新しい研究により人工知能と量子コンピューターのパフォーマンスが向上する可能性がある

ミネソタ大学ツインシティーズ主導のチームは、電子機器の主要コンポーネントである新しい超電導ダイオードを開発した。これは、産業用の量子コンピューターのスケールアップと人工知能システムの性能向上に役立つ可能性がある。

この論文は、自然科学と工学を対象とする査読付き科学雑誌である Nature Communications に掲載されました。

ダイオードは、電気回路内で電流が一方向に流れることを許可しますが、他方には流れません。 これは本質的に、コンピュータチップの主要要素であるトランジスタの半分として機能します。 ダイオードは通常、ほとんどのエレクトロニクスやコンピューターの基礎となる電気特性を備えた物質である半導体で作られますが、研究者らは、途中で電力を失うことなくエネルギーを伝達する能力を備えた超伝導体でダイオードを作ることに興味を持っています。

他の超電導ダイオードと比較して、研究者のデバイスはエネルギー効率が高く、一度に複数の電気信号を処理でき、エネルギーの流れを制御する一連のゲートを備えているが、これはこれまで超電導ダイオードに組み込まれたことのない機能である。

論文の主著者でミネソタ大学大学院准教授のヴラド・プリビアグ氏は、「われわれはコンピュータをより強力にしたいと考えているが、現在の材料や製造方法ではすぐに限界に達するだろう」と述べた。物理学と天文学。 「私たちはコンピューターを開発する新しい方法を必要としています。そして、計算能力を向上させるための現在の最大の課題の 1 つは、コンピューターが非常に多くのエネルギーを消費することです。そこで、私たちは超電導技術がそれを助ける方法を考えています。」

ミネソタ大学の研究者らは、超伝導体の間に非超伝導材料を挟んで作られた3つのジョセフソン接合を使用してデバイスを作成した。 この場合、研究者らは超伝導体を半導体層と接続した。 このデバイスのユニークな設計により、研究者は電圧を使用してデバイスの動作を制御できます。

一般的なダイオードが 1 つの入力と 1 つの出力しか処理できないのに対し、同社のデバイスは複数の信号入力を処理する機能も備えています。 この機能は、人工知能システムのパフォーマンスを向上させるために脳内のニューロンの機能を模倣する電気回路を設計する方法であるニューロモーフィック コンピューティングに応用できる可能性があります。

「私たちが作ったデバイスは、これまでに示された中で最高に近いエネルギー効率を持っており、ゲートを追加して電界を印加してこの効果を調整できることを初めて示しました」とモヒト・グプタ氏は最初に説明した。論文の著者で博士号を持つ。 ミネソタ大学物理天文学部の学生。 「他の研究者は以前にも超電導デバイスを作ったことがあるが、彼らが使用した材料は製造が非常に困難だった。私たちの設計では、より産業に適した材料を使用し、新しい機能を実現している。」

研究者らが使用した方法は、原則としてあらゆる種類の超電導体に使用できるため、この分野の他の技術よりも汎用性が高く、使いやすくなっています。 これらの特性により、同社のデバイスは産業アプリケーションとの互換性が高く、より広範な用途に向けて量子コンピューターの開発をスケールアップするのに役立つ可能性があります。

「現時点で、世の中にある量子コンピューティングマシンはどれも、現実世界のアプリケーションのニーズに比べて非常に基本的なものです」とプリビアグ氏は語った。 「有益で複雑な問題に取り組むのに十分強力なコンピューターを手に入れるには、スケールアップが必要です。多くの人が、潜在的に従来のコンピューターを上回るパフォーマンスを発揮できるコンピューターや AI マシンのアルゴリズムと使用例を研究しています。ここで、私たちは「これは、量子コンピューターがこれらのアルゴリズムを実装できるようにするハードウェアです。これは、最終的に産業界に導入され、実用的なマシンに統合されるこれらのアイデアの種を蒔く大学の力を示しています。」

この研究は、主に米国エネルギー省から資金提供を受け、Microsoft Research および国立科学財団から部分的な支援を受けました。

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理工学部について

ミネソタ大学理工学部は、大学の工学、物理科学、数学、コンピューター サイエンスのプログラムを 1 つのカレッジにまとめています。 この大学は国内トップの学術プログラムにランクされており、学士、修士、博士レベルの幅広い学位プログラムを提供する 12 学部が含まれています。 詳細については、cse.umn.edu をご覧ください。