在量子计算研究领域，我们对量子计算机运行机制及未来目标仍了解有限。桑迪亚国家实验室团队另辟蹊径，利用简单点唱机进行类比，开发新方法，以更有效地理解并利用量子系统。计算机科学家丹尼尔·霍瑟姆称：“我们构建模型，助科学家了解量子计算机，改进它并明确其可解决问题。”

量子计算机潜力巨大，有望比超级计算机更快、更精准解决复杂问题。它利用物理现象操纵量子信息比特，类似传统计算机用电操纵0和1。然而，理想“完美”量子计算机理论能力与现有系统实际性能差距大，现实设备受物理误差影响，计算结果易出错。弥合这一差距对量子计算机发挥应有作用至关重要。计算机科学家蒂莫西·普罗克特以Word崩溃或输入错误单词为例，说明量子计算机故障的不可预测性。

霍瑟姆和普罗克特认为，他们正在开发的工具能识别物理错误，预测量子计算机故障时间与原因，帮助研究人员避免错误，加速下一代计算技术开发。团队模型中，神经网络处理量子程序数字快照，预测物理错误，转化为数学公式预测程序成功概率。通过成功和失败项目数据训练模型，无需过度依赖量子计算机，以代理方式学习。这种方法还能助计算机领域外研究人员了解现有量子系统实际解决问题能力，如化学家可借此确定量子计算机能否成功模拟化学系统。

随着桑迪亚国家实验室团队不断完善模型，量子计算领域优势渐显。他们希望更好模拟现实误差，降低下一代量子系统开发时间与成本。霍瑟姆强调，工作可简化研究，加快科学家利用量子计算机应对棘手国家安全挑战的步伐。