Это воздействие можно имитировать с помощью действия окружения на кубиты квантового симулятора. Каждый лишний кубит играет большую роль – ведь он сразу повышает мощность вычислений в два раза. Настоящий уровень развития технологий позволяет создать большое количество кубитов, сложность возникает с устойчивостью такой системы. Фактически, это и есть принципиальное отличие кубитов от обычных битов, которые могут быть только 1 или 0.
Все решения уже известны
- Инвестиции в квантовые компьютеры: на что стоит обратить внимание
- Как работает квантовый компьютер: простыми словами о будущем - Hitecher
- Что такое кубит
- Новый прорыв в области кубитов может изменить квантовые вычисления
- Поделись позитивом в своих соцсетях
В погоне за миллионом кубитов
Чтобы сделать кубиты, отдельные электроны помещают в линейный массив из шести «квантовых точек», отстоящих друг от друга на 90 нанометров. Кубит (q-бит, кьюбит, кубит; от quantum bit) — наименьшая единица информации в квантовом компьютере (аналог бита в обычном компьютере), использующаяся для квантовых вычислений. 504 — это рекорд для Китая по количеству кубитов в сверхпроводящем квантовом чипе. По данным QuantumCTek, чип Xiaohong используется для проверки килокубитной системы, уже разработанной компанией независимо.
Как устроен и зачем нужен квантовый компьютер
Поисковые системы интернета переполнены запросами: «наука и технологии новости», «квантовый компьютер новости», «что такое кубит, суперпозиция кубитов?», «что такое квантовый параллелизм?». Начнем с понятия кубита и его отличий от бита классических компьютеров. Кубит (q-бит, кьюбит; от quantum bit) — квантовый разряд или наименьший элемент для хранения информации в квантовом компьютере. Как и бит, кубит допускает два собственных состояния, обозначаемых и (обозначения Дирака). Увеличивается количество используемых кубитов, модернизируются системы поддержания кубитной когерентности, ведутся поиски оптимальной технологии изготовления многокубитных архитектур. Это воздействие можно имитировать с помощью действия окружения на кубиты квантового симулятора. Под числом кубитов понимается объем информации, который может храниться и обрабатываться на квантовом компьютере за время когерентности.
Самое недолговечное в мире устройство стало «жить» в два раза дольше
Intel планомерно работает над повышением производительности Tunnel Falls и интеграции его в свой полный квантовый стек с помощью комплекта Intel Quantum SDK. Кроме того, Intel уже разрабатывает свой квантовый чип следующего поколения на базе Tunnel Falls, ожидается, что он будет выпущен в 2024 году. В будущем Intel планирует сотрудничать с дополнительными исследовательскими институтами по всему миру для создания квантовой экосистемы. Есть неплохие кандидаты на роль кубитов, но каждый из них несёт багаж недостатков. Учёные из Нидерландов попытались создать гибридные кубиты, сочетая лучшие и нивелируя худшие их свойства, и преуспели в этом. Перспективный гибридный кубит лёгок в производстве, прост в управлении и стабилен. Правда, пока только в лаборатории и на бумаге. Учёный держит квантовый чип пинцетом, перед установкой на плату. Источник изображения: QuTech Исследователи уже не раз горели желанием сочетать сверхпроводящие и спиновые явления. Кубиты на основе сверхпроводников, которые используют стабильные состояния электромагнитных полей или моды, хорошо изучены и используются на практике в составе квантовых компьютеров IBM, Google и других. Такие кубиты хорошо взаимодействуют на больших расстояниях и легко управляются, хотя они относительно большие и имеют предел по скорости выполнения операций.
