Какие платформы обсуждаются в связке с квантовыми компьютерами?
Квантовые компьютеры строятся на четырех основных платформах: сверхпроводящих цепочках, ионах, нейтральных атомах и фотонах. На самом деле платформ существует намного больше: еще есть интегральная оптика, квазичастицы (экситоны, поляритоны, магноны и др.), примесные атомы, молекулы, полупроводниковые квантовые точки и центры окраски. Один компьютер может быть создан на базе нескольких платформ. Все они могут работать отдельно друг от друга.
Квантовая платформа — это физический объект, похожий на чип, на котором размещается и сохраняется квантовое состояние кубитов.
Еще несколько лет назад все коммерческие вычислительные устройства работали исключительно на сверхпроводящих цепочках. В отличие от других типов кубитов они хорошо масштабируются, стабильны в работе, позволяют контролировать параметры и легче управляются. Однако сейчас мы видим, что международное квантовое сообщество стало все больше интересоваться ионами.
Embed from Getty Images
Первый коммерчески доступный квантовый компьютер на ионах представил в декабре 2018 года технологический стартап IonQ. Как заявили сами разработчики, построенная ими система способна выполнять более сложные вычисления, чем все существующие на рынке аналоги. А в конце 2020 года американская корпорация Honeywell заявила, что ей удалось создать наиболее точный квантовый компьютер на ионах. Вместе с тем, у этой технологии есть и недостатки: ионные компьютеры сложно масштабировать из-за аномального нагрева.
Также в тройку наиболее перспективных платформ для реализации универсального квантового вычислителя входят ультрахолодные атомы. Разработкой таких систем чаще всего занимаются академические институты и университеты — например, Институт прикладной физики Российской академии наук в Нижнем Новгороде.
Физические реализации квантовых компьютеров
Практическое осуществление квантового компьютера основано на манипулировании на микроскопическом уровне и с грандиозной точностью многоэлементной физической системой с непрерывными степенями свободы. Очевидно, что для достаточно большой системы, квантовой или классической, эта задача становится невыполнимой, именно поэтому такие системы переходит из ведения микроскопической физики в область статистической физики. Представляет ли система из N = 103÷105 квантовых спинов, необходимая чтобы превзойти классический компьютер в решении ограниченного числа специальных задач, достаточно большой в этом смысле? Сможем ли мы когда-либо научиться контролировать 10300 (по меньшей мере) амплитуд, определяющих квантовое состояние такой системы? Мой ответ — нет, никогда.
Принципы физической реализации
Главные технологии для квантового компьютера:
Основные проблемы, связанные с созданием и применением квантовых компьютеров:
На рубеже XX—XXI веков во многих научных лабораториях были созданы однокубитные квантовые процессоры (по существу, управляемые двухуровневые системы, в которых можно было предполагать возможность масштабирования на много кубитов).
В 2021 году группы китайских учёных под руководством Пань Цзяньвэя создали два прототипа квантовых компьютеров:
Адиабатические компьютеры D-Wave
Описание от N+1.
Квантовое состояние очень хрупкая штука, кубиты в запутанном состоянии крайне нестабильны, любое внешнее воздействие может разрушить (и разрушает) эту связь. Изменение температуры на мельчайшую долю градуса, давление, пролетевший рядом случайный фотон — все это дестабилизирует нашу систему.
Для решения этой проблемы строят низкотемпературные саркофаги, в которых температура (-273.14 градуса цельсия) чуть-чуть выше абсолютного ноля, с максимальной изоляцией внутренней камеры с процессором от всех (возможных) воздействий внешней среды.
Максимальное время жизни квантовой системы из нескольких запутанных кубитов, в течение которого она сохраняет свои квантовые свойства и может быть использована для произведения вычислений, называют временем декогеренции.
На текущий момент время декогеренции в лучших квантовых решениях составляет порядка десятков и сотен микросекунд.
Есть прекрасный сайт, на котором можно посмотреть сравнительные таблицы параметров всех созданных квантовых систем. В эту статью для примера вынесены только два топовых процессора — от IBM IBM Q System One и от Google Sycamore. Как мы видим, время декогеренции (Т2) не превышает 200 мкс.
Я не нашел точных данных по Sycamore, но в самой статье о квантовом превосходстве приводятся две цифры — 1 миллион вычислений за 200 секунд, в другом месте — за 130 секунд без потерь на управляющие сигналы и прочее. В любом случае это дает нам время декогеренции порядка 150 мкс. Помните нашего экспериментатора с мешком? Ну так вот он.
