รันซอฟต์แวร์ควอนตัมบนเครื่องคอมพิวเตอร์แบบเดิม

ภาพจาก EPFL (Switzerland)

นักวิจัยจาก Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL) ในสวิตเซอร์แลนด์และมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย ได้พัฒนาวิธีการใช้คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมเพื่อจำลอง Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) วิธีการนี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) แบบคลาสสิกที่ทำหน้าที่เหมือนคอมพิวเตอร์ควอนตัมระยะใกล้ (near-term quantum computer) นักวิจัยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีอยู่แล้วที่พัฒนาร่วมกับ Giuseppe Carleo แห่ง EPFL เพื่อจำลอง QAOA ซึ่งถือเป็นตัวเลือกที่มีแนวโน้มอย่างมากว่าจะเป็นการ "ได้เปรียบเชิงควอนตัม" ในคอมพิวเตอร์ควอนตัมระยะใกล้  Carleo กล่าวว่า "นี่ไม่ได้หมายความว่าอัลกอริทึมควอนตัมที่มีประโยชน์ทั้งหมดที่สามารถรันบนตัวประมวลผลควอนตัมระยะใกล้จะสามารถจำลองในเครื่องแบบดั้งเดิมได้ อันที่จริงเราหวังว่าแนวทางของเราจะทำหน้าที่เป็นแนวทางในการประดิษฐ์อัลกอริทึมควอนตัมใหม่ที่ทั้งมีประโยชน์ และยากที่จะจำลองบนคอมพิวเตอร์แบบเดิม"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: EPFL (Switzerland)