Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему автоматической оптимизации последовательности измерений синдромов, позволяющую значительно снизить вероятность логических ошибок в квантовых вычислениях.

Исследование демонстрирует, что различные схемы выполнения измерения синдрома ZZZZZ в поверхностном коде квантовой коррекции ошибок приводят к разным показателям логических ошибок, при этом временные шаги выполнения проверок Паули между кубитами данных и вспомогательными кубитами определяют эффективность каждой схемы.

В статье представлен фреймворк AlphaSyndrome, использующий метод Монте-Карло поиска по дереву (MCTS) для эффективного планирования измерений синдромов в кодах квантовой коррекции ошибок.

Несмотря на критическую важность квантовой коррекции ошибок (QEC) для масштабируемых квантовых вычислений, оптимизация последовательности измерений синдромов остается сложной задачей, определяющей эффективность и стоимость реализации. В статье 'AlphaSyndrome: Tackling the Syndrome Measurement Circuit Scheduling Problem for QEC Codes' представлена автоматизированная платформа AlphaSyndrome, использующая метод Монте-Карло поиска по дереву (MCTS) для оптимизации планирования измерений синдромов в кодах со взаимно коммутирующими стабилизаторами. Разработанный подход позволяет снизить логическую частоту ошибок на 80.6% в среднем, превосходя существующие методы и демонстрируя конкурентоспособность с ручными решениями для поверхностных кодов. Какие перспективы открывает автоматическая оптимизация схем измерений синдромов для реализации надежных и масштабируемых квантовых вычислений на различных архитектурах?

Хрупкость Квантовой Информации

Квантовые вычисления обещают революционные возможности, однако их фундаментальная природа делает их крайне уязвимыми к ошибкам, возникающим из-за явления декогеренции - потери квантовых свойств из-за взаимодействия с окружающей средой. Для защиты этих хрупких квантовых состояний необходима квантовая коррекция ошибок (ККО). Традиционные методы коррекции ошибок полагаются на измерение синдрома - процесса, позволяющего выявить и исправить ошибки, но сам этот процесс может быть осложнен распространением ошибок, когда попытка исправления одной ошибки приводит к появлению новых. Разработка эффективных и надежных методов ККО является ключевой задачей для реализации практических квантовых вычислений, способных решать задачи, непосильные для классических компьютеров.

Коды Стабилизаторов: Основа Квантовой Коррекции Ошибок

Коды стабилизаторов представляют собой значимый класс кодов квантовой коррекции ошибок (ККО), определяющих процесс исправления ошибок посредством набора стабилизирующих операторов. В рамках этого семейства особое внимание уделяется кодам поверхностного типа и цветовым кодам, которые активно исследуются благодаря своим свойствам устойчивости к ошибкам. Эффективность этих кодов напрямую зависит от точного и быстрого выполнения измерений синдрома - процедуры, позволяющей выявить и локализовать ошибки в квантовой информации, не нарушая её состояние. По сути, измерение синдрома позволяет понять, где произошла ошибка, не "подглядывая" за самой квантовой информацией, что принципиально важно для сохранения её целостности.

На представленных кодах поверхности XX и гексагональных кодах цвета, каждый многоугольник представляет собой XX и ZZ стабилизатор, при этом два ZLZL на коде поверхности эквивалентны при умножении на помеченные стабилизаторы.

АльфаСиндром: Интеллектуальное Планирование для Улучшенной Коррекции Квантовых Ошибок

Разработанный подход АльфаСиндром представляет собой новую систему, использующую метод Монте-Карло с деревом поиска (MCTS) для оптимизации порядка измерений синдромов - ключевого этапа в процессе квантовой коррекции ошибок. В отличие от традиционных методов, основанных на поиске кратчайшего пути, АльфаСиндром учитывает специфические характеристики ошибок, динамически адаптируя последовательность измерений. Такой подход, основанный на анализе данных, позволяет добиться впечатляющего снижения вероятности логических ошибок - в среднем на 80.6% - при использовании различных квантовых кодов и декодеров. Более того, АльфаСиндром позволяет значительно сократить требуемый объем вычислительных ресурсов - на 20-90% - за счет уменьшения необходимой "расстояния кода", что делает процесс обнаружения и исправления ошибок значительно эффективнее и практичнее.