Чем нам грозит декогеренция?
Основная проблема в том, что через 150 мкс наша вычислительная система из N запутанных кубитов начнет выдавать на выходе вместо вероятностного распределения правильных решений — вероятностный белый шум.
То есть нам надо:
И сделать все это за 150 мкс. Не успел — результат превратился в тыкву.
Биты и кубиты
В обычном компьютере все вычисления основаны на понятии «бит». Это такой элемент, который может принимать значения 0 или 1. Физически это реализовано так:
Транзистор в компьютере может принимать значение 1 или 0, то есть «включён» или «выключен». С точки зрения компьютерной логики, этот транзистор называется битом. Это минимальная единица информации в компьютере. Физически бит может быть в процессоре, на чипе памяти, на магнитном диске, но суть одна: это какое-то физическое пространство, которое определённо либо включено, либо выключено.
Ключевое слово здесь — «определённо». Программист и инженер может точно узнать, в каком состоянии находится тот или иной бит. Заряд в нём либо есть, либо нет, никаких промежуточных состояний там не существует.
В квантовом компьютере вместо битов — кубиты. Кубиты — это квантовые частицы, у которых есть интересная особенность: кроме стандартных 0 и 1 кубит может находиться между нулём и единицей — это называют суперпозицией. Нагляднее это видно на рисунке:
Кубит может принимать все значения, которые видны на цветной сфере
Все решения уже известны
Ещё одна особенность кубитов — зависимость значения от измерения. Это значит, что программист не узнает значение кубита до тех пор, пока его не измерит, а сам факт измерения тоже влияет на значение кубита. Звучит странно, но это особенность квантовых частиц.
Именно благодаря тому, что кубит находится во всех состояниях одновременно до тех пор, пока его не измерили, компьютер мгновенно перебирает все возможные варианты решения, потому что кубиты связаны между собой. Получается, что решение становится известно сразу, как только введены все данные. Суперпозиция и даёт ту параллельность в вычислениях, которая ускоряет работу алгоритмов в разы.
Вся сложность в том, что результат работы квантового компьютера — это правильный ответ с какой-то долей вероятности. И нужно строить алгоритмы таким образом, чтобы максимально приблизить вероятность правильного ответа к единице.
Рабочая температура внутри таких компьютеров — минус 273 градуса по Цельсию
Чем квантовый компьютер превосходит обычный?
Принцип суперпозиции, при котором базовая единица информации может существовать более чем в одном состоянии одновременно, позволяет квантовому компьютеру хранить и обрабатывать одновременно гораздо больше данных, чем любому другому. При этом большими объемами данных можно управлять одновременно с помощью концепции, известной как квантовый параллелизм. Имея возможность вычислять и анализировать разные состояния данных одновременно, а не по одному, квантовые системы могут давать результаты с очень высокой скоростью.
Квантовые системы можно было бы применить для того, чтобы решить проблему коммивояжера — задачу, которая требует нахождения кратчайшего маршрута между множеством городов, прежде чем вернуться домой. А решение этой задачи позволило бы более грамотно выстраивать навигацию и планировать маршруты по всему миру, что удешевило бы и упростило перемещения людей и грузов. Подобного рода исследования уже проводит Volkswagen совместно с D-Wave и Google.
Квантовый компьютер способен обрабатывать огромные объемы финансовых, фармацевтических или климатологических данных, чтобы найти оптимальные решения проблем в этих отраслях.
Наконец, квантовые системы способны найти новые методы шифрования и легко взламывать даже самые сложные шифры.
IBM Quantum уже работает с клиентами над решением подобных проблем. Компания помогает разработать новое поколение электромобилей на технологии квантовых батарей с Daimler; технологию снижения выбросов углерода в атмосферу с помощью открытия экологичных материалов с ExxonMobil: ищет истоки зарождения Вселенной вместе с CERN. А Google использовала Sycamore для точного моделирования химической реакции.
Если коротко (взято из вики):
Компьютеры D-Wave работают на принципе квантовой релаксации (квантовый отжиг), могут решать крайне ограниченный подкласс задач оптимизации, и не подходят для реализации традиционных квантовых алгоритмов и квантовых вентилей.
Более подробно можно почитать, например, тут, тут (осторожно, может не открываться из России), или у Scott Aaronson в статье из его блога. Кстати, очень рекомендую почитать вообще его блог, там много хорошего материала
Вообще с самого начала анонсов у научного сообщества возникали вопросы к компьютерам D-Wave. Например, в 2014 году IBM поставила под сомнение факт, что D-Wave использует квантовые эффекты. Дело дошло до того, что в 2015 году Google вместе с NASA купила один из таких квантовых компьютеров и после исследований подтвердила, что таки да, компьютер работает и вычисляет задачу быстрее, чем обычный. Еще про заявление Google можно почитать тут и, например, тут.
