার বার চালানো এখনও একটি ভাল জিনিস, যতক্ষণ না এটি ত্রুটিমুক্ত ফলাফল দেয়। তবে আপনাকে এই দরকারী বাগ ফিক্সটির জন্য অপেক্ষা করতে হবে।

প্রকৃতি, 2021. ডিওআই: 10.1038 / s41586-021-03588-y (ডিওআই সম্পর্কে)