Исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли Министерства энергетики США (Berkeley Lab) совершили прорыв в лазерной технологии, используя машинное обучение (ML) для стабилизации мощного лазера.
Это достижение, осуществлённое под руководством отделов ускорительных технологий и прикладной физики (ATAP) и инженерных подразделений Berkeley Lab, обещает ускорить прогресс в физике, медицине и энергетике.
Лазеры высокой мощности стали важными инструментами как в научных исследованиях, так и в промышленности. Одним из перспективных применений этих лазеров являются лазерно-плазменные ускорители (ЛПУ), которые могут ускорять частицы до высоких энергий на коротких расстояниях.
Однако колебания в направлении луча, известные как «дрожание», вызванные механическими вибрациями, ухудшают работу лазера и препятствуют прогрессу в этих приложениях.
«Ошибки в указании лазера особенно проблематичны в ЛПУ, поскольку они вызывают нестабильность в генерируемом электронном луче, что ограничивает их практическое применение», — объяснил Дэн Ван, научный сотрудник программы управления ускорителями Berkeley Accelerator Controls & Instrumentation Program и один из ведущих авторов статьи.
Традиционные системы управления лазерами «сталкиваются с трудностями, чтобы идти в ногу с быстрыми изменениями положения лазера, особенно с большими медленно движущимися оптическими компонентами, используемыми в лазерах высокой мощности с низкой частотой повторения», — по словам Энтони Гонсалвеса, штатного учёного и заместителя директора по экспериментам в Центре BELLA ATAP и одного из авторов статьи. «Это приводит к ошибкам от выстрела к выстрелу, которые негативно влияют на эксперименты».
Чтобы преодолеть это ограничение, команда обратилась к машинному обучению.
В отличие от традиционных систем управления, которые корректируют ошибки в указании лазера после их возникновения, «наш метод предсказывает дрожание и затем вносит корректировки в оптические компоненты лазера в режиме реального времени, быстро улучшая стабилизацию от выстрела к выстрелу и повышая точность указания луча», — объяснил Алессио Амодио, инженер-электронщик Центра BELLA и инженер инженерного подразделения.
Первый фотонный кубит на чипе позволяет использовать состояния GKP для коррекции ошибок при комнатной температуре
Компания Xanadu достигла значительного рубежа в разработке масштабируемого квантового оборудования, создав устойчивые к ошибкам фотонные кубиты на платформе интегрированных чипов.
Этот фундаментальный результат, опубликованный в журнале Nature, является первым в истории демонстрацией таких кубитов на чипе.
Этот прогресс основан на недавнем анонсе Xanadu о системе Aurora, которая впервые продемонстрировала все ключевые компоненты, необходимые для создания модульного, сетевого и масштабируемого фотонного квантового компьютера.
Квантовые состояния, полученные в этом эксперименте, известные как состояния Готтесмана–Китаева–Прескилла (GKP), состоят из суперпозиций множества фотонов для кодирования информации устойчивым к ошибкам образом — необходимое условие для будущих отказоустойчивых квантовых компьютеров.
Эти состояния позволяют выполнять логические операции с использованием детерминированных методов, совместимых с комнатной температурой, и они уникально хорошо подходят для создания сетей между чипами с помощью стандартных волоконных соединений.
Демонстрация генерации фотонных кубитов стала возможной благодаря ряду ключевых технологических достижений команды Xanadu. Они включают в себя разработку детекторов, разрешающих число фотонов, с эффективностью обнаружения выше 99%, изготовление специализированных волноводов из нитрида кремния с ультранизкими потерями на платформах диаметром 300 мм и внедрение новейших оптических упаковочных решений.
«Состояния GKP — это, в некотором смысле, оптимальные фотонные кубиты, поскольку они позволяют выполнять логические элементы и коррекцию ошибок при комнатной температуре и с использованием относительно простых детерминированных операций», — говорит Захари Вернон, технический директор отдела аппаратного обеспечения Xanadu.
«Эта демонстрация является важным эмпирическим этапом, демонстрирующим наши недавние успехи в снижении потерь и повышении производительности в области изготовления чипов, проектирования компонентов и эффективности детекторов».
Следующим препятствием на пути к созданию квантового компьютера фотонного масштаба остаётся дальнейшее снижение оптических потерь, что позволит создавать более качественные состояния GKP, пригодные для обеспечения отказоустойчивости.
С завершением ещё одного значительного этапа на пути к аппаратному обеспечению Xanadu по-прежнему сосредоточена на дальнейшей оптимизации процессов изготовления и упаковки фотоники для снижения оптических потерь на своей платформе.