Главное, что компьютеры D-Wave, с их сотнями и тысячами кубитов нельзя использовать для вычисления и запуска квантовых алгоритмов. На них нельзя запустить алгоритм Шора, например. Все, что они могут — это используя определенные квантовые механизмы решать определенную задачу оптимизации. Можно считать, что D-Wave это такой квантовый ASIC для конкретной задачи.
Как делают кубиты и в чём сложность
Максимально упрощённо: чтобы получить рабочий кубит, нужно взять один атом, максимально его зафиксировать, оградить от посторонних излучений и связать с другим атомом специальной квантовой связью.
Чем больше таких кубитов связано между собой, тем менее стабильно они работают. Для достижения «квантового превосходства» над обычным компьютером нужно не менее 49 кубитов — а это очень неустойчивая система.
Основная сложность — декогеренция. Это когда много кубитов зависят друг от друга и на них может повлиять всё что угодно: космические лучи, радиация, колебания температуры и все остальные явления окружающего мира.
Такой «фазовый шум» — катастрофа для квантового компьютера, потому что он уничтожает суперпозицию и заставляет кубиты принимать ограниченные значения. Квантовый компьютер превращается в обычный — и очень медленный.
С декогеренцией можно бороться разными способами. Например, компания D-Wave, которая производит квантовые компьютеры, охлаждает атомы почти до абсолютного нуля, чтобы отсечь все внешние процессы. Поэтому они такие большие — почти всё место занимает защита для квантового процессора.
Квантовый процессор на девяти кубитах от Google
Алгоритм Шора.
Наиболее известным квантовым алгоритмом является алгоритм Шора (придумал в 1994 году английский математик Питер Шор), который нацелен на решение задачи разложения чисел на простые множители (задача факторизации, дискретного логарифма).
Именно этот алгоритм приводят в пример, когда пишут о том, что ваши банковские системы и пароли скоро будут взломаны. Учитывая, что длина используемых на сегодняшний день ключей не менее чем 2048 бит, время для шапочки еще не пришло.
На сегодняшний день результаты более чем скромные. Лучшие результаты факторизации с помощью алгоритма Шора — числа 15 и 21, что сильно меньше, чем 2048 бит. Для остальных результатов из таблицы применялся иной алгоритм расчетов, но даже лучший по этому алгоритму результат (291311) сильно далек от реального применения.
Подробнее про алгоритм Шора можно почитать, например, вот тут. Про практическую реализацию — тут.
Одна из текущих оценок сложности и необходимой мощности для факторизации числа из 2048 бит это компьютер с 20 миллионами кубитов. Спим спокойно.
В каких областях квантовый компьютер будет особенно актуален?
Все эти процессы существенно трансформируются благодаря вычислительной мощности квантовых компьютеров. Задачи будут решаться моментально, а не в течение часов и дней.
Медицина и фармацевтика
Квантовые компьютеры помогут оптимизировать поиск белковых структур. Это приведет к ускорению производства новых лекарств и персонализации медицины, а также ускорению сборки геномов. Последний процесс может быть использован при диагностике онкологических заболеваний, так как слияние генов и их перегруппировка — это распространенные причины злокачественных опухолей. D-Wave уже применила свой квантовый отжигатель (вычислитель, пригодный для решения лишь некоторых задач по оптимизации), чтобы выявить у пациентов с немелкоклеточным раком легкого аденокарциному или плоскоклеточный рак — две разновидности смертельного заболевания.
Логистика
Оптимизация логистических цепей сократит длину маршрутов и даст возможность бизнесу уменьшить затраты на топливо. Квантовые алгоритмы в несколько раз быстрее просчитывают все возможные варианты передвижения и выбирают самые оптимальные.
Первый проект такого рода был осуществлен в 2019 году, когда технологическая компания Groovenauts вместе с компанией Mitsubishi Estate смогли оптимизировать сеть маршрутов забора мусора и размеры транспортных контейнеров для 26 крупных офисных центров в центральной части Токио.
Информационная безопасность
Сегодня разработаны алгоритмы, которые позволяют квантовому компьютеру сократить время подбора пароля и дешифровки информации до нескольких часов или минут.