Расшифровка и Производительность в Реальных Условиях

Исследование демонстрирует, что методика AlphaSyndrome, используемая совместно с классическим декодером, существенно снижает частоту логических ошибок. Особенно заметен эффект в ситуациях, имитирующих несовершенство реального квантового оборудования, где вероятность ошибок неоднородна. Результаты показывают, что AlphaSyndrome достигает производительности, сопоставимой с эталонными показателями Google для ротированных поверхностных кодов. Применительно к коду Bivariate Bicycle, AlphaSyndrome обеспечивает снижение частоты логических ошибок на 44% при использовании декодирования BP-OSD и на 10% при использовании Unionfind декодирования. Максимальное снижение частоты логических ошибок, зафиксированное во всех протестированных конфигурациях, составило впечатляющие 96.2%, что свидетельствует о значительном прогрессе в области коррекции квантовых ошибок.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к построению устойчивых алгоритмов для квантовой коррекции ошибок. Подход, основанный на Monte Carlo Tree Search (MCTS) для оптимизации планирования схем измерения синдрома, акцентирует внимание на минимизации скорости логических ошибок - ключевом показателе эффективности квантовых вычислений. Как однажды заметил Джон фон Нейманн: «В науке не существует абсолютной истины, только лучшие приближения.» Эта фраза перекликается с сутью представленного исследования, ведь даже самые передовые алгоритмы квантовой коррекции ошибок представляют собой не идеальное решение, а лишь наилучшее на текущий момент приближение к стабильности и надежности квантовых вычислений. Пусть N стремится к бесконечности - что останется устойчивым? В данном случае, это стремление к минимизации ошибок и повышению точности квантовых операций.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует эффективность подхода, основанного на Monte Carlo Tree Search, для оптимизации расписания измерений синдромов в квантовой коррекции ошибок. Однако, триумф алгоритма над существующими методами не должен затуманивать фундаментальные вопросы. Детерминированность результата, воспроизводимость - вот краеугольные камни любой научной работы. Успехи, достигнутые в симуляциях, должны быть подтверждены на реальном квантовом оборудовании, где шум и несовершенство аппаратуры вносят свои коррективы в математическую чистоту расчетов.

Особое внимание следует уделить масштабируемости предложенного подхода. С увеличением числа кубитов и сложности кода коррекции ошибок, вычислительная сложность MCTS возрастает экспоненциально. Необходимо исследовать возможности применения гибридных алгоритмов, сочетающих MCTS с другими методами оптимизации, или разработать новые эвристики, позволяющие эффективно сократить пространство поиска. В противном случае, элегантность решения окажется недостижимой в практических реализациях.

И, наконец, не стоит забывать о более глубоких вопросах. Оптимизация расписания измерений - лишь один из аспектов квантовой коррекции ошибок. Необходимо разрабатывать новые коды, устойчивые к различным типам шума, и исследовать возможности динамической адаптации стратегии коррекции ошибок в зависимости от характеристик аппаратуры. Истинная элегантность заключается не в оптимизации существующего, а в создании принципиально нового.

Полный обзор с формулами: lospopadosos.com/optimizacziya-kvantovoj-korrekczii-oshibok-alphasyndrome-i-poisk-idealnogo-raspisaniya

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.12509.pdf

Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan

Ученым удалось обнаружить в межзвездном пространстве гигантские серосодержащие кольца — сложные структуры, само существование которых в открытом космосе долгое время ставилось под сомнение. Эти данные заставляют пересмотреть современные представления о химическом составе Вселенной. Открытие меняет и наше понимание того, как зародилась жизнь на Земле, демонстрируя, что строительные блоки для биологических систем могли сформироваться непосредственно в космических глубинах.

