Был конец 2019 года, когда Google впервые заявил о достижении победы в квантовых вычислениях в виде рабочего квантового компьютера Google Sycamore. Четыре года спустя после того, как Google впервые продемонстрировал преимущество квантовых компьютеров над обычными, эти машины все еще не используются для практических задач. Почему у нас пока нет полезных на практике квантовых компьютеров?
Особенности конструкции квантового компьютера позволяет ему решать определенные задачи на порядки быстрее, чем любой обычный или классический компьютер. В 2019 году Google объявил, что его квантовый компьютер достиг квантового преимущества, выполнив вычисления, невозможные для лучших суперкомпьютеров того времени.
Кроме Google в 2019 году подобные заявления делали и другие разработчики квантовых компьютеров. Но в каждом случае классические кремниевые компьютеры запускали усовершенствованный алгоритм решения задачи и восстанавливали свое доминирование над квантовыми машинами или, по крайней мере, угрожали этим.
Хотя результат квантового компьютера Google в 2019 году казался невозможным для классических компьютеров в любой разумный промежуток времени, в 2022 году исследователям удалось создать новый алгоритм, чтобы сделать именно это.
Решение вопроса о квантовом предпочтении раз и навсегда будет зависеть как от количества используемых кубитов или квантовых битов, так и от сложности, с которой они запрограммированы, что называется глубиной схемы. Лишь когда компьютер получит достаточно высокие оценки по обоим показателям, результаты работы квантовой машины будут недосягаемы для любых классических вычислений или усовершенствованных алгоритмов.
«Впоследствии количество кубитов станет настолько большим, что ни один классический алгоритм не сможет его догнать, но непонятно, когда это произойдет – это одна вещь, которую Google пытается выяснить», – говорит Билл Фефферман из Чикагского университета.
Повышенная сложность
В 2019 году Google продемонстрировал преимущество квантового компьютера классическому в задании под названием выборка случайных цепей. Оно предполагает проверку того, что значения кубитов после того, как они подверглись случайным операциям, действительно случайны. Он использовал 54 сверхпроводящих кубита в течение 20 циклов, что указывает на то, как долго они выполняют эти случайные операции, и связано с глубиной схемы.
В апреле этого года исследователи из Google совершили такой же подвиг, но с 70 кубитами за 24 цикла. Хотя увеличение может показаться скромным, скачок в сложности велик и, как надеется компания, достаточен, чтобы сделать классически-квантовый разрыв более постоянным. Вычисление 70-кубитной машины лучшие суперкомпьютеры смогут повторить, потратив 47 лет, утверждает Google.
На данный момент это лучшая демонстрация квантового преимущества, которую еще предстоит превзойти классическим компьютерам. Но эти 70 кубитов не идеальны – они страдают «шумом», который затрудняет проверку того, что компьютер полностью исправен, использует преимущества своей квантовой природы и не уязвим к классическим достижениям. Исследователи из Google сейчас работают над тем, как они могут доказать и количественно определить, что компьютер выполняет действительно квантовое задание, и как этот шум влияет на это измерение.
Они делали это с помощью теста, который использует классический компьютер для прогнозирования результатов для квантовой машины, а затем вычисляет разницу между окончательными ответами. Чем больше разница, тем сложнее квантовая система.
Но было непонятно, как это измерение соответствовало подлинной природе квантового компьютера и в какой момент шум сделал это измерение бесполезным.
Google и, в частном результате, Фефферман и его коллеги точно определили точный уровень шума, при котором мы можем эффективно использовать этот тест для квантового компьютера с определенным количеством кубитов.
«Это действительно важно, потому что это дает нам эталон, по которому мы можем сравнивать последовательные поколения этих экспериментов, как яблоко с яблоком», — говорит Фефферман.
Исследователи из Университета науки и технологий Китая (USTC) также продемонстрировали квантовое преимущество, используя 56 куб. сверхпроводящего квантового компьютера под названием Zuchongzhi – аппаратное обеспечение, подобное Google. Но они также работают над альтернативным проектом квантовой машины, использующим фотоны для кубитов. Эта машина под названием Jiuzhang продемонстрировала значительное преимущество, но имеет некоторые уникальные проблемы.
Цзючжан выполняет выборку бозонов, измеряющую выборку фотонов, отскочивших вокруг лабиринта зеркал и светоразделителей. Классические компьютеры не могут точно выполнять эти измерения более определенного количества фотонов. Проверить, что измерения действительно квантовые, непросто – фактически согласованного способа сделать это пока не существует.
«Теория сертификации этих машин все еще остается открытой», — говорит Николас Кесада из Polytechnique Montral в Канаде.
Поэтому результаты исследователей уязвимы к классическим алгоритмам. USTC утверждал, что его оригинальный результат на Цзючжан займет 600 миллионов лет для проверки классическим компьютером, но в 2022 году группа исследователей показала, что это можно сделать через несколько месяцев через лазейку в том, как фотоны измерялись детекторами.
В апреле USTC исправил эту лазейку, используя новый тип фотонного детектора и подтвердил его квантовое преимущество, но без согласованных средств проверки этого преимущества классические машины все равно могут ее разрушить, говорит Кесада.
Практические задания
Несмотря на то, что команда USTC сосредоточена на укреплении своего квантового преимущества и понимании того, как работают ее машины, практическое использование самого квантового преимущества еще не найдено.
В феврале исследователи из USTC опубликовали статью, в которой исследовали, как отбор проб бозонов применим к проблемам с графами, которые являются математическими проблемами и которые могут быть практически полезными для таких вещей, как разработка лекарств и машинное обучение.
«То, как мы описываем квантовый компьютер, используемая для этого математическая структура очень похожа на другие интересные математические схемы», — говорит Наоми Соломонс из Бристольского университета, Великобритания.
Несмотря на то, что авторы пришли к выводу, что выборка бозонов может помочь выполнить определенные проблемы с графом гораздо быстрее, они столкнулись с той же проблемой проверки, что и раньше, и не могли сказать, смогут ли классические алгоритмы обеспечить такое же повышение производительности.
Отражение проблем реального мира на квантовых компьютерах и наоборот, вероятно, составит значительную часть исследований и разработок в ближайшие годы, говорит Джей Гамбетта из IBM.
«Мы можем сказать, что квантовые процессоры достигают такого масштаба полезности, но я не думаю, что мы делаем достаточно как сообщество, чтобы определить, какие схемы мы будем запускать – я думаю, что эта проблема так же сложна, как и другие», — говорит эксперт.
Гамбетта с коллегами является частью четырех отдельных рабочих групп с учеными в других областях, которые исследуют, как современные квантовые машины применимы к научным проблемам, таким как физика высоких энергий, материалы, науки о жизни и финансах. Конкретные проблемы, такие как то, как частицы отскакивают друг от друга и как пары частиц разделяются, были выделены как имеющие особую перспективу для квантовых машин в ближайшем будущем.
Вместо того, чтобы отмечать момент, когда можно сказать, что квантовые компьютеры, наконец, имеют преимущество над классическими машинами, используя тесты и математические доказательства, было бы целесообразнее определить этот момент, когда ученые в других областях решают использовать квантовые компьютеры для своей работы. говорит Гамбетта.
По материалам: New Scientist
