КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 22-72-10075

НазваниеРазработка элементной базы для гибридных квантово-классических сверхпроводниковых нейронных сетей на основе макроскопических квантовых эффектов

РуководительБастракова Марина Валерьевна, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского", Нижегородская обл

Период выполнения при поддержке РНФ 07.2022 - 06.2025 

Конкурс№71 - Конкурс 2022 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными.

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе, 02-201 - Теория конденсированного состояния

Ключевые словасверхпроводниковые нейроморфные сети, квантовые нейронные сети, быстрая одноквантовая логика, кубит, кудит, квантовый нейрон

Код ГРНТИ29.19.03


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Современные достижения в области информационно-телекоммуникационных технологий способствуют активному развитию систем искусственного интеллекта. Однако, несмотря на колоссальный прогресс и внедрение нейронных сетей практически во все сферы деятельности человека, продолжается поиск оптимальной элементной базы искусственных нейронных сетей с минимальным энергопотреблением и поиск методов для развития глубокого машинного обучения (работа с экстремально большим объемом данных). Одним из актуальных путей решения данных проблем является комбинирование идей квантовых вычислений и нейротехнологий. Целью данного проекта является разработка энергоэффективной элементной базы сверхпроводниковых нейрономорфных сетей, способных функционировать в классическом и квантовом режимах; исследование их работы с применением суперкомпьютерных средств моделирования, использующих макроскопические квантовые эффекты и позволяющих обеспечивать эффективную интеграцию с технологиями интегральной фотоники, включая исследования возможностей совершенствования оптико-сверхпроводникового интерфейса для работы с квантовой информацией. При этом в основе разрабатываемой в проекте концепции быстрого управления элементами гибридных квантово-классических сверхпроводниковых нейросетей, а также и средств аппаратного обучения лежит перспективная энергоэффективная модификация быстрой одноквантовой логики. Комплекс теоретических и экспериментальных исследований в рамках проекта позволят выработать методические рекомендации и протоколы проведения измерений по инициализации, управлению и считыванию элементов квантовых нейронных сетей. Научная значимость проекта определяется получением новых знаний о принципах разработки сверхпроводникового гибридного квантово-классического нейрона, синапса, управляющих и фильтрующих элементов в составе квантовых нейронных сетей.