Спиновые кубиты на атомах или элементарных частицах малы и могут массово выпускаться даже на полупроводниковых заводах из 80-х годов прошлого века. Но такие кубиты ограничены по дальности взаимодействия и управления. Как взять одни свойства перспективных кубитов и отбросить другие? Эту задачу попытались решить учёные из QuTech — исследовательской организации, созданной Делфтским технологическим университетом и Нидерландской организацией прикладных научных исследований TNO. В свежей работе, опубликованной в Nature Physics, учёные рассказали о создании и успешных испытаниях гибридной спиново-сверхпровдящей платформы. Можно сказать, что учёные улучшили так называемый «спиновый кубит Андреева», который строится на основе ряда квантовых эффектов, названных именем советского физика Александра Фёдоровича Андреева. В джозефсоновских контактах, где сверхпроводящий ток течёт без напряжения, существуют микроскопические электронные состояния — андреевские уровни, каждый из которых может рассматриваться как микроскопический источник эффекта Джозефсона. Они же являются родительскими состояниями майорановских мод. Джозефсоновские переходы или контакты способны также захватывать сверхпроводящие квазичастицы со своими спинами. Тем самым появляется связь между сверхтоками и спинами.
Сверхпроводящим током можно изменять направление спина, а детектирование спина может регистрировать сверхпроводящие токи. Это говорит о том, что "спиновый кубит Андреева" может стать ключевым элементом для соединения квантовых процессоров, основанных на радикально различных технологиях кубитов: полупроводниковых спиновых кубитах и сверхпроводящих кубитах». Учёные всего мира ищут возможность продлить квантовые состояния кубитов до возможности запуска на них сложных алгоритмов. Речь идёт хотя бы о секундах, не говоря о более длительном времени. Возможно, с этим смогут помочь немецкие учёные, которые предложили новый тип кубитов. Источник изображения: Dennis Rieger, KIT Исследователи из Технологического института Карлсруэ разработали сверхпроводящие кубиты, которые они назвали «гральмониевыми» gralmonium по аналогии с уже разработанными флюксониевыми кубитами. Традиционно сверхпроводящие кубиты используют так называемый эффект Джозефсона и структуру переход , называемый джозефсоновским контактом. Квантовые состояния на таких контактах остаются неизменными тем дольше, чем меньше дефектов в материале. Но определить чистоту материала можно до определённой степени. Разработка немецких учёных обещает помочь с этим и вывести сверхпроводящие квантовые кубиты на новый уровень стабильности.
Сообщается, что вместо двух алюминиевых пластин, разделённых слоем диэлектрика, на чём обычно строится джозефсоновский контакт, исследователи взяли гранулированный алюминий с размерами гранул в несколько нанометров и поместили его в оксидный каркас. После процесса самоорганизации в структуре материала возникло множество микроскопических джозефсоновских контактов, что позволило детектировать мельчайшие дефекты в материале.
Молекулы в учебнике по химии всегда были набором мячиков и палочек между ними, а кристаллическая решетка — это когда целая стена из мячиков! В целом, это неплохо работало. Электрический ток я представлял себе как толпу таких мячиков, несущихся по проводу-трубе. Больше мячиков — значит больше ампер силы тока , быстрее бегут — больше вольт напряжение , шире труба — значит меньше сопротивление. Сам я тоже сделан из таких атомов-мячиков, которые по неведомой мне причине решили притянуться друг другу и образовать такую вот причудливую форму меня.
Ну круто же! Так вот теперь время для первой важной части этого поста. Если мне удастся донести хотя бы это, значит вы уже поймете огромную часть квантовой механики, даже если сразу закроете пост после этого. Мячики, вы лучшие, мы еще вспомним о вас! Но когда мы говорим о квантовой физике, наши частицы больше не работают как мячики. Они живут как волны. Как круги на воде или звуки от гитарных струн, представляйте как удобнее.
Волны — это новые мячики Срач о том, реально ли всё это волны или мы просто натянули имевшиеся для волн уравнения и сказали «опа, а вроде подходит» — один из самых громких споров современных физиков. Там рвут глотки и делятся на лагеря, так что давайте не будем и просто примем, что тот же самый мячик может ВЖУХ и быть посчитан как волна. Так нам удобно и всё. Отныне мы состоим не из мячиков, а из таких вот волнушечек, которые как-то между собой интерферируют и получается Олег. Вот прям как звуковые волны накладываются чтобы получилась музыка, так же вот и Олег. Главный же прикол в том, что кроме волн больше нет ничего. Вообще ничего.
