17 aprile 2024 — La società di informatica quantistica Riverlane è stata selezionata per la Fase 2 del programma Quantum Benchmarking finanziato dalla Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA).
Lo scopo del programma è progettare metriche chiave del calcolo quantistico per problemi praticamente rilevanti e stimare le risorse quantistiche e classiche necessarie per raggiungere soglie prestazionali critiche.
Steve Brierley, CEO e fondatore di Riverlane, ha dichiarato: “La missione di Riverlane è rendere utile il calcolo quantistico in tempi più brevi, dando inizio a un'era di progresso umano significativa quanto le rivoluzioni industriale e digitale. Il programma DARPA Quantum Benchmarking si allinea con questo obiettivo, aiutando la comunità quantistica a misurare i progressi e a mantenere lo slancio mentre sblocchiamo la correzione degli errori quantistici e abilitiamo la tolleranza agli errori”.
La tolleranza ai guasti è sempre più vista come un requisito per raggiungere un utile vantaggio quantistico. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario correggere gli errori a cui sono inclini i bit quantistici (qubit). In poche parole, la correzione degli errori quantistici è la tecnologia abilitante per la tolleranza agli errori.
Aziende di hardware, gruppi accademici e laboratori nazionali hanno dimostrato progressi significativi con piccoli sistemi di correzione degli errori quantistici, ma permangono molte sfide per il controllo dei dispositivi tolleranti ai guasti su larga scala.
Nel progetto DARPA Quantum Benchmarking, Riverlane sta lavorando con università di alto livello come l'Università della California del Sud e l'Università di Sydney, nonché laboratori nazionali come il Los Alamos National Laboratory (LANL) per identificare importanti parametri di riferimento per problemi pratici soprattutto nel campi della fisica del plasma, della dinamica dei fluidi, della materia condensata e della fisica delle alte energie. Il team sta costruendo strumenti per stimare le risorse quantistiche e classiche necessarie per implementare algoritmi quantistici per risolvere i problemi di riferimento su larga scala.
Hari Krovi, principale scienziato quantistico presso Riverlano, ha spiegato: “La tolleranza agli errori comporterà notevoli spese generali, sia in termini di conteggio dei qubit che di tempo di calcolo ed è importante tenerne conto quando si confronta con le tecniche classiche. È noto da tempo che lievi accelerazioni, come un'accelerazione quadratica, possono scomparire se si considera il sovraccarico di tolleranza agli errori. Esistono molti approcci diversi alla tolleranza agli errori da considerare e ognuno di essi comporta costi generali che possono variare di molti ordini di grandezza”.
Krovi ha aggiunto: “La scelta del codice quantistico per aiutare a identificare e correggere gli errori nel sistema può portare a diversi costi generali. Il Surface Code è ben sviluppato e il team si sta concentrando su stime basate su questo approccio”.
Il lavoro svolto in questo programma fornisce una comprensione quantitativa del vantaggio quantistico pratico e può informare se e quanto il calcolo quantistico sia dirompente in vari campi.
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- Fonte: https://insidehpc.com/2024/04/riverlane-wins-darpa-quantum-benchmarking-program-grant/
