Avustralyalı araştırmacılar, çip tasarım süreçlerini iyileştirebilecek yeni bir yarı iletken tasarım üretim tekniği geliştirdi. Kuantum makine öğrenmesi tabanlı bu yaklaşım, verileri kuantum durumlarına kodlayarak desenleri analiz ediyor ve geleneksel modellere kıyasla yüzde 20'ye varan daha yüksek verimlilik sunuyor. Bu buluş, özellikle karmaşık işlemcilerin ve içerdikleri yarı iletkenlerin tasarımında önemli bir adım olarak görülüyor.
Modern çiplerin üretim süreci, silikon katmanlarının hassas bir şekilde yerleştirilmesini gerektiren karmaşık adımlardan oluşuyor. Araştırmacılar, özellikle çip paketleme ve gerçek dünya cihazlarına entegrasyon aşamasında, yarı iletken ve metalik paket katmanları arasındaki elektriksel akışın sağlanması (ohmik kontak direnci) gibi alanlarda bu yeni tekniğin büyük kolaylık sağlayacağını düşünüyor. Bu alandaki modelleme zorluklarının üstesinden gelinmesi, modern çip tasarımında potansiyel ilerlemelere olanak tanıyacak.
Yapılan çalışmada, yüksek teknolojili elektroniklerde yaygın olarak kullanılan galyum nitrür yüksek elektron hareketliliği transistörlerinin (GaN HEMT) 159 örneği incelendi. İlk olarak, üretim sürecindeki hangi değişkenlerin ohmik kontak direncini en çok etkilediği belirlendi. Ardından, klasik veriyi kuantum durumlarına dönüştüren Kuantum Çekirdek Hizalı Regresör (QKAR) adı verilen bir teknik geliştirildi. Kuantum bilişim sistemi, bu veriyi analiz ederek desenleri tespit etti. Elde edilen sonuçlar, makine öğrenmesi algoritmasına aktarılarak çip tasarım sürecinde verimliliği artırmaya yönelik analizler yapıldı.
Geliştirilen bu hibrit modelin, geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarından daha üstün olduğu belirtildi. Çalışmaya göre QKAR, diğer modellere kıyasla yüzde 8.8 ile 20.1 arasında daha etkili bir yöntem oldu.
Bu gelişme, gelecekte çok daha detaylı çip tasarım süreçlerini mümkün kılabilir. Ancak, bu potansiyeli tam olarak kullanabilmek için daha gelişmiş kuantum bilişim donanımlarının üretilmesi gerekebilir.
Araştırmacılar, bulgularının, kuantum makine öğrenmesinin yarı iletken alanlarındaki yüksek boyutlu ve az örnekli regresyon görevlerini etkili bir şekilde yönetme potansiyelini gösterdiğini ve kuantum donanımları geliştikçe gelecekteki gerçek dünya uygulamalarında kullanılması için umut verici yollar açtığını ifade ediyor.
Her ne kadar bu çalışma ile çip üretiminde devrim yaratmaya tam olarak hazır olmasak da, makine öğrenmesi ve kuantum bilişim tekniklerinin birleşimi, daha ölçeklenebilir kuantum bilişim donanımları henüz yaygınlaşmamış olsa bile kuantum bilişimin çeşitli sektörleri nasıl etkilemeye başlayabileceğini gösteriyor. Geleneksel ve kuantum bilişimin her ikisinin de kendine özgü avantajları olduğundan, bu tekniklerin birleştirilmesi, geniş bir uygulama yelpazesi ile en iyi senaryoları sunabilir.