Даже высокозащищенные методы, основанные на криптографии с открытым ключом, могут запросто быть взломаны квантовым компьютером. Именно поэтому квантовые вычисления — это технология национальной безопасности, и государства, которые первыми построят высококубитный квантовый компьютер, получат практически совершенное технологическое оружие. Отсюда и квантовая гонка, и сотни миллиардов инвестиций в технологию.
Химическая промышленность
Квантовые компьютеры для вычислений используют такие свойства квантовых систем, как суперпозиция и запутанность. В суперпозиции квантовые частицы представляют собой комбинацию всех возможных состояний, пока не произойдет их наблюдение и измерение. Запутанные кубиты образуют единую систему и влияют друг на друга. Измерив состояние одного кубита, возможно сделать вывод об остальных. С увеличением числа запутанных кубитов экспоненциально растет способность квантовых компьютеров обрабатывать информацию.
Базовым элементом, выполняющим логические операции в классическом компьютере, является вентиль. Для работы квантового компьютера используются квантовые вентили, собранные из кубитов. Они бывают однокубитные и двухкубитные. Также существуют универсальные наборы вентилей, с помощью которых можно выполнить любое квантовое вычисление
Кроме того, квантовые компьютеры не могут работать со стандартным софтом вроде Windows. Для них требуется своя операционная система и приложения. Некоторые технологические гиганты уже предлагают организациям опцию квантовых вычислений в облаке. Облачные квантовые вычисления обеспечивают прямой доступ к эмуляторам, симуляторам и квантовым процессорам.
Поставщики также предоставляют платформы разработки и документацию для языков и инструментов вычислений. I BM уже представила программную платформу для квантовых вычислений с открытым исходным кодом под названием Qiskit. А Microsoft выпустила инструмент бесплатного разработчика вычислительной техники на языке Q# и симулятор квантовых вычислений. Над разработкой ПО для квантовых компьютеров работают также 1QBit, Cambridge Quantum Computing, QSimulate, Rahko, Zapata и другие компании.
Платформа Orquestra от Zapata предлагает набор вычислительных методов для квантовых компьютеров
Для работы квантовых компьютеров требуются квантовые алгоритмы. Из наиболее известных квантовых алгоритмов можно выделить три:
Квантовый компьютер работает на вероятностном принципе. Его результатом работы является распределение вероятностей возможных ответов, наиболее вероятный ответ обычно является лучшим решением.
Квантовые кубиты в физической реализации бывают нескольких типов: сверхпроводниковые, зарядовые, ионные ловушки, квантовые точки и другие.
Настоящий уровень развития технологий позволяет создать большое количество кубитов, сложность возникает с устойчивостью такой системы. Как и все квантовые системы, кубиты легко теряют заданное квантовое состояние при взаимодействии с окружением (происходит их декогеренция). При этом в работе квантового компьютера растет количество ошибок вычислений. Чтобы обеспечить ее устойчивость при проведении вычислений, требуется оградить систему от любого фонового шума, например, в случае сверхпроводниковых систем, охлаждая их до температур, близких к нулю по Кельвину (-273,1 °C). Разработчики используют сверхтекучие жидкости, чтобы добиться такого охлаждения.
Как объяснил Руслан Юнусов, исторически сверхпроводники считались наиболее перспективным направлением благодаря хорошей масштабируемости, стабильности во времени, контроле параметров и относительной легкости управления ими. Именно на этой платформе построены квантовые компьютеры IBM, Google и Rigetti. Однако, по его словам, в последнее время все большую популярность приобретают альтернативные квантовые платформы: ионы, демонстрирующие высочайшие на сегодняшний день показатели стабильности и точности операций (Honeywell, IonQ), и фотоны, преимуществами которых являются малый размер фотонного процессора и возможность работы при комнатных температурах (Xanadu, PsiQuantum, Quix).
Кроме того, развиваются новые концепции: системы на поляритонах или магнонах, системы бозе-эйнштейновских конденсатов, когерентные машины Изинга, когерентные CMOS-архитектуры. Так, в поляритонной архитектуре битом служит поляритон — квазичастица, сочетающая свойства света и вещества. Теоретически, поляритонный квантовый компьютер сможет работать при комнатной температуре, что снизит его стоимость и упростит изготовление. В настоящее время изучением поляритонных структур занимается Сколтех.
Прототипы
Выделю три прототипа, над которыми работают крупные компании. Google, IBM, Intel, Microsoft вкладываются в развитие квантовых компьютеров. Все вместе они вложили больше 500 млн долларов в разработку, лаборатории и исследовательские центры.