Никаких скрытых параметров, по крайней мере локальных. Абсолютно любое свойство объекта отныне можно описать одной такой жирной функцией взаимодействия этих волн друг с другом. Как в телевизор приходят радиоволны и получается картинка на экране, так же наши волнушечки могут собраться по какой-то формуле и сделать Олега. Фотоны света отражатся от волн Олега и так его себе видим. Но реален ли сам Олег? Тут лучше не торопиться. Можете вернуться к посту вечером.
Суперпозиция — всего лишь вероятность Объясняя, что за фигня такая ваша «суперпозиция», все вспоминают байку с Котом Шредингера, закрытого в коробке со случайно взрывающейся колбой смертельного яда. Страшилка с котом уже лет 50 используется в школьной программе и авторы большей части статей, что я читал, тоже её обожают, даже несмотря на то, что она не даёт читателю никакого понимания как всё это реально можно использовать на практике. Пора прекратить шутить шутку 100-летней давности. Люди в 21 веке могут себе позволить среднее образование и понять тему чуть глубже. Предлагаю поговорить о суперпозиции как будто мы люди с айфонами, а не крепостным правом. Потому вместо кота мы возьмем монетку :D Когда мы раскручиваем или подбрасываем её в воздух — она находится в суперпозиции орла и решки. Да, «как бы» одновременно.
Только поймав монетку мы получаем один из результатов нашего измерения. Не поймаем — не узнаем. В чем же драматическая разница с так нелюбимым нами котом? В том, что внутри монетки всегда есть чёткие вероятности её падения орлом или решкой. Но если мы зададимся целью немного «подкрутить» фокус себе на пользу — мы можем сделать монетку из разных сплавов или как-то притягивать одну из сторон магнитом. Отныне всегда, когда слышите про суперпозицию, представляйте себе именно такую подброшенную монетку. Суперпозиция — не загадочный феномен «одновременности», а чёткое и простое отношение двух вероятностей Находясь в «суперпозиции», монетка не просто для нас «как бы одновременно орел и решка», она имеет две вполне стабильные и известные нам вероятности выпадения одного и другого.
Всё это уже намного удобнее использовать на практике, не правда ли? Вероятности мы умеем складывать, умножать, творить другие непотребства, в отличии от мертвых котов. Поэтому и дальше, когда мы будем говорить о квантовых битах, про которые все говорят, что они «одновременно 1 и 0», забейте на это и представляйте себе их как монетки. Каждый бит-монетка имеет строгую вероятностью быть прочитанным как 1 и строгую вероятность 0. Компьютер же может управлять этими вероятностями прямо в полёте пока не прочитает сам бит. Прочитали бит — поймали монетку. Очень удобно.
Если вы поняли монетки — вы уже наполовину поняли квантовый компьютер, поздравляю. Простите, я должен был использовать этот каламбур. Представим себе, что мы распилили нашу монетку вдоль. Как печеньки Oreo. Получилось две монетки — одна только с орлом, вторая только с решкой. Пустая сторона разреза нас щас не интересует. Не подглядывая где какая, мы подбрасываем обе новых монетки в воздух переводим в суперпозицию, как мы теперь знаем.
Нужно создать ИИ искусственный интеллект? Проще некуда: пока обычный ПК будет перебирать все комбинации, квантовый компьютер сработает молниеносно, выбрав лучший ответ. Казалось бы, все здорово, но есть одна важная проблема — как нам узнать результат вычислений? С обычным ПК все просто — мы можем взять и считать его, напрямую подключившись к процессору: логические 0 и 1 там совершенно определенно интерпретируются как отсутствие и наличие заряда. Но вот с кубитами такое не пройдет — ведь в каждый момент времени он находится в произвольном состоянии. И тут нам на помощь приходит квантовая запутанность. Ее суть заключается в том, что можно получить пару частиц, которые связаны друг с другом говоря научным языком — если, к примеру, проекция спина одной запутанной частицы отрицательна, то другой обязательно будет положительной. Как это выглядит на пальцах? Допустим, у нас есть две коробки, в которых лежит по бумажке. Мы разносим коробки на любое расстояние, открываем одну из них и видим, что бумажка в ней в горизонтальную полоску.
