Forschungsteam zeigt theoretische Quantenbeschleunigung mit dem Quanten-Approximationsoptimierungsalgorithmus

In einem neuen Artikel in Wissenschaftliche FortschritteForscher von JPMorgan Chase, dem Argonne National Laboratory des US-Energieministeriums (DOE) und Quantinuum haben klare Beweise vorgelegt einer quantenalgorithmischen Beschleunigung für die Quanten-Approximations-Optimierungsalgorithmus (QAOA)).

Dieser Algorithmus wurde umfassend untersucht und auf vielen Quantencomputern implementiert. Er hat potenzielle Anwendungen in Bereichen wie Logistik, Telekommunikation, Finanzmodellierung und Materialwissenschaften.

„Diese Arbeit ist ein bedeutender Schritt auf dem Weg zum Erreichen eines Quantenvorteils und legt den Grundstein für zukünftige Auswirkungen in der Produktion“, sagte Marco Pistoia, Leiter von Global Technology Applied Research bei JPMorgan Chase.

Das Team untersuchte, ob ein Quantenalgorithmus mit geringen Implementierungskosten eine Quantenbeschleunigung gegenüber den bekanntesten klassischen Methoden bieten könnte. QAOA wurde auf das Problem der binären Sequenzen mit geringer Autokorrelation angewendet, das für das Verständnis des Verhaltens physikalischer Systeme, der Signalverarbeitung und der Kryptographie von Bedeutung ist. Die Studie zeigte, dass die Zeit, die der Algorithmus zur Lösung zunehmend größerer Probleme benötigt, langsamer wächst als bei einem klassischen Löser.

Um die Leistung des Quantenalgorithmus in einer idealen, rauschfreien Umgebung zu untersuchen, haben JPMorgan Chase und Argonne gemeinsam einen Simulator entwickelt, um die Leistung des Algorithmus im großen Maßstab zu bewerten.

„Die groß angelegten Quantenschaltkreissimulationen nutzten den Petascale-Supercomputer Polaris des DOE am ALCF effizient aus. Diese Ergebnisse zeigen, wie Hochleistungsrechnen das Feld der Quanteninformationswissenschaft ergänzen und voranbringen kann“, sagte Yuri Alexeev, ein Computerwissenschaftler bei Argonne. Jeffrey Larson, ein Computermathematiker in der Abteilung für Mathematik und Informatik von Argonne, hat ebenfalls zu dieser Forschung beigetragen.

Als ersten Schritt zur praktischen Umsetzung der Beschleunigung des Algorithmus demonstrierten die Forscher eine Implementierung im kleinen Maßstab auf den Systemmodellen H1 und H2 von Quantinuum mit Ionenfallen. Mithilfe algorithmusspezifischer Fehlererkennung reduzierte das Team die Auswirkungen von Fehlern auf die Leistung des Algorithmus um bis zu 65 %.

„Unsere langjährige Partnerschaft mit JPMorgan Chase führte zu diesem bedeutsamen und bemerkenswerten dreiseitigen Forschungsexperiment, an dem auch Argonne beteiligt war. Die Ergebnisse wären ohne die beispiellose und weltweit führende Qualität unseres Quantencomputers der H-Serie nicht möglich gewesen, der ein flexibles Gerät zur Durchführung von Fehlerkorrektur- und Fehlererkennungsexperimenten auf der Grundlage von Gate-Treuewerten bietet, die anderen Quantencomputern um Jahre voraus sind“, sagte Ilyas Khan, Gründer und Chief Product Officer von Quantinuum.