Первые классические компьютеры занимали целые комнаты, работали на вакуумных лампах и так нагревались, что для них требовалось отдельное мощное охлаждение. Квантовые компьютеры на них очень похожи — это шкафы высотой по 3 метра, большую часть которых занимают системы охлаждения. Компьютеры охлаждают до температуры близкой к абсолютному нулю, чтобы квантовые системы могли выполнять свои вычислительные функции.
Универсальные квантовые компьютеры
Это универсальные машины от Google и IBM с памятью примерно 20 кубит. Они выполняют любые операции, потому что полная универсальность доступна с относительно небольшим числом кубитов, дальше возникает практическое ограничение. Возможно, через год люди научатся работать с 30-40 кубитами.
Универсальные квантовые компьютеры способны реализовать произвольные квантовые алгоритмы, например, алгоритмы Шора и Гровера.
Современная криптография основана на разложении чисел на простые множители. В настоящее время неизвестно, существует ли полиномиальный не квантовый алгоритм для задачи факторизации. Однако 25 лет назад Питер Шор опубликовал статью, в которой объяснил, как квантовый компьютер может разложить очень большое целое число на простые множители.
Квантовый алгоритм компьютера работает не детерминистически, а угадывает простые множители с вероятностью правильного ответа больше 50% и находит простые множители экспоненциально быстрее, чем обычный.
С распространением квантовых компьютеров все современные методы шифрования окажутся уязвимы, и это основная мотивация в разработке квантовых алгоритмов последние 25 лет. Но пока применить метод Шора пока сложно, потому что алгоритм требует большой квантовый компьютер. Маленькие решают задачу только для небольших чисел.
Другим примером, демонстрирующим потенциал квантовых вычислений, является Алгоритм Гровера для задачи перебора или поиска решения уравнения
какая-то сложная функция.
Кроме упомянутых выше алгоритмов Шора и Гравера есть большое количество других квантовых алгоритмов. Любая физическая система хочет перейти в состояние равновесия — квантовая не исключение. С научной точки зрения правильнее говорить не о равновесии, а об основном состоянии системы. Классический аналог — состояние покоя. Система всегда стремится перейти в состояние покоя с минимальной энергией. В терминах вычислительных задач — это оптимизационная задача минимизации энергии. Квантовый компьютер как раз может решать подобные задачи.
Вся область применимости квантовых алгоритмов и компьютеров пока не понятна. Но уже есть десятки различных оптимизационных задач, с которыми квантовые компьютеры и алгоритмы могут справиться, и находятся новые.
Квантовые симуляторы ограниченной универсальности
Это другое направление: универсальность ограничивается, но поддерживается изоляция (когерентность). Это компьютеры на рубеже в 50-70 кубитов, что в смысле памяти уже больше, чем любой суперкомпьютер.
На этой границе возможности специализированного квантового компьютера превосходят возможности классического — возникает квантовое превосходство. Это значит, что квантовые компьютеры могут решать некоторые задачи, на которые у обычных (даже суперкомпьютеров) уйдут десятки, сотни или тысячи лет.
В октябре 2019 Google заявил, что достиг квантового превосходства. Новость появилась во всех ведущих газетах и журналах, соответствующая научная статья была опубликована в Nature. Тематические статьи выпустили многие газеты, даже New York Times и Wall Street Journal, которые далеки от науки.
В реальности Google разработал квантовый процессор с ограниченной универсальностью. У него достаточно большое количество кубитов, и он может выполнять некоторые узкие задачи лучше, чем любой классический компьютер. Другой вопрос, что это очень узкие и искусственные задачи.
Некогерентные процессоры с числом кубитов от 2 тысяч
Если забыть про универсальность и когерентность, можно добавлять 2 или даже 3-4 тысячи кубитов. Этим направлением занимается компания D-Wave из Канады. У них есть процессоры с тысячей кубитов, но без когерентности.
Направления развития
На текущий момент (могу ошибаться, поправьте) основные усилия (и более-менее значимые результаты) у всех ведущих игроков сосредоточены на двух направлениях:
Прочие же вектора развития, которые дает нам квантовая физика, такие как:
безусловно тоже в списке направлений для исследований, но каких-то более-менее значимых результатов в настоящее время вроде как еще нет.
Дополнительно можно почитать дорожную карту развития квантовых технологий, ну и гуглите “развитие квантовых технологий”, например, вот, вот и вот.