Находка в центре Галактики

Группа исследователей из Института внеземной физики Макса Планка совместно с учеными из Центра астробиологии идентифицировала самую крупную серосодержащую молекулу из когда-либо найденных в космосе — 2,5-циклогексадиен-1-тион (C₆H₆S). Открытие было сделано при наблюдении за молекулярным облаком G+0.693–0.027, расположенным в центре Млечного Пути, на расстоянии около 27 000 световых лет от Земли.

До этого момента астрономам удавалось фиксировать в межзвездной среде лишь простые соединения серы. Обнаружение C₆H₆S меняет правила игры: это сложная структура из 13 атомов, организованных в устойчивое шестигранное кольцо.

«Это первое однозначное обнаружение сложной кольцеобразной молекулы, содержащей серу, в межзвездном пространстве. Это важнейший шаг к пониманию химической связи между космосом и строительными блоками жизни», — отмечает ведущий автор исследования Мицунори Араки (Mitsunori Araki).

По словам ученых, открытие устанавливает прямой «химический мост» между молекулярными облаками и материалами, которые мы находим в кометах и метеоритах Солнечной системы.

Роль серы и химия глубокого космоса

Почему астрофизики ищут именно серу? Этот элемент — не просто химическая добавка, а каркас биологической жизни. Сера входит в состав ключевых аминокислот (таких как метионин и цистеин), без которых невозможен синтез белков и работа ферментов.

Тот факт, что такие массивные молекулы, как 2,5-циклогексадиен-1-тион, способны формироваться и выживать в суровых условиях радиации и вакуума, доказывает: космос — это гигантская химическая лаборатория.

Этот тезис подкрепляется и параллельным исследованием ученых из Орхусского университета. Их эксперименты показали, что на поверхности частиц космической пыли, при экстремально низких температурах, аминокислоты могут самостоятельно собираться в пептиды. Таким образом, процесс усложнения материи — от атомов к кольцам и цепочкам — начинается задолго до формирования планет.

От доставки к катализу

Как эти космические «заготовки» стали жизнью? Основная теория предполагает массивную «доставку» ингредиентов на раннюю Землю посредством кометной и метеоритной бомбардировки.

Однако для возникновения жизни одной доставки мало. Попадая на планету, эти молекулы оказывались в уникальной среде. Земные условия способствовали превращению инертных газов атмосферы и простых элементов в химически активные соединения, необходимые для запуска биологических процессов.

Именно этот тандем — космическая доставка сложной «архитектуры» и земной катализ — объясняет, почему жизнь возникла так быстро. Древнейшие следы биологической активности (например, в графитовых породах Гренландии возрастом 3,7 млрд лет) указывают на то, что биосфера начала формироваться практически сразу, как только планета достаточно остыла. Жизни не нужно было тратить миллионы лет на «изобретение» базовых молекул — они были предоставлены космосом в изобилии.

Заключение

Открытие молекулы C₆H₆S закрывает важный пробел в нашем понимании абиогенеза. Теперь мы видим, что сложные химические структуры — это не уникальная особенность Земли, а, возможно, универсальное свойство Вселенной. Космос обеспечивает «детали конструктора», а планетарные условия собирают их в единое целое.

Если вдруг кто-то заметил, что название статьи весьма сильно похоже на название одной очень хорошей книги прекрасного биолога Джонатана Лососа "От саванны до дивана: Эволюционная история кошек" - то это не совпадение. Нет, конечно писать про кошек, по крайней мере сейчас, мы не собираемся. Но нам показалось, что эволюционный путь, который был проделан нами и кошками во многом совпадает: начался в конкретной природной зоне, как африканская саванна, и на данном этапе мы, совместно с домашними кошками, используем такую функциональную мебель, как диван, придуманную людьми для своего удобства.

Да, мы - обезьяны, которые вместе с котиками вышли из саванны, после чего помогли друг другу добиться того, что имеем сейчас. Но как эта информация поможет нам сохранить природу?

