Google เปิดการแข่งขัน Kaggle ชิงเงินรางวัล $150,000 สำหรับการบีบอัดวงจรควอนตัมด้วย AI

Google Quantum AI เปิดการแข่งขันบน Kaggle พร้อมเงินรางวัลรวม $150,000 โดยมีเป้าหมายใช้ AI เพื่อลดขนาดวงจรควอนตัมที่จำเป็นต่อการใช้งานจริง ตามประกาศของ Google การแข่งขันนี้มุ่งลดจำนวนคิวบิตและจำนวนเกตในวงจรมาตรฐานอ้างอิงที่เกี่ยวข้องกับพลังงานฟิวชัน การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงจัดหมู่ และเคมี โดยยังต้องผ่านเกณฑ์การตรวจสอบความถูกต้องด้านความแม่นยำ

มีการประกาศอะไรบ้าง

การแข่งขันเปิดให้ผู้เข้าร่วมส่งเวอร์ชันที่ปรับปรุงแล้วของวงจรอ้างอิงและตัวตรวจสอบแบบแยกเดี่ยว ซึ่งเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 การให้คะแนนอิงจากการลดการใช้ทรัพยากร โดยผู้สมัครต้องผ่านตัวตรวจสอบสำหรับโจทย์ที่กำหนด พร้อมลดค่าต้นทุนที่คำนวณจากจำนวนเกตและจำนวนคิวบิต

Google ระบุว่าความพยายามนี้มุ่งแก้ข้อจำกัดหลักของคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบทนทานต่อความผิดพลาด แม้ว่าฮาร์ดแวร์จะพัฒนาต่อเนื่อง แต่อัลกอริทึมที่มีประโยชน์จำนวนมากก็ยังใช้ทรัพยากรมากเกินไป การลดขนาดวงจรจึงไม่เพียงลดต้นทุนเชิงอัลกอริทึมโดยตรง แต่ยังลดโอเวอร์เฮดที่ต้องใช้สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมด้วย

รับจดหมายข่าว DesignQuantum

ข่าวและบทความอธิบายด้านควอนตัมคอมพิวติงฟรี ทุกข้อความอ้างอิงมีลิงก์ไปยังแหล่งที่มา เลือกรับรายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน

Website

อีเมล ความถี่รายวันรายสัปดาห์รายเดือน ภาษาEnglishEspañol简体中文हिन्दीالعربيةPortuguês (Brasil)FrançaisDeutsch日本語Русский한국어Bahasa IndonesiaTürkçeItalianoTiếng ViệtPolskiNederlandsไทยفارسیУкраїнськаবাংলাاردوKiswahiliBahasa Melayuעברית สมัครรับฟรี

ฟรี ยกเลิกการรับได้ทุกเมื่อด้วยคลิกเดียว นโยบายความเป็นส่วนตัว

โครงสร้างรางวัลประกอบด้วย $50,000 สำหรับอันดับหนึ่ง, $25,000 สำหรับอันดับสอง, $10,000 สำหรับอันดับสาม และรางวัลอีก 3 รางวัล รางวัลละ $5,000 สำหรับอันดับสี่ถึงหก Google ยังกันเงินอีก $50,000 สำหรับรางวัลเพิ่มเติม รวมถึงรางวัลตามเป้าหมายระหว่างการแข่งขัน $10,000 และรางวัล “Longest Leader Prize” $10,000 รางวัลตามเป้าหมายระหว่างการแข่งขันจะตัดสินจากคะแนนบนกระดานผู้นำสาธารณะสูงสุด ณ เวลา 11:59 PM UTC ของวันที่ 20 พฤศจิกายน และรางวัลผู้นำนานที่สุดจะนับไปจนถึงวันที่ 4 มกราคม 2027

รายละเอียดทางเทคนิค

การแข่งขันนี้สร้างขึ้นบน kickmix ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพนซอร์ส C++20 และ Python ภายในโครงการ Qualtran ของ Google ที่เก็บโค้ดบน GitHub ของ Qualtran อธิบายว่าเป็นไลบรารี Python สำหรับนิยามและวิเคราะห์อัลกอริทึมควอนตัมแบบทนทานต่อความผิดพลาด

บทความประกอบของ Google ที่เผยแพร่บน arXiv อธิบายแนวทางนี้ว่าเป็นการใช้โครงสร้างที่ตรวจสอบได้แบบคลาสสิกเพื่อรองรับการคอมไพล์ด้วย AI โดยมีผู้ช่วย arXiv ระบุว่าส่งบทความเมื่อวันที่ 16 ตุลาคม และมีการปรับปรุงเมื่อวันที่ 21 ตุลาคม

