От 156 к 433 кубитам: Kipu Quantum на пороге квантового превосходства

Компания Kipu Quantum объявила об успешном тестировании крупнейшей задачи квантовой оптимизации на 156-кубитном процессоре IBM с использованием новейшего алгоритма BF-DCQO, разработанного для решения задач высшего порядка в бинарной оптимизации (HUBO). Этот алгоритм показал превосходные результаты по сравнению с существующими методами, такими как Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), квантовый отжиг и классические техники, включая поиск Табу.

Алгоритм BF-DCQO был также протестирован в симуляции на 433-кубитном процессоре IBM Osprey, что подтверждает его способность масштабироваться для работы на более крупных квантовых системах. Исследователи считают, что эти результаты могут знаменовать начало коммерческой эры квантового превосходства, когда квантовые вычисления смогут решать реальные задачи в таких отраслях, как логистика, биоинформатика и химия.

В публикации на LinkedIn команда Kipu Quantum отметила, что их алгоритм может быть адаптирован для ещё более мощных квантовых процессоров, включая IBM Osprey. Это открывает новые возможности для дальнейшего развития квантовых вычислений.

BF-DCQO был протестирован на процессоре с архитектурой heavy-hex, которая минимизирует ошибки в квантовых логических воротах и улучшает взаимодействие кубитов. В ходе испытаний алгоритм превзошёл как классические, так и квантовые методы оптимизации, применявшиеся ранее.

Компания также применила технику симуляции на основе матричных произведений (MPS), чтобы оценить эффективность алгоритма на более крупном 433-кубитном процессоре. Преимущество BF-DCQO заключается в его способности решать задачи с взаимодействиями до трёх тел в модели спинового стекла, что делает его особенно подходящим для архитектур, подобных heavy-hex.

Кроме того, алгоритм был применён к задаче weighted MAX 3-SAT, которая служит эталоном в комбинированной оптимизации. Результаты показали, что BF-DCQO превосходит как классические алгоритмы, так и решения других компаний, таких как D-Wave, которая специализируется на задачах квадратичной бинарной оптимизации (QUBO).

Исследователи признают, что тесты проводились в идеальных условиях, без учёта шума, который присутствует в реальных квантовых системах. В будущем необходимо решить вопросы масштабируемости метода для более сложных задач HUBO и учесть проблемы коррекции ошибок.

Kipu Quantum планирует продолжить исследования алгоритма BF-DCQO, расширяя его применение для решения более сложных задач в различных отраслях. Компания также надеется протестировать алгоритм на более крупных процессорах, таких как IBM Osprey, и интегрировать его в коммерческие квантовые платформы.

Исследование возглавили учёные Себастьян В. Ромеро и Алехандро Гомес Кадавид из Kipu Quantum GmbH и Университета Страны Басков (Испания).