Ожидаемые результаты
В ходе выполнения проекта будут получены новые данные о методах управления, проектировании и оптимизации элементной базы гибридных сверхпроводниковых квантово-классических нейросетей. Планируется получить следующие научно-практические результаты: – оптимизированную схему сверхпроводникового нейрона без шунтирования джозефсоновских контактов (S_с-нейрон), реализующего сигмоидную функцию активации и являющегося ключевым элементом нейронных сетей типа персептрон, функционирующих как в классическом, так и в квантовом режимах; – анализ статических передаточных характеристик и особенностей динамических процессов нейронов и обучающих ячеек с учетом реальных емкостей при конечных температурах для классического режима работы, полученный на базе аналитического и численного расчетов; – оптимизированную схему сверхпроводникового квантового нейрона на основе джозефсоновских контактов без шунтирования (Q_s-нейрон), реализующего сигмоидную функцию активации; – программный комплекс для моделирования процессов адиабатического переключения в нейросетях на основе S_с- и Q_s-нейронов, позволяющий среди прочего проводить анализ процессов потери когерентности состояний в квантовом режиме и подбора параметров управляющих импульсов для быстрой инициализации элементов квантовых нейронных сетей; – шаблоны для изготовления S_c- и Q_s-нейрона, а также обучающей ячейки для дальнейшего проведения экспериментальных исследований; – систематический анализ возможности использования джозефсоновских “искусственных атомов” (кубитов, кудитов) в качестве ячеек квантовых нейросетей и разработка алгоритма для подбора оптимальных последовательностей импульсов в ASL цепях для управления нейронными ячейками; – анализ возможности использования в нейросетях на основе S_c- и Q_s-нейронов сверхпроводникового синапса на магнитных джозефсоновских контактах и на управляемых кинетических индуктивностях; – отработка экспериментальных методик и выработка методических рекомендаций по инициализации, управлению и считыванию элементов квантовых нейронных сетей. В комплексе ожидаемые результаты должны стать важным шагом к использованию наработок из области сверхпроводниковых квантовых процессоров в практической реализации квантовых нейронных сетей: в рамках проекта планируется разработать “недостающие звенья” в эволюции сверхпроводниковых КНС (квантовые нейроны и обучающие ячейки, совместимые с ними синапсы) и усовершенствовать доставляющий сейчас много хлопот интерфейс между квантовой и классической частями перспективной гибридной вычислительной системы.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В результате выполнения плана на первом году проработан базовый инструментарий для выполнения поставленных задач проекта: специализированные аналитические методы, программные компоненты и отлаженные экспериментальные методики для дальнейшего проектирования компонент интегральных схем нейронных ячеек. В отчетный период получены следующие оригинальные результаты: 1. Разработан дизайн базовой ячейки сверхпроводниковой нейросети – Sc-нейрона. Схема ячейки совмещает в себе нелинейность джозефсоновского контура (квантронная часть), обеспечивающая нелинейное преобразование внешнего сигнала, и линейностью контура, не содержащего в себе нешунтированный джозефсоновский контакт (индуктивная часть), для формирования сигмоидальной передаточной характеристики (активационной функции, ток-потоковое преобразование) в сетях типа многослойный персептрон при классическом режиме работы. 2. Создан инструментарий на основе численных методов решения уравнений Гамильтона и Лиувилля для анализа динамических процессов в цепях с джозефсоновскими контактами. Проведен анализ численных схем на устойчивость и сходимость, а также тестирование при расчете динамических характеристик Sc – нейрона и определены два режима функционирования схемы: для малых индуктивностей (l<l*) - нейрорежим и для больших l>l* - логический режим работы. 3. Найдены условия формирования сигмоидной функции активации Sc- нейрона с учетом емкостей джозефсоновских контактов при адиабатическом переключении для нейрорежима при l<l*. Для режима логического элемента (l>l*) продемонстрировано нарушение условия адиабатичности, что связано с появлением осцилляций на активационных функций на частоте близкой к плазменной. Выяснено, что с ростом ёмкости (параметра Стюарта-Мак-Камбера β) наблюдается рост амплитуды на спаде управляющего поля, а период осцилляций растет. Показано, что данные осцилляции можно устранить с помощью увеличения параметра выходной индуктивности и модификации управляющего внешнего потока. Это приводит к изменению потенциального профиля системы на трехямный и Sc-нейрон в логическом режиме работы показывает ступенчатую функцию активации без паразитных осцилляций, что можно использовать для реализации классической ASL логики для работы с цифровой информацией. Расчет показал, что для параметров соответствующих нейрорежиму влияние конечного температурного размытия не оказывает влияния на сигмоидальный вид придаточной характеристики, что говорит о стабильной работе схемы при конечных температурах. 4. Разработан дизайн синапса на основе пары магнитных джозефсоновских контактов, критическими токами которых можно управлять с помощью внешнего магнитного потока. Проведен расчет динамических характеристик синапса с учётом реальных ёмкостей джозефсоновских контактов. Показано, что с ростом индуктивности на входе синапса увеличивается нелинейность преобразования входного потока в ток и наклон линейной части передаточной функции уменьшается. Увеличение же индуктивности плеч приводит к увеличению степени нелинейности зависимости выходного потока от суммарной фазы и увеличению наклона линейной части. 5. Проведена оценка диссипируемой мощности (энергоэффективности и быстродействия) для Sс-нейронов и синапсов, связанной с напряжением на резистивном элементе и нарушении сверхпроводящего состояния. Показано, что при росте параметра β происходит увеличение потерь энергии в системе. Для синапса также проведена оценка диссипируемой энергии для различных времен нарастания и спада внешнего магнитного сигнала и продемонстрировано, что уменьшение разности критических токов магнитных джозефсоновских контактов приводит к снижению уровня диссипируемой энергии. 6. Предложена дизайн-схема «Sc нейрон + синапс + Sc нейрон», а передача сигнала от синапса ко второму нейрону осуществляется через «каплер». Проведена оптимизация схемы по параметрам с учетом индуктивных связей (синапсов) и учете влияния ёмкостей джозефсоновских контактов, для реализации сигмоидальных функций активации в сетях типа персептрон. Показано, что использование синапса на кинетических индуктивностях совместно с «каплером» позволяет реализовать широкий диапазон возможных весов в схеме с двумя нейронами. Изменение веса достигается варьированием всего двух индуктивностей плеч синапса. Продемонстрировано, что активационная функция на нейронах разных слоев сохраняет сигмоидальный вид. 7. На основе численного решения нестационарного уравнения Шредингера изучается квантовый режим работы сверхпроводникового нейрона (Sq-нейрон) при воздействии внешнего управляющего поля в ASL-цепях. Для l<l* активационная функция квантового нейрона имеет сигмоидальный вид при эволюции из базисных состояний, в отличие от случая l>l*, когда на активационной функции появляются нерегулярные осцилляции. Показано что данные осцилляции возникают в моменты времени нарастания/спада сигнала, когда происходит существенная перестройка в спектре, и связанны с эффектами квантово-когерентного туннелирования Ландау-Зинера. Проведена аналитическая оценка вероятностей переходов Ландау-Зинера в рамках двухуровневого приближения. На основе этого найдены оптимизированные параметры управляющего поля и индуктивностей для адиабатического режима работы Sq-нейрона (как для l<l* так и l>l*), когда формируется сигмоидальная активационная функция при эволюции из базисных состояний. 8. Проведен анализ топологических решений для контроля и считывания состояний аналоговых систем на основе сверхпроводящих джозефсоновских контактов. Предложен оригинальный протокол неразрушающего измерения квантовых систем (кубита) джозефсоновским бифуркационным усилителем (на основе протяженного перехода), основанный на чувствительности прохождения системы сепаратрисных уровней осциллятора при малом возмущении. Проведен анализ влияния нелинейного осциллятора на эффективность управления состояниями кубита и выработаны рекомендации по области рабочих параметров схемы. 9. Разработана экспериментальная технология изготовления качественных туннельных переходов типа сверхпроводник-изолятор-сверхпроводник на основе структур Nb-AlOx-Nb с малыми квазичастичными утечками, т.е. с большим отношением подщелевого и надщелевого сопротивления, для минимизирования «квазичастичного отравления» совмещенных с ними квантовых устройств и вычислительных систем. 10. Сформированы рекомендации по методам фотолитографии и реактивно-ионного травления для изготовления качественных структур Nb-AlOx-Nb с малыми квазичастичными утечками. Для формирования геометрии слоев использовались методики плазмохимического травления ниобия в атмосфере кислорода и фреона, а также ионного травления в атмосфере аргона. С целью улучшения воспроизводимости были опробованы различные параметры реактивного плазмохимического травления. 11. Подготовлены послойные фотошаблоны тестовой схемы (напыление, окисление, литография, травление). Изготовленные на основе таких фотошаблонов структуры должны обеспечивать на следующем этапе выполнения проекта возможность измерения вольт-амперных характеристик джозефсоновских гетероструктур, на основании которых в дальнейшем можно получить информацию, необходимую для последующих экспериментальных исследований по считыванию состояний квантовых систем. Выполнена разработка численной методики учета диссипативных процессов в квантовом Sq нейроне (данный пункт является заделом на второй этап выполнения проекта). Исследован процесс динамического переключения состояний в схеме сверхпроводящего Sq-нейрона, связанного с тепловым резервуаром. Показано, что в приближении Борна-Маркова эволюция системы сводится к обобщенному основному кинетическому уравнению для матрицы плотности в мгновенном базисе. Разработаны программные компоненты для решения уравнения Редфилда, а также в рамках секулярного приближения и аппроксимации случайной фазы (уравнение Паули) в фоковском базисе и координатном представлении. Показано, что для решения данной задачи можно использовать средства MKL и OpenMP.