Что значит квантовая революция для IT-индустрии
Пока что ничего. Мы находимся в так называемой эре NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum technology. Это значит, что сейчас нет таких квантовых устройств, которые могли бы соперничать с классическими компьютерами. Пока нельзя создать квантовую систему, которая по всем параметрам превзойдет классическую: достаточно небольшую, универсальную и изолированную. Пока получаются только системы, которые выполняют узкоспециальные задачи определенного сорта лучше, чем вычислительный кластер. Квантовые технологии пока непрактичны. Хотелось бы использовать этот огромный потенциал для своих ежедневных задач, но неизвестно, как это сделать.
У квантовых технологий огромный «подрывной потенциал». Если научиться хорошо решать хотя бы одну из оптимизационных задач, о которых говорилось выше, это изменит одну конкретную индустрию, как минимум. Надеюсь, что через 5-10 лет в некоторых направлениях ситуация изменится.
Многие компании создают прообразы настоящих квантовых компьютеров — они уже что-то умеют делать, но пока этого недостаточно.
В Сколтехе мы пытаемся ответить на главный вопрос — как и для чего можно использовать квантовый компьютер. С моими коллегами Владимиром Антоновым и Олегом Астафьевым трудимся над проектом, в рамках которого работаем над маленьким квантовым компьютером. К сожалению, часть архитектурных и дизайнерских вопросов еще не решены, потому что мы все еще не уверены, какие именно задачи должен будет решать этот компьютер. Если этот вопрос вам интересен, приглашаю его обсудить.
То, с каким интересом участники HighLoad++ восприняли доклад о квантовых компьютерах и АЭС, натолкнуло нас на мысль уделить большее внимание подобным темам на наших конференциях. Поэтому на РИТ++ в мае в онлайне у нас будут секции научпопа и применения IT в смежных областях. И это только малая часть новинок фестиваля «Российские интернет-технологии» — подробнее смотрите на сайте и в рассылке.
Физические реализации кубитов
Как мы уже говорили, кубит может быть представлен квантовым объектом, то есть таким физическим объектом, который реализует описанные выше квантовые свойства. То есть грубо говоря, любой физический объект, в котором есть два состояния и эти два состояния находятся в состоянии суперпозиции можно использовать для построения квантового компьютера.
“Если мы умеем помещать атом в два разных уровня и управлять ими, то вот вам и кубит. Если мы можем это сделать с ионом, — кубит. С током то же самое. Если мы запускаем его по часовой стрелке и против часовой стрелки одновременно, вот вам кубит.” (С)
Из всего этого многообразия наиболее проработанным является первый метод получения кубитов, основанный на сверхпроводниках. Google, IBM, Intel и прочие ведущие игроки используют именно его для построения своих систем.
Ну и еще почитайте обзор возможных физических реализаций кубитов от Andrew Daley,2014.
Алгоритм Дойча-Йожи
Еще можно почитать тут. Более простое объяснение:
Алгоритм Дойча (Дойча — Йожи) основан на переборе, но позволяет делать его быстрее обычного. Представьте, что на столе лежит монета и необходимо узнать фальшивая ли она или нет. Для этого нужно дважды посмотреть на монету и определить: «орел» и «решка» – настоящая, два «орла», две «решки» — фальшивая. Так вот, если использовать квантовый алгоритм Дойча, то это определение можно сделать одним взглядом – измерением. ( С)
Резюме
Квантовые компьютеры и квантовые вычисления — очень многообещающая, очень молодая и пока малоприменимая в промышленном плане область информационных технологий.
Развитие квантовых вычислений позволит (когда-нибудь) решать задачи:
Основные проблемы при создании и эксплуатации квантовых компьютеров:
Состояние дел на текущий момент:
Что может помочь:
На мой взгляд (исключительно личное мнение), в текущей научной парадигме знаний мы не добьемся значительных успехов в развитии квантовых технологий, тут нужен качественный прорыв в какой-либо области фундаментальной или прикладной науки, который даст толчок новым идеям и методам.
Ну а пока — нарабатываем опыт в квантовом программировании, собираем и создаем квантовые алгоритмы, тестируем идеи и прочее и прочее. Ждем прорыва.
Квантовое вычислительное превосходство.
Википедия дает нам следующее определение квантового вычислительного превосходства:
Ква́нтовое превосхо́дство — способность квантовых вычислительных устройств решать проблемы, которые классические компьютеры практически не могут решить.
Фактически достижение квантового превосходства означает, что, например, факторизацию больших чисел по алогритму Шора можно решать за адекватное время, или можно эмулировать на квантовом уровне сложные химические молекулы, и так далее. То есть новая эпоха наступила.
