Google mở cuộc thi Kaggle trị giá $150,000 về nén mạch lượng tử bằng AI
Google Quantum AI đã khởi động một cuộc thi trên Kaggle với tổng giải thưởng $150,000 nhằm cắt giảm số lượng qubit và cổng trong các mạch lượng tử then chốt cho nhiệt hạch, tối ưu hóa và hóa học.
Trang này được dịch từ tiếng Anh. Tên công ty, sản phẩm và liên kết nguồn được giữ nguyên. Đọc bản gốc tiếng Anh
Google Quantum AI đã khởi động một cuộc thi trên Kaggle với tổng giá trị giải thưởng $150,000, nhằm tận dụng AI để thu gọn các mạch lượng tử cần cho những ứng dụng thực tiễn. Theo thông báo của Google, cuộc thi tập trung vào việc giảm số lượng qubit và số lượng cổng trong các mạch chuẩn đối chiếu gắn với năng lượng nhiệt hạch, tối ưu tổ hợp và hóa học, đồng thời vẫn đáp ứng các ngưỡng kiểm chứng về độ chính xác.
Những gì đã được công bố
Cuộc thi yêu cầu người tham gia nộp các phiên bản cải tiến của những mạch tham chiếu và các bộ kiểm chứng độc lập được phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Việc chấm điểm dựa trên mức độ cắt giảm tài nguyên: thí sinh phải vượt qua bộ kiểm chứng cho một tác vụ nhất định đồng thời hạ thấp một thước đo chi phí được suy ra từ số lượng cổng và qubit.
Google cho biết nỗ lực này nhắm vào một ràng buộc cốt lõi trong điện toán lượng tử chịu lỗi. Ngay cả khi phần cứng tiếp tục được cải thiện, nhiều thuật toán hữu ích vẫn đòi hỏi tài nguyên quá lớn. Việc cắt giảm quy mô mạch không chỉ làm giảm chi phí thuật toán trực tiếp mà còn giảm cả phần chi phí phụ trội cần cho sửa lỗi lượng tử.
Cơ cấu giải thưởng gồm $50,000 cho giải nhất, $25,000 cho giải nhì, $10,000 cho giải ba và ba giải $5,000 cho các vị trí từ thứ tư đến thứ sáu. Google cũng dành riêng $50,000 cho các giải bổ sung, gồm giải cột mốc giữa cuộc thi trị giá $10,000 và giải “Longest Leader Prize” trị giá $10,000. Giải cột mốc được xác định theo điểm cao nhất trên bảng xếp hạng công khai vào lúc 11:59 PM UTC ngày 20 tháng 11, còn giải dẫn đầu lâu nhất kéo dài đến ngày 4 tháng 1, 2027.
Chi tiết kỹ thuật
Cuộc thi được xây dựng xoay quanh kickmix, một thư viện mã nguồn mở C++20 và Python nằm trong dự án Qualtran của Google. Kho GitHub của Qualtran mô tả đây là một thư viện Python để biểu diễn và phân tích các thuật toán lượng tử chịu lỗi.
Bài báo đi kèm của Google, được đăng trên arXiv, mô tả cách tiếp cận này là sử dụng cấu trúc có thể kiểm chứng bằng máy tính cổ điển để hỗ trợ biên dịch có trợ giúp của AI. arXiv cho biết bài báo được nộp ngày 16 tháng 10 và được chỉnh sửa ngày 21 tháng 10.
Các mạch kickmix được cấu thành từ logic cổ điển khả nghịch, các phép toán pha và hoàn tác tính toán dựa trên phép đo. Theo Google, cấu trúc đó cho phép máy tính cổ điển kiểm tra các mạch ứng viên một cách hiệu quả bằng kiểm thử fuzzing ngẫu nhiên, thay vì mô phỏng đầy đủ một trạng thái lượng tử tổng quát. Công ty cho biết điều này cho phép xác lập tính đúng đắn gần đúng với độ tin cậy cao, dù không chứng minh được tính tương đương chính xác tuyệt đối.
Google cũng cho biết kickmix có thể kiểm tra mạch ở tốc độ 60 tỷ cổng mỗi giây trên một lõi CPU đơn. Con số này nói về tốc độ kiểm chứng theo cách thông thường, không phải tốc độ thực thi trên phần cứng lượng tử.
Ba bài toán chuẩn đối chiếu
Cuộc thi tập trung vào ba điểm nghẽn trong các thuật toán lượng tử quy mô lớn hơn.
Với năng lượng nhiệt hạch, nhiệm vụ là triển khai một pha tỷ lệ với 1/√x từ đầu vào là khoảng cách bình phương, một thủ tục con gắn với mô phỏng toán tử Coulomb có liên quan đến thiết kế mục tiêu nhiệt hạch giam giữ quán tính.
Với tối ưu hóa, bài chuẩn đối chiếu là một bộ giải mã Reed-Solomon trong chồng chập, thứ mà Google cho biết là điểm nghẽn số học chính trong thuật toán Decoded Quantum Interferometry cho bài toán Optimal Polynomial Intersection.
Với hóa học, người tham gia được yêu cầu đồng thiết kế một phép phân tích nhân tử chính xác và các mạch nạp gọn cho những tham số trong một quy trình mô phỏng liên quan đến FeMoCo. Google cho biết bài chuẩn đối chiếu này gắn với một thuật toán gần đây để mô hình hóa cụm sắt-molypden tham gia vào quá trình cố định nitơ.
Vì sao điều này quan trọng
Đây là một nỗ lực từ phía phần mềm nhằm hạ thấp ngưỡng phần cứng cần thiết cho các ứng dụng lượng tử hữu ích. Thay vì chỉ chờ các bộ xử lý lớn hơn, Google đang cố gắng tự động hóa việc nén mạch cho các thủ tục con chi phối ước tính tài nguyên trong điện toán lượng tử chịu lỗi.
Google cho biết các thử nghiệm nội bộ với các mô hình Gemini của hãng đã tìm ra những cải tiến vượt ra ngoài các mạch đã được báo cáo cho đến nay trên cả ba bài chuẩn đối chiếu. Công ty đã công bố các giá trị băm của những mạch nội bộ đó trong bản thảo của mình và cho biết họ dự định sẽ công bố chúng sau khi cuộc thi kết thúc.
Điều cần theo dõi
Câu hỏi then chốt là liệu các nhóm bên ngoài có thể tạo ra những mạch nhỏ hơn đáng kể mà vẫn nằm trong các giới hạn kiểm chứng hay không. Quan trọng không kém là liệu khuôn khổ kickmix của Google có đủ rộng để bao phủ các thủ tục con tốn kém khác trong các thuật toán chịu lỗi, ngoài ba bài chuẩn đối chiếu được chọn cho cuộc thi này hay không.
Nguồn
Các thông tin trên trang này được tổng hợp từ các nguồn dưới đây, do DesignQuantum truy xuất.
- Announcing the verifiable quantum circuit compilation competition on Kaggle opensource.googleblog.com
- Google Launches $150,000 AI Competition to Reduce Quantum Computing Demands thequantuminsider.com
- Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI arxiv.org
- GitHub - quantumlib/Qualtran: Qᴜᴀʟᴛʀᴀɴ is a Python library for expressing and analyzing Fault Tolerant Quantum algorithms. github.com
- Qualtran/kickmix at main · quantumlib/Qualtran github.com