Дело в том, что влиять на окружающую среду, а где-то и уничтожать её мы начали не одномоментно, а также постепенно, как развивались и сами. Например, ранние гоминиды, такие как Homo habilis (человек умелый), были одними из первых, кто начал активно использовать каменные орудия (примерно 2,6 млн лет назад) для разделки туш животных. Это позволило им получать доступ к высококалорийному мясу и костному мозгу, которые ранее были доступны только крупным хищникам. Это усилило конкуренцию за ресурсы и изменило динамику хищник-жертва в локальных масштабах. Гоминиды могли обрабатывать ресурсы, недоступные другим животным. Это включало в себя не только мясо, но и, возможно, переработку растительной пищи или выкапывание клубней с помощью костяных или деревянных орудий. Но одним из самых значительных событий в эволюции гоминид стало освоение огня. Это был переломный момент, который дал людям мощный инструмент для изменения окружающей среды и обеспечил новые адаптивные преимущества.

Огонь (особенно ночью) стал мощным средством отпугивания крупных хищников и падальщиков, что повысило выживаемость гоминид и позволило им осваивать новые, более опасные территории. Он обеспечивал источник тепла, что позволило людям выживать в более холодных регионах, мигрировать из Африки в Евразию и в конечном счете заселить весь мир. Термическая обработка пищи (мяса, клубней) сделала ее более удобоусвояемой и питательной. Это сократило время, необходимое для жевания и пищеварения, что, согласно некоторым теориям (например, Ричарда Врангхама), способствовало уменьшению размера зубов и кишечника и, возможно, увеличению размера мозга.

Однако, люди начали использовать огонь, как выше было написано, для изменения ландшафтов, как, например, при охоте огонь выгонял животных из укрытий и облегчал преследование добычи. В некоторых археологических памятниках наблюдается резкое увеличение количества древесного угля и изменение состава пыльцы в отложениях, что свидетельствует о частых, повторяющихся пожарах. Выжигание старой, сухой растительности способствовало росту молодой зелени, которая привлекала травоядных животных на обработанные человеком территории. Многие традиционные общества охотников-собирателей по всему миру (в Австралии, Северной Америке, Африке) регулярно использовали и используют огонь как часть своей стратегии управления ресурсами.

Так, а почему тогда люди до сих пор не выжгли свою среду обитания до тла?

Быть может это странно прозвучит, но один из сдерживающих факторов - это разумный подход в том числе. Да, он не везде работал, и действия людей могли ограничиваться естественными ограничениями распространения огня (реки, озера, океаны, голые скалы, ледники и участки влажной почвы), технологическими ограничениями самих людей, устойчивостью и адаптацией самих экосистем. Сегодня, наблюдения за современными и историческими коренными народами, которые ведут традиционный образ жизни, дают нам лучшее понимание того, как могли мыслить и действовать наши предки. Многие коренные народы имеют сложные системы «табу» или социальных правил, эти правила, часто облеченные в религиозную или мифологическую форму, по сути являются механизмами сохранения биоразнообразия, предотвращающими чрезмерную эксплуатацию ресурсов и дающими популяциям время на восстановление.

И всё же, не всё так было радужно для природы в те времена. Когда люди (или их непосредственные предки) расселялись по новым континентам — в Австралию, Северную и Южную Америку, Евразию — то местная мегафауна (мамонты, шерстистые носороги, гигантские ленивцы, динорнисы Новой Зеландии) никогда раньше не сталкивалась с таким высокоэффективным хищником, как человек. У этих животных не выработались защитные поведенческие реакции: они не боялись людей, не убегали сразу, что делало их легкой добычей. Люди, по сути, эксплуатировали "наивность" фауны. Люди могли быть расчетливы в локальном масштабе, управляя ресурсами на своей небольшой территории, чтобы обеспечить выживание своей группы на короткий срок. Однако, они не могли осознать глобальные последствия своих действий. Они не понимали демографию популяций мегафауны: эти животные размножаются медленно и имеют низкую рождаемость. Чрезмерная охота всего на несколько особей в год могла привести к медленному, но необратимому сокращению популяции в течение десятилетий или столетий. Механизмы табу и контроля работали там, где была установлена социальная структура и владение ресурсами, чего могло не быть при заселении новых земель. Если ни одна группа не имела эксклюзивных прав на территорию, у каждой был стимул взять как можно больше сейчас, пока это не сделают другие.

