Kodėl dar nėra naudingų kvantinių kompiuterių? ()
Nuo tada, kai Google pademonstravo kvantinių kompiuterių pranašumą prieš įprastus, praėjo jau keturi metai, kodėl šios egzotiškos mašinos dar nenaudojamos praktiškoms problemoms spręsti?
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Kvantiniai kompiuteriai seniai žada tam tikras problemas išspręsti greičiau, nei gali įprasti, klasikiniai kompiuteriai. Iš tiesų, Google šį pažadą įvykdė 2019, kai paskelbė, kad jos sukurtas kvantinis kompiuteris pasiekė kvantinį pranašumą, atlikdamas skaičiavimą, kuris to meto kompiuteriams buvo neįmanomas. Kaip tada sakė New Scientist, Google „užsitikrino dar vieną vietą istorijos vadovėliuose”.
Tačiau kitą kvantinės revoliucijos skirsnį parašyti sunku. Nuo Google proveržio 2019-ais, panašius pareiškimus pateikė ir kitos grupės, bet patobulinti klasikinio kompiuterio algoritmai kiekvieną kartą padėdavo dominavimą iš kvantinių kompiuterių atgauti, ar bent jau pagrasinti tai atlikti. Ar toks stūmtraukis leis kvantiniams kompiuteriams kada nors išsiveržti į priekį?
Nors atrodė, kad Google rezultato klasikiniais kompiuteriais pakartoti per protingą laikė atrodė neįmanoma, 2022 m. tyrėjams pavyko sukurti naują algoritmą, kuris būtent tai ir atliko. Galutinis kvantinio pranašumo klausimo sprendimas priklausys nuo skaičiavimams naudojamų kvantinių bitų – kubitų – skaičiaus ir jų programavimo sudėtingumo, vadinamo grandinės gylio. Tik šiems kvantinio kompiuterio rodikliams pakankamai išaugus, juo pasiektų rezultatų nebus įmanoma pasiekti klasikiniais kompiuteriais ar tobulinant algoritmus.
„Galiausiai, kubitų bus tiek, kad joks klasikinis algoritmas to pakartoti negalės, bet koks tai skaičius, nėra aišku – ir būtent tai Google stengiasi išsiaiškinti,“ sako Bill Fefferman iš Čikagos universiteto, Ilinojuje.
Google kvantinis kompiuteris pademonstravo vadinamąjį atsitiktinės grandinės tikrinimą, kai tikrinama, ar kubitų reikšmės po operacijų iš tiesų atsitiktinės. Jame 54 kubitais buvo atlikta 20 ciklų, kas rodo, kaip ilgai jie atliko šias operacijas, ir tai rodo grandinės gylį.
Padidėjęs sudėtingumas
Šių metų balandį Google atliko tuos pačius veiksmus, bet jau su 70 kubitų ir 24 ciklus. Nors toks padidėjimas atrodo kuklus, sudėtingumo šuolis didelis ir, kaip tikisi firma, to pakaks, kad atotrūkis tarp kvantinių ir klasikinių kompiuterių išliktų ilgiau. Google teigia, kad skaičiavimus jo 70 kubitų mašina geriausias dabartinis superkompiuteris pakartotų per 47 metus.
Ir nor kol kas tai geriausia kvantinio pranašumo demonstracija, ir klasikiniai kompiuteriai dar jo nepralenkė, bet šie 70 kubitų nėra tobuli – jiems kliudo „triukšmas“, o dėl to tampa sudėtinga patikrinti, kad kompiuteris visa apimtimi naudojasi kvantine savo prigimtimi ir klasikinių kompiuterių tobulėjimas jiems nekelia grėsmės. Google tyrėjai dabar aiškinasi, kaip galėtų kiekybiškai įrodyti, kad šis kompiuteris atlieka iš tiesų kvantines užduotis, ir kaip tokius matavimus veikia triukšmas.
Kol kas jie tai vertina, prognozuodami rezultatą klasikiniu kompiuteriu, kuriuo apskaičiuoja ir galutinių atsakymų skirtumą. Kuo skirtumas didesnis, tuo sudėtingesnė kvantinė sistema.
Bet nebuvo aiškus kiek šis matavimas atitiko tikrąją kvantinio kompiuterio prigimtį, ir kada dėl triukšmo šis matavimas praranda prasmę. Google ir atskirai Feffermanas su kolegomis, nustatė tikslų triukšmo lygį, ligi kurio vis dar efektyvu tokią vertinimo metodiką naudoti su tam tikro kubitų skaičiaus kvantiniais kompiuteriais. „Tai iš tiesų svarbu, nes taip gauname priemonę, kuria galime objektyviau, kaip obuolius su obuoliais, vertinti vėlesnes šių eksperimentų kartas,“ sako Feffermanas.