 

Публикации

1. Пашин Д.С., Бастракова М.В., Кленов Н.В., Сатанин А.М. Bifurcation Oscillator as an Advanced Sensor for Quantum State Control MDPI, Sensors Vol. 22, P. 6580 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.3390/s22176580

2. Пикунов П.В., Пашин Д.С., Бастракова М.В. Numerical Simulation of Quantum Dissipative Dynamics of a Superconducting Neuron Communications in Computer and Information Science, Communications in Computer and Information Science, 2022, 1750 CCIS, pp. 293–301 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.1007/978-3-031-24145-1_24

3. Бастракова М., Вожаков В., Клёнов Н.В., Соловьев И.И., Сатанин А.М. Control of superconducting qubits by single flux quantum pulses PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P.4 (год публикации - 2022)

4. Бастракова М.В., Пашин Д.С., Рыбин Д.А., Щёголев А.Е., Клёнов Н.В., Соловьев И.И., Горчавкина А.А., Сатанин А.М. Моделирование адиабатического переключения в сверхпроводниковом квантовом нейроне СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022, Т. 1, С. 400-401 (год публикации - 2022)

5. Пикунов П., Пашин Д., Бастракова М. Quantum dissipative dynamics of a superconducting neuron PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P. 62 (год публикации - 2022)

6. Рыбин Д. А., Бастракова М. В., Пашин Д. C., Пикунов П. В., Щеголев А. Е., Кленов Н. В., Соловьев И. И., Сатанин А. М. Диссипативные и температурные эффекты в квантовом сверхпроводниковом нейроне Труды XXVII Международного симпозиума Нанофизика и наноэлектроника, Труды XXVII Международного симпозиума "Нанофизика и наноэлектроника" (13–16 марта 2023 г., Нижний Новгород), Т.1, с. 95-96 (год публикации - 2023)

7. Рыбин Д.А., Пашин Д.С., Бастракова М.В., Щеголев А.Е., Клёнов Н.В., Соловьев И.И. Switching of superconducting logic element due to single flux quantum pulses PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCHOOL ON QUANTUM TECHNOLOGIES QTS’22, Sochi 2022, Vol. 1, P. 74 (год публикации - 2022)