✉ Jarida
🌐 Kiswahili
Programu3 dak za kusoma

Google yafungua shindano la Kaggle la $150,000 kuhusu ukandamizaji wa mizunguko ya kwanta unaoendeshwa na AI

Google Quantum AI imezindua shindano la Kaggle la $150,000 kwa lengo la kupunguza idadi ya qubit na milango ya kwanta katika mizunguko muhimu ya kwanta kwa matumizi ya fusion, uboreshaji na kemia.

Ukurasa huu umetafsiriwa kutoka Kiingereza. Majina ya kampuni na bidhaa pamoja na viungo vya vyanzo hayajabadilishwa. Soma asili kwa Kiingereza

Google Quantum AI imezindua shindano la Kaggle lenye jumla ya zawadi ya $150,000, likilenga kutumia AI kupunguza ukubwa wa mizunguko ya kwanta inayohitajika kwa matumizi ya vitendo. Kulingana na tangazo la Google, shindano hilo linaangazia kupunguza idadi ya qubit na idadi ya milango ya kwanta katika mizunguko ya marejeo inayohusishwa na nishati ya fusion, uboreshaji wa mchanganyiko na kemia, huku ikiendelea kutimiza viwango vya uthibitishaji vya usahihi.

Kilichotangazwa

Shindano hilo linawataka washiriki kuwasilisha matoleo yaliyoboreshwa ya mizunguko ya marejeo na vithibitishaji vya kujitegemea vilivyotolewa chini ya leseni ya Apache 2.0. Upimaji wa alama unategemea upunguzaji wa rasilimali: washiriki lazima wapitishe kithibitishaji kwa kazi husika huku wakipunguza kipimo cha gharama kinachotokana na idadi ya milango na qubit.

Google ilisema juhudi hiyo inalenga kikwazo cha msingi katika kompyuta ya kwanta inayostahimili makosa. Hata kama vifaa vitaendelea kuimarika, algoriti nyingi zenye manufaa bado zinahitaji rasilimali nyingi kupita kiasi. Kupunguza ukubwa wa mzunguko hakupunguzi tu gharama ya moja kwa moja ya kialgoriti, bali pia hupunguza mzigo wa ziada unaohitajika kwa urekebishaji wa makosa ya kwanta.

Muundo wa zawadi unajumuisha $50,000 kwa mshindi wa kwanza, $25,000 kwa wa pili, $10,000 kwa wa tatu, na tuzo tatu za $5,000 kwa nafasi za nne hadi sita. Google pia imetenga $50,000 kwa zawadi za ziada, zikiwemo tuzo ya hatua ya katikati ya shindano ya $10,000 na tuzo ya “Longest Leader Prize” ya $10,000. Tuzo ya hatua ya katikati inategemea alama ya juu zaidi kwenye ubao wa wanaoongoza wa umma ifikapo 11:59 PM UTC tarehe 20 Novemba, na tuzo ya kiongozi wa muda mrefu inaendelea hadi Januari 4, 2027.

Maelezo ya kiufundi

Shindano hilo limejengwa kuzunguka kickmix, maktaba ya wazi ya C++20 na Python ndani ya mradi wa Qualtran wa Google. Hazina ya GitHub ya Qualtran inaieleza kama maktaba ya Python ya kueleza na kuchanganua algoriti za kwanta zinazostahimili makosa.

Makala ya Google yanayoandamana nayo, yaliyowekwa kwenye arXiv, yanaeleza mbinu hiyo kama inayotumia muundo unaoweza kuthibitishwa kwa njia ya klasikalia ili kusaidia uunganishaji unaosaidiwa na AI. arXiv inaonyesha yaliwasilishwa tarehe 16 Oktoba na kufanyiwa marekebisho tarehe 21 Oktoba.