Ознакомьтесь с памятниками истории, это даже монументы павшим животным:

• Хед-Смэшт-Ин-Баффало-Джамп (Head-Smashed-In Buffalo Jump), Канада. Это объект Всемирного наследия ЮНЕСКО и одно из самых ярких свидетельств такой охоты. У подножия 10-метрового обрыва находятся залежи костей бизонов глубиной до 12 метров. Раскопки показывают останки десятков тысяч бизонов, убитых здесь на протяжении почти 6000 лет. Рядом с костями находят каменные орудия, наконечники копий и следы разделки туш, что подтверждает человеческое участие, а не природное событие.

• Стоянка Солютре (Solutré), Франция. В окрестностях этой верхнепалеолитической стоянки у подножия обрыва были обнаружены огромные скопления костей диких лошадей. Хотя некоторые ученые спорят о том, был ли это намеренный загон или просто место сбора падали, масштаб скопления костей (десятки тысяч скелетов) указывает на массовость события.

• Амвросиевское костище, Россия (Украина). Здесь, в овраге, были найдены тысячи костей зубров (бизонов). Обнаруженные рядом с костями дротики и метательные камни, а также возможное искусственное углубление самого оврага, указывают на организованную загонную охоту.

• Тультепек, Мексика (ок. 15 000 лет назад). Это открытие стало поворотным моментом в понимании методов охоты древних людей. Археологи обнаружили две большие ямы (около 1,7 метра в глубину и 25 метров в диаметре), вырытые людьми. Внутри и рядом с ямами были найдены останки по меньшей мере 14 мамонтов.

  Это всё примеры загонной охоты, в которой люди преуспели. Крупномасштабные убийства животных в древние времена в основном были результатом коллективных, хорошо организованных стратегий охоты, которые использовали особенности поведения стадных животных и рельеф местности. Это были методы, направленные на максимизацию добычи с минимальным риском для охотников.

Подведём итог.

Мы не «отделились» от природы, а всегда были ее неотъемлемой частью. Эволюция сформировала нас как вид, глубоко зависимый от экосистем Земли. Однако наша уникальная способность изменять окружающую среду с помощью технологий привела к значительному и часто деструктивному воздействию. Мы биологически зависим от здоровых экосистем. Иллюзия независимости возникла лишь с развитием технологий и урбанизации. Влияние человека началось задолго до индустриальной эры. Освоение огня и коллективная охота (например, загон мамонтов в ловушки) изменили ландшафты и способствовали вымиранию мегафауны. Многие традиционные культуры разработали сложные механизмы устойчивого управления ресурсами (табу, ротация пастбищ), демонстрируя глубокое эмпирическое понимание экологии. Но нас стало в разы больше. Быть может древние своими небольшими селениями и знали о природе куда больше, чем среднестатистический городской житель. Влияние на природу многотысячный или много миллионный город оказывает куда больше, чем древнее селение. Разница между прошлым и настоящим не в самом факте влияния, а в его масштабе. Сегодня наши технологии позволяют наносить глобальный, необратимый ущерб. И именно поэтому нам нужно больше просвещения и образования в экологии, биологии, естественной истории Земли.

История нашего происхождения учит нас, что для спасения природы мы должны:

• Признать себя частью экосистемы, а не ее хозяевами или сторонними наблюдателями. Мы - обезьяны, и являемся частью биологической систематики.

• Использовать нашу адаптивность и интеллект для разработки глобальных механизмов сохранения, вместо того чтобы попадать в «ловушку краткосрочной выгоды».

• Интегрировать древнюю мудрость устойчивого взаимодействия с природой с современными научными знаниями.

Понимание нашего прошлого помогает осознать, что мы не просто защищаем природу ради природы, а защищаем условия, необходимые для выживания нашего собственного вида.