Chip lượng tử của Google mạnh tới mức nào mà khiến siêu máy tính "vẫy cờ trắng"

Một thí nghiệm đột phá trên bộ xử lý Sycamore 67 qubit của Google cho thấy máy tính lượng tử có thể đánh bại những máy tính cổ điển nhanh nhất trong một số lĩnh vực chuyên môn, mở ra tiềm năng to lớn cho tương lai của công nghệ tính toán.
1728738892438.png

Chip lượng tử của Google
Nhóm nghiên cứu Google Quantum AI phát hiện rằng bộ xử lý lượng tử (QPU) có thể đạt được một "pha phức tạp và ổn định" được gọi là "pha nhiễu yếu". Khi máy tính lượng tử tiến vào pha này, chúng có khả năng thực hiện các tính toán phức tạp nhanh hơn đáng kể so với hiệu suất của những siêu máy tính mạnh nhất hiện nay.
Điểm mấu chốt của sức mạnh tính toán lượng tử nằm ở bit lượng tử (qubit). Khác với bit cổ điển chỉ xử lý dữ liệu tuần tự, qubit dựa vào nguyên lý cơ học lượng tử để thực hiện tính toán song song. Nhờ vậy, những phép tính có thể mất hàng nghìn năm trên máy tính cổ điển có thể được hoàn thành chỉ trong vài giây với máy tính lượng tử.
Tuy nhiên, qubit rất dễ bị nhiễu từ môi trường, dẫn đến sai sót trong quá trình tính toán. Để khắc phục điều này, các nhà nghiên cứu cần phát triển công nghệ sửa lỗi hiệu quả hoặc xây dựng máy tính lượng tử với hàng triệu qubit - một thách thức không nhỏ khi số qubit lớn nhất hiện nay chỉ khoảng 1.000.
Thí nghiệm của Google sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên (RCS) để kiểm tra độ tin cậy của mạng qubit siêu dẫn trên chip Sycamore 67 qubit. Kết quả cho thấy qubit có thể chuyển đổi giữa hai pha, bao gồm "pha nhiễu yếu" khi độ nhiễu được tăng lên hoặc sự lan truyền tương quan lượng tử bị chậm lại. Trong pha này, độ phức tạp của tính toán đủ lớn để máy tính lượng tử vượt trội hơn máy tính cổ điển.
Mặc dù việc sửa lỗi vẫn cần thiết khi tăng quy mô máy tính lượng tử, thí nghiệm này chứng minh rằng chúng có thể hoạt động hiệu quả ngay cả với mức độ nhiễu hiện tại.
Đây là một bước tiến quan trọng trong việc hiện thực hóa tiềm năng của máy tính lượng tử, mở ra cánh cửa cho những ứng dụng đột phá trong nhiều lĩnh vực, từ y học và khoa học vật liệu đến trí tuệ nhân tạo và khoa học vũ trụ.
Theo Live Science
 


Đăng nhập một lần thảo luận tẹt ga
Thành viên mới đăng
Top