Mizunguko ya kickmix imeundwa kwa mantiki ya klasikalia inayoweza kugeuzwa, operesheni za awamu na uncomputation inayotegemea vipimo. Kulingana na Google, muundo huo unawezesha kompyuta ya klasikalia kujaribu kwa ufanisi mizunguko teule kwa kutumia majaribio ya nasibu ya fuzz testing, badala ya kuiga kikamilifu hali ya jumla ya kwanta. Kampuni hiyo inasema hili linawezesha usahihi wa takriban kuthibitishwa kwa kiwango cha juu cha uhakika, ingawa halithibitishi usawa kamili.

Google pia inasema kickmix inaweza kupima mizunguko kwa kasi ya milango bilioni 60 kwa sekunde kwenye kiini kimoja cha CPU. Takwimu hiyo inahusu kasi ya uthibitishaji wa kawaida, si utekelezaji kwenye vifaa vya kwanta.

Matatizo matatu ya marejeo

Shindano hilo linaangazia vikwazo vitatu katika algoriti kubwa zaidi za kwanta.

Kwa nishati ya fusion, kazi ni kutekeleza awamu inayolingana na 1/√x kutoka ingizo la umbali wa mraba, utaratibu mdogo unaohusishwa na uigaji wa Coulomb-operator unaohusiana na usanifu wa malengo ya inertial confinement fusion.

Kwa uboreshaji, kipimo cha marejeo ni kidekoda cha Reed-Solomon katika superposition, ambacho Google inasema ndicho kikwazo kikuu cha kihesabu katika algoriti ya Decoded Quantum Interferometry kwa tatizo la Optimal Polynomial Intersection.

Kwa kemia, washiriki wanaombwa kubuni kwa pamoja factorization sahihi na mizunguko mifupi ya upakiaji kwa vigezo katika mtiririko wa kazi wa uigaji unaohusiana na FeMoCo. Google inasema kipimo hiki cha marejeo kinahusishwa na algoriti ya hivi karibuni ya kuiga nguzo ya chuma-molybdenum inayohusika katika urekebishaji wa nitrojeni.

Kwa nini hii ni muhimu

Huu ni jaribio la upande wa programu la kushusha kiwango cha chini cha vifaa kinachohitajika kwa matumizi yenye manufaa ya kwanta. Badala ya kusubiri tu vichakataji vikubwa zaidi, Google inajaribu kugeuza kiotomatiki ukandamizaji wa mizunguko kwa taratibu ndogo zinazotawala makadirio ya rasilimali katika kompyuta ya kwanta inayostahimili makosa.

Google ilisema majaribio ya ndani kwa kutumia modeli zake za Gemini tayari yamepata maboresho yanayozidi mizunguko iliyoripotiwa hadi sasa katika vipimo vyote vitatu vya marejeo. Kampuni hiyo ilichapisha hashi za mizunguko hiyo ya ndani katika maandishi yake na kusema inapanga kuzifichua baada ya shindano.

Cha kufuatilia

Swali kuu ni kama timu za nje zinaweza kutoa mizunguko midogo zaidi kwa kiwango cha maana huku zikiendelea kubaki ndani ya mipaka ya uthibitishaji. La muhimu pia litakuwa kama mfumo wa kickmix wa Google utathibitika kuwa mpana vya kutosha kushughulikia taratibu nyingine ndogo za gharama kubwa katika algoriti zinazostahimili makosa, zaidi ya vipimo vitatu vya marejeo vilivyochaguliwa kwa shindano hili.

Vyanzo

Taarifa kwenye ukurasa huu zinatokana na vyanzo vilivyo hapa chini, vilivyokusanywa na DesignQuantum.

  1. Announcing the verifiable quantum circuit compilation competition on Kaggle opensource.googleblog.com
  2. Google Launches $150,000 AI Competition to Reduce Quantum Computing Demands thequantuminsider.com
  3. Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI arxiv.org
  4. GitHub - quantumlib/Qualtran: Qᴜᴀʟᴛʀᴀɴ is a Python library for expressing and analyzing Fault Tolerant Quantum algorithms. github.com
  5. Qualtran/kickmix at main · quantumlib/Qualtran github.com