Sihirli durum yetiştirme, Google’ın 15 Ekim 2026’da duyurduğu üzere, şirketin Willow kuantum işlemcisi üzerinde yapılan bir deneyde hataları yaklaşık 40 kat azalttı. Alphabet’in iştiraki, özel olarak hazırlanan kuantum durumları için %99,99 mantıksal sadakat elde ederek, ticari kullanıma hazır bir kuantum bilgisayar göstermekten ziyade kaynak darboğazını ele aldı.

Öne Çıkanlar

  • Hata azalması, hazırlanmış kuantum durumları için geçerlidir; bilgisayarın tamamının doğruluğunu ifade etmez.
  • Bu teknik, kullanışlı kuantum hesaplamaları için gereken donanım kaynaklarını azaltabilir.
  • Google, daha büyük ölçekli gösterimlerin ve ek mühendislik çalışmalarının hâlâ gerekli olduğunu belirtiyor.

İçindekiler

Sihirli durum yetiştirme ne sağladı?

Google Quantum AI araştırmacıları, evrensel kuantum hesaplama için gereken işlemleri mümkün kılan bir kuantum durumu türü olan yüksek kaliteli T-durumları üretmeye yönelik bir yöntem gösterdi. Elde edilen %99,99 mantıksal sadakat sonucu, bu durumların amaçlanan biçimlerine ne ölçüde yakın olduğunu ölçüyor.

Google’ın Willow yetiştirme duyurusu, yetiştirme uygulanmadan hazırlanan durumlara kıyasla hataların yaklaşık 40 kat azaltıldığını açıklıyor. Şirket, araştırmanın 15 Ekim’de Science dergisinde yayımlandığını belirtti.

Bu kapsam önemlidir: Deney, kuantum hesaplamanın bir yapı taşını iyileştiriyor. Tamamlanmış programların %99,99 doğrulukla çalışabileceğini veya işlemcinin ticari uygulamalara hazır olduğunu ortaya koymuyor.

ÖğeDetaylar
Teorik yöntem2024’te Craig Gidney, Noah Shutty ve Cody Jones tarafından geliştirildi.
Başlangıç hata düzeltme koduMesafesi 3 olan renk kodu.
Hedef hata düzeltme koduMesafesi 5 olan yüzey kodu.

Durum hazırlama neden bu kadar çok kaynak tüketiyor?

Yüksek kaliteli, hata düzeltmeli sihirli durumlar üretmek yoğun kaynak gerektiriyor ve her durum tüketildikten sonra yeniden kullanılamıyor. Google’ın aktardığı tahminlere göre bunların hazırlanması, bir kuantum bilgisayarın kapasitesinin %95’ine kadarını kullanabilir ve hesaplamalar için görece az kapasite bırakabilir.

Yetiştirme bir filtre gibi çalışıyor: Araştırmacılar gürültülü bir durumu çipin küçük bir bölgesine aktarıyor, ardından hataları tespit edip kusurlu denemeleri elemek için koordineli ölçümler kullanıyor. Başarılı olan durum daha büyük bir kodlamaya uyarlanabiliyor.

Dolayısıyla daha verimli hazırlama, pratik görevler için gereken kuantum bilgisayarın boyutunu küçültebilir. Ancak bu, olası bir faydadır; ticari bir sistemin maliyetinde kanıtlanmış bir azalma değildir.

Donanım uyumluluğu artıyor, ancak ölçek kanıtlanmış değil

Ekip ayrıca yetiştirilmiş durumları iki hata düzeltme yaklaşımı arasında aktararak bir renk kodundan yüzey koduna geçiş yaptı. Bu, arıtılmış durumların Google’ın bilişim mimarisi içindeki bir geçişten sağ çıkıp çıkamayacağını sınadı.

Laboratuvar gürültüsünün önceki bir kıyaslama testini etkilemesinin ardından deney, hem kontrol sistemlerinde hem de ölçüm tekniklerinde değişiklik yapılmasını gerektirdi. Google, yetiştirmenin pratik kuantum bilişime uygun ölçekte uygulanabilmesi için önemli teknik zorlukların hâlâ aşılması gerektiğini belirtti.

Sonuç

Bu sonuç, yetiştirmeyi teoriden donanım gösterimine taşıyor. Bir sonraki teknik dönüm noktası, yöntemin avantajlarını korurken ölçeklenebildiğini göstermek; Google pratik kullanıma geçiş için bir takvim açıklamadı.

Daha Fazla Haber Okuyun

FinanceVelix’ten daha fazla haber

Yasal Uyarı

Bu FinanceVelix makalesi genel bilgilendirme amaçlıdır; kişiye özel finans, yatırım, hukuk veya vergi tavsiyesi değildir. Piyasa fiyatları, faiz oranları ve ekonomik koşullar değişebilir; yatırımlar zarar riski taşır. Bilgiler, yayımlandığı sırada mevcut olan materyalleri yansıtır ve değişebilir. Önemli bilgileri bağımsız olarak doğrulayın ve gerektiğinde yetkin bir uzmana danışın. Bir varlıktan, şirketten veya hizmetten söz edilmesi, bunların tavsiye edildiği anlamına gelmez.