วงจร kickmix ประกอบด้วยลอจิกคลาสสิกแบบย้อนกลับได้ การดำเนินการเฟส และการลบการคำนวณด้วยการวัด ตามข้อมูลของ Google โครงสร้างนี้ทำให้คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกสามารถทดสอบวงจรตัวเลือกได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วย randomized fuzz testing แทนการจำลองสถานะควอนตัมทั่วไปทั้งหมด บริษัทระบุว่าวิธีนี้ทำให้สามารถยืนยันความถูกต้องแบบประมาณได้ด้วยความเชื่อมั่นสูง แม้จะไม่ได้พิสูจน์ความเทียบเท่ากันอย่างสมบูรณ์

Google ยังระบุว่า kickmix สามารถทดสอบวงจรได้ที่ความเร็ว 60 billion gates per second บนแกน CPU เดียว ตัวเลขนี้หมายถึงความเร็วในการตรวจสอบแบบดั้งเดิม ไม่ใช่การประมวลผลบนฮาร์ดแวร์ควอนตัม

ปัญหามาตรฐานอ้างอิง 3 ข้อ

การแข่งขันนี้มุ่งไปที่คอขวด 3 จุดในอัลกอริทึมควอนตัมขนาดใหญ่

สำหรับพลังงานฟิวชัน โจทย์คือการทำเฟสที่แปรผันตาม 1/√x จากอินพุตระยะทางยกกำลังสอง ซึ่งเป็นซับรูทีนที่เชื่อมโยงกับการจำลองตัวดำเนินการคูลอมบ์ที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบเป้าหมายสำหรับฟิวชันแบบกักเก็บเฉื่อย

สำหรับงานเพิ่มประสิทธิภาพ มาตรฐานอ้างอิงคือดีโคดเดอร์ Reed-Solomon ในสถานะซ้อนทับ ซึ่ง Google ระบุว่านี่คือคอขวดหลักด้านเลขคณิตในอัลกอริทึม Decoded Quantum Interferometry สำหรับปัญหา Optimal Polynomial Intersection

สำหรับเคมี ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ออกแบบร่วมกันทั้งการแยกตัวประกอบที่แม่นยำและวงจรโหลดที่กะทัดรัดสำหรับพารามิเตอร์ในเวิร์กโฟลว์การจำลองที่เกี่ยวข้องกับ FeMoCo Google ระบุว่ามาตรฐานอ้างอิงนี้เชื่อมโยงกับอัลกอริทึมล่าสุดสำหรับการจำลองคลัสเตอร์เหล็ก-โมลิบดีนัมที่เกี่ยวข้องกับการตรึงไนโตรเจน

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ

นี่คือความพยายามฝั่งซอฟต์แวร์ในการลดเกณฑ์ด้านฮาร์ดแวร์สำหรับการใช้งานควอนตัมที่มีประโยชน์ แทนที่จะรอเพียงโปรเซสเซอร์ที่มีขนาดใหญ่ขึ้น Google กำลังพยายามทำให้การบีบอัดวงจรเป็นอัตโนมัติสำหรับซับรูทีนที่ครองสัดส่วนหลักของการประเมินทรัพยากรในระบบแบบทนทานต่อความผิดพลาด

Google ระบุว่าการทดลองภายในด้วยโมเดล Gemini ของบริษัทได้ค้นพบการปรับปรุงที่ดีกว่าวงจรที่มีรายงานไว้จนถึงปัจจุบันแล้วในมาตรฐานอ้างอิงทั้ง 3 ข้อ บริษัทได้เผยแพร่แฮชของวงจรภายในเหล่านั้นไว้ในต้นฉบับบทความ และระบุว่ามีแผนจะเปิดเผยรายละเอียดหลังการแข่งขันเสร็จสิ้น

สิ่งที่ต้องจับตา

คำถามสำคัญคือทีมภายนอกจะสามารถสร้างวงจรที่มีขนาดเล็กลงอย่างมีนัยสำคัญได้หรือไม่ โดยยังอยู่ภายในขอบเขตการตรวจสอบที่กำหนด อีกประเด็นที่สำคัญไม่แพ้กันคือเฟรมเวิร์ก kickmix ของ Google จะพิสูจน์ได้หรือไม่ว่ามีความครอบคลุมเพียงพอสำหรับซับรูทีนที่มีต้นทุนสูงอื่น ๆ ในอัลกอริทึมแบบทนทานต่อความผิดพลาด นอกเหนือจากมาตรฐานอ้างอิง 3 ข้อที่เลือกมาใช้ในการแข่งขันครั้งนี้