DARPA支持量子-经典混合计算以解决优化问题

来源:佐治亚理工学院发布时间:2022-04-27

  由佐治亚理工学院 (GTRI) 领导的一个研究团队最近获得美国国防部高级研究计划局(DARPA)一个920 万美元项目第二阶段的资助。该项目旨在构建一种混合计算系统,将结合经典计算与量子计算的优势,以解决一些困难的优化问题。

  在接下来的两年里,该团队计划使用数百个由束缚离子制成的量子比特构建量子计算系统以应对这些优化问题挑战。该团队还包括来自佐治亚理工学院工业与系统工程学院、美国国家标准与技术研究院 (NIST) 和橡树岭国家实验室的研究人员,他们已经使用 10 量子比特离子链展示了该系统的一些要素。

  这项研究得到了美国国防部高级研究计划局(DARPA)的支持,作为其“使用含噪声中等规模量子器件解决优化”( Optimization with Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices , ONISQ)项目的一部分。具体来说,GTRI领导的团队将使用量子近似优化算法(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)解决一个称为Max-Cut的难题及其相关的优化问题(当一个图一分为二时,如何最大化切割边数的问题),这就是所谓的MaxCut问题,它是“NP-hard”的,是计算科学中最复杂的一类问题。

  对于该项目的量子部分,研究团队计划利用离子阱可大规模并行操作的前景,同时操作多个双量子比特门,并逐步扩展到数百个量子比特。这些操作将在Penning阱内的二维离子晶体中进行,Penning阱是一种利用均匀轴向磁场和非均匀四极电场来控制离子的装置。该项目将利用一种独特的Penning阱结构,使用强大的稀土永磁体,代替笨重的低温冷却超导磁体。

  在该项目的前 18 个月中,研究人员证明他们可以使用由 10 个量子比特组成的离子链来构建他们的优化机器。在第二阶段,他们将解决将其扩展到数百个乃至一千多个量子比特的挑战,这将是使用10量子比特系统开发的控件运行优化算法所必需的。研究人员计划使用多普勒激光冷却来减缓离子的运动,从而构造出一种晶体结构,其中钙离子排列成三角形阵列。创建这种稳定的结构对于了解每个离子的位置,从而使它们的状态可以单独翻转的能力至关重要。除了展示量子 Max-Cut 求解器之外,该研究还可能对其他现在被认为特别困难的优化问题产生影响,因为这些难题的解决方案均需要多量子比特和复杂的量子电路。

  报道链接:https://research.gatech.edu/quantum-classical-computing-combine-tackle-tough-optimization-problems

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