Но в формулировке определения есть некоторая лазейка, “которые классические компьютеры практически не могут решить”. Фактически это означает, что если создать квантовый компьютер из 50+ кубитов и запустить на нем некоторую квантовую схему, то, как мы рассматривали выше, результат работы этой схемы невозможно будет сэмулировать на обычном компьютере. То есть классический компьютер воссоздать результат работы такой схемы будет не в состоянии.
Является ли такой результат реальным квантовым превосходством или нет, вопрос скорее философский. Но понимать, что сделал Google, и на чем основано его недавнее заявление о достижении квантового превосходства на своем новом процессоре Sycamore надо.
Архитектура процессора
В теории мы строим и оперируем схемами из десятков запутанных кубитов, в реальности же все сложнее. Все существующие квантовые чипы (процессоры) построены таким образом, что обеспечивают безболезненное запутывание одного кубита только со своими соседями, которых не больше шести.
Если же нам надо запутать 1-й кубит, скажем, с 12-м, то нам придется строить цепочку дополнительных квантовых операций, задействовать дополнительные кубиты и прочее, что увеличивает общий уровень ошибок. Да, и не забывайте про время декогеренции, возможно к тому моменту, когда вы закончите связывать кубиты в нужную вам схему, время закончится и вся схема превратится в симпатичный генератор белого шума.
Также не забывайте, что архитектура у всех квантовых процессоров разная, и программу, написанную в эмуляторе в режиме “связность всех со всеми” нужно будет “перекомпилировать” в архитектуру конкретного чипа. Есть даже специальные программы оптимизаторы для выполнения этой операции.
Максимальная связность и максимальное количество кубитов для тех же топовых чипов:
И, для сравнения, таблица с данными предыдущего поколения процессоров. Сравните количество кубитов, время декогеренции и процент ошибок с тем, что мы имеем сейчас у нового поколения. Все-таки прогресс потихоньку, но движется.
Пути решения проблем
Для решения вышеуказанных проблем, в настоящее время используют следующие подходы и методы:
Также проводятся исследования, направленные на увеличение времени декогеренции, на поиск новых (и доработку известных) физических реализаций квантовых объектов, на оптимизацию схем коррекции и прочее и прочее. Прогресс есть (посмотрите выше на характеристики более ранних и топовых на сегодняшний день чипов), но пока идет медленно, очень очень медленно.
Проблемы квантовых компьютеров
При проектировании и эксплуатации квантовых компьютеров перед учеными и инженерами возникает огромное количество проблем, которые на сегодняшний день решаются с переменным успехом. Согласно исследованию (и еще вот тут) можно выделить следующий ряд проблем:
Давайте организуем все основные проблемы в три большие группы и рассмотрим поподробнее каждую из них:
Дисклеймер
Автор не является специалистом в квантовых вычислениях, и целевая аудитория статьи — такие же ИТ-шники, не квантовые специалисты, которые тоже хотят собрать в голове картинку под названием “Как работают квантовые компьютеры”. Из-за этого многие понятия в статье сознательно упрощены для лучшего понимания квантовых технологий на “базовом” уровне, но без совсем уж сильного упрощения с потерей информативности и адекватности.
В статье, в некоторых местах используются материалы из других источников, список которых приведен в конце статьи. Везде где это было возможно, вставлены прямые ссылки и указания на оригинал текста, таблицы или рисунка. Если где-то что-то (или кого-то) забыл, пишите — поправлю.
Квантовые алгоритмы
Как уже говорилось, обычные алгоритмы, основанные на бинарной логике, неприменимы к квантовому компьютеру, использующему квантовую логику (квантовые вентили). Для него пришлось придумывать новые, в полной мере использующие потенциал, заложенный в квантовую природу вычислений.
Наиболее известные на сегодняшний день алгоритмы это:
В отличие от классических, квантовые компьютеры не универсальны.
До сих пор найдено лишь небольшое число квантовых алгоритмов.(С)
Спасибо oxoron за ссылку на Quantum Algorithm Zoo, место, где, по уверениям автора (“Stephen Jordan”), собраны и продолжают собираться лучшие представители квантово-алгоритмического мира.
В данной статье мы не будем подробно разбирать квантовые алгоритмы, в Сети много прекрасных материалов на любой уровень сложности, но кратко пробежаться по трем самым известным все-таки надо.
История квантовых вычислений началась в начале 1980-х годов, когда физик Пол Бениофф предложил квантово-механическую модель машины Тьюринга в 1980 году.