Kinijos Mokslo ir technologijos universitetas (USTC) irgi pademonstravo kvantinį pranašumą 56 superlaidžių kubitų kvantiniu kompiuteriu Zuchongzhi – technine įranga panašia į Google – bet jie taip pat kuria ir alternatyvų kvantinių skaičiavimų dizainą, kuriame kubitų vaidmenį atlieka fotonai. Ši Jiuzhang mašina pademonstravo kvantinį pranašumą, bet jai tenka dorotis su savo unikaliais iššūkiais.
Jiuzhang atlieka bozono semplinga, kai išmatuojamas per veidrodžių ir spindulio dalytuvų labirintą perėjęs fotonų bandinys. Klasikiniais kompiuteriais, viršijus tam tikrą fotonų skaičių, tokių matavimų tiksliai atlikti neįmanoma. Patikrinti, ar matavimai išties kavntiniai, nėra taip paprasta – tiesą sakant, koherentiško būdo tai atlikti dabar neegzistuoja. „Šių mašinų sertifikavimo teorija tebėra atviras klausimas,“ sako Nicolás Quesada iš Polytechnique Montréal Kanadoje.
Dėl to įvykus proveržiui klasikinių skaičiavimų srityje, kvantinių skaičiavimų tyrėjų rezultatus tampa įmanoma įveikti. USTC teigė, kad Jiuzhang rezultatų tikrinimas klasikiniu būdu truktų 600 milijonų metų, bet 2022 metais tyrėjų grupė parodė, kad dėl būdo, kuriuo jutikliuose matuojami fotonai, netobulumo, tai įmanoma atlikti per kelis mėnesius. Balandį USTC panaudojo naujo tipo fotonų detektorius ir patvirtino jų kvantinį pranašumą – bet nesant koherentiškų priemonių šį pranašumą patikrinti, klasikos tobulinimas gali šį atotrūkį sumažinti, sako Quesada.
Praktinės problemos
Kol USTC komanda stengiasi įtvirtinti savo kvantinį pranašumą ir suprasti, kaip jų mašina veikia, praktinio paties kvantinio pranašumo panaudojimo kol kas nėra, nors besistengiančių netrūksta.
Vasarį USTC tyrėjai publikavo straipsnį, kuriame tyrinėjamos bozonų semplingo galimybės spręsti grafų problemas, kurios yra matematinės problemos, galinčios būti praktiškai naudingos, tarkime, kuriant vaistus ar mašinų mokymui. „Tai, kai aprašome kvantinį kompiuterį, savotiškas matematinis karkasas, labai panašus į kitus įdomius matematinius karkasus,“ sako Naomi Solomons iš Bristolio universiteto, JK.
Nors autoriai daro išvadą, kad bozonų semplingas gali labai paspartinti tam tikrų grafų problemų sprendimą, juo persekioja ta pati verifikavimo problema, kaip ir anksčiau, ir negalėjo atmesti galimybės, kad klasikiniai algoritmai gali suteikti tokį pat našumo prieaugį.
Realaus pasaulio problemų sprendimu kvantiniais kompiuteriais ir vice versa, tikriausiai kol kas sudarys didžiąją tyrimų ir vystymo dalį, sako Jay Gambetta iš IBM. „Galime sakyti, kad kvantiniai procesoriai artinasi prie panaudojimui tinkamo dydžio, bet nemanau, kad mes, kaip bendruomenė, pakankamai aiškinamės, kokias užduotis jais atliksime – manau, tai ne menkesnė problema, nei visos kitos.“
Gambetta su kolegomis priklauso keturioms atskiroms darbo grupėms, kuriose kitų sričių mokslininkai ieško, kaip būtų galima panaudoti dabartines kvantines mašinas spręsti mokslo problemas tokiose srityse, kaip aukštų energijų fizika, medžiagų, gyvybės moksluose ir finansuose. Liepą publikuoti pirmieji aukštųjų energijų fizikos grupės rezultatai iš diskusijų CERN, Šveicarijoje. Specifinės problemos, tokios, kaip dalelių atšokimas nuo kitų dalelių, ir kaip atsiskiria dalelių poros, buvo pažymėtos kaip itin perspektyvios kvantinių mašinų panaudojimo sritys artimoje ateityje.
Užuot lyginimais ir matematiniais įrodymai bedus tašką, nuo kurio būtų galima sakyti, kad kvantiniai kompiuteriai pagaliau įveikė klasikinius, gali būti išmintingiau apibrėžti tai laiku, kai kitų sričių mokslininkai ims rinktis kvantinius kompiuteriu savo darbams, sako Gambetta. „Manau, kvantinių pranašumų bus daug, bet kai tai pasako ne kvantinės informatikos mokslininkai, tuomet tai man pasidaro svarbu,“ pažymi jis.
Alex Wilkins
newscientist.com