Необходимость в квантовом компьютере возникает тогда, когда мы пытаемся исследовать методами физики сложные многочастичные системы, подобные биологическим. Пространство квантовых состояний таких систем растёт как экспонента от числа составляющих их реальных частиц, что делает невозможным моделирование их поведения на классических компьютерах уже для . Поэтому Визнер и Фейнман высказали идею построения квантового компьютера.
Квантовый компьютер использует для вычисления не обычные (классические) алгоритмы, а процессы квантовой природы, так называемые квантовые алгоритмы, использующие квантовомеханические эффекты, — такие как квантовый параллелизм и квантовая запутанность.
Если классический процессор в каждый момент может находиться ровно в одном из состояний (обозначения Дирака), то квантовый процессор в каждый момент находится одновременно во всех этих базисных состояниях, при этом в каждом состоянии — со своей комплексной амплитудой . Это квантовое состояние называется «квантовой суперпозицией» данных классических состояний и обозначается как
Квантовое состояние может изменяться во времени двумя принципиально различными путями:
Если классические состояния есть пространственные положения группы электронов в квантовых точках, управляемых внешним полем , то унитарная операция есть решение уравнения Шрёдингера для этого потенциала.
Измерение есть случайная величина, принимающая значения с вероятностями соответственно. В этом состоит квантовомеханическое правило Борна. Измерение есть единственная возможность получения информации о квантовом состоянии, так как значения нам непосредственно недоступны. Измерение квантового состояния не может быть сведено к унитарной шрёдингеровской эволюции, так как, в отличие от последней, оно необратимо. При измерении происходит так называемый коллапс волновой функции , физическая природа которого до конца не ясна. Спонтанные вредоносные измерения состояния в ходе вычисления ведут к декогерентности, то есть отклонению от унитарной эволюции, что является главным препятствием при построении квантового компьютера (см. физические реализации квантовых компьютеров).
Квантовое вычисление есть контролируемая классическим управляющим компьютером последовательность унитарных операций простого вида (над одним, двумя или тремя кубитами). В конце вычисления состояние квантового процессора измеряется, что и даёт искомый результат вычисления.
Возможные области применения квантовых компьютеров
Одна большая потенциальная область применения — это криптография. Вторая — оптимизационные задачи, которые возникают в самых разных областях.
Наука. Квантовые вычисления могут помочь предсказывать поведение элементарных частиц, моделировать молекулы ДНК или разрабатывать новые лекарственные препараты. Например, квантовые вычисления пытаются применять в фармакологии. Для этого нужно понимать, какую форму принимают разные протеины (про которые можно думать, как про микроскопические квантовые объекты). Мы не знаем, как они себя будут вести, но самый простой способ это понять — симулировать их поведение на квантовом компьютере. У этой научной задачи огромный бизнес-потенциал: новые лекарства, добавки, антибиотики.
Новые материалы. В науке о материалах главное — понять взаимодействие атомов, что можно смоделировать на квантовых компьютерах. Это тоже научная задача, но создав новый материал, его уже можно продавать.
Машинное обучение и искусственный интеллект. Машинное обучение — сложный процесс, который требует огромного количества вычислений. Пока здесь нет практической пользы от квантовых компьютеров, потому что они сейчас не на том уровне развития. Но в перспективе, квантовые компьютеры могут ускорить стандартные алгоритмы. В некоторых случаях это выглядит революционно, потому что можно в десятки раз сократить время обучения нейросети.
Транспорт, энергетика, логистика. В этих сферах много оптимизационных задач. Например, в энергетике главная проблема — распределение электрической энергии по стране. Цена на электричество в разных регионах отличается, при этом во время передачи часть энергии теряется, а с ней и прибыль. Чтобы заработать больше денег, бизнес пытается оптимизировать передачу. Это одна из тех задач, которая находится в классе NP. Сложно найти правильное решение, но квантовый компьютер может помочь.
Бизнес-приложения. В бизнесе квантовыми вычислениями занимаются только большие компании, корпорации. У гигантов есть деньги и ресурсы, например, у Google, D-Wave или IBM (лидер области с большими наработками).
На сайте компании D-Wave написано, что уже в 150 бизнес-приложениях используются квантовые вычисления. I BM выпустил брошюру, в которой обсуждается, что можно сделать с помощью квантового компьютера. Это десятки различных индустрий и потенциально сотни бизнес-решений. Так все выглядит на бумаге.
В реальности все немного иначе. Развитие технологий сейчас пока не на том уровне, чтобы применять их на практике.