Это автоматически означает, что другая бумажка будет в вертикальную полоску. Но вот проблема в том, что как только мы узнали состояние одной бумажки или частицы , квантовая система рушится — неопределенность исчезает, кубиты превращаются в обычный биты. Поэтому вычисления на квантовых компьютерах по сути одноразовы: мы создаем систему, которая состоит из запутанных частиц где находятся их вторые «половинки» мы знаем. Мы проводим вычисления, и после этого «открываем коробку с бумажкой» — узнаем состояние запутанных частиц, а значит и состояние частиц в квантовом компьютере, а значит и результат вычислений.
IBM совместно с ExxonMobil использовал свой 20-кубитный квантовый компьютер IBM Q для оптимизации распределения грузопотоков в нефтехимическом комплексе. Microsoft совместно с Case Western Reserve University использовал свою платформу Azure Quantum для обработки медицинских изображений с помощью квантового машинного обучения. D-Wave совместно с Volkswagen использовал свой 2000-кубитный адиабатический квантовый компьютер D-Wave 2000Q для планирования оптимальных маршрутов для такси в Пекине. Эти примеры показывают, что квантовые компьютеры уже способны решать некоторые практические задачи, хотя они еще далеки от полной реализации своего потенциала. В будущем ожидается, что квантовые компьютеры будут иметь больше возможностей и применений в разных сферах жизни. Технические характеристики реально существующих квантовых компьютеров Квантовые компьютеры могут быть реализованы на разных физических платформах, которые используют разные типы кубитов. Кубиты могут быть связаны друг с другом через квантовую запутанность, что позволяет проводить сложные вычисления. Существует несколько основных параметров, которые характеризуют квантовые компьютеры: Число кубитов — определяет размер квантового состояния и количество информации, которое может храниться и обрабатываться на квантовом компьютере. Чем больше кубитов, тем больше возможностей для решения сложных задач. Коэрентное время — определяет время, в течение которого кубит сохраняет свое квантовое состояние без потери информации из-за воздействия внешних факторов. Чем дольше коэрентное время, тем надежнее работает квантовый компьютер. Скорость операций — определяет время, необходимое для выполнения одной элементарной операции над одним или несколькими кубитами. Чем выше скорость операций, тем быстрее работает квантовый компьютер. Точность операций — определяет вероятность ошибки при выполнении одной элементарной операции над одним или несколькими кубитами. Чем ниже точность операций, тем больше шума и искажений вносится в вычисления. Масштабируемость — определяет возможность увеличения числа кубитов и связей между ними без потери производительности и надежности. Чем выше масштабируемость, тем больше потенциал для развития квантового компьютера. В настоящее время существует несколько основных типов кубитов, которые используются для создания квантовых компьютеров: Сверхпроводящие кубиты — основаны на электрических цепях из сверхпроводящих материалов, которые имеют два дискретных энергетических уровня. Сверхпроводящие кубиты имеют высокую скорость операций и масштабируемость, но низкое коэрентное время и точность операций. Ионные кубиты — основаны на заряженных атомах ионах , которые поддерживаются в ловушке электрическим или магнитным полем. Ионные кубиты имеют высокое коэрентное время и точность операций, но низкую скорость операций и масштабируемость. Фотонные кубиты — основаны на световых частицах фотонах , которые могут быть кодированы поляризацией или частотой. Фотонные кубиты имеют высокое коэрентное время и скорость операций, но низкую точность операций и масштабируемость. Фотонные кубиты используются в квантовых компьютерах Xanadu и PsiQuantum. Спиновые кубиты — основаны на спине электрона или ядра атома, который может быть ориентирован вверх или вниз. Спиновые кубиты имеют среднее коэрентное время и точность операций, но высокую масштабируемость. Спиновые кубиты используются в квантовых компьютерах Intel и QuTech. Рассмотрение ключевых игроков в индустрии квантовых вычислений Индустрия квантовых вычислений является одной из самых динамичных и конкурентных в сфере высоких технологий. В этой области участвуют как традиционные ИТ-гиганты, так и стартапы, а также академические и правительственные организации. Вот некоторые из ключевых игроков в индустрии квантовых вычислений: IBM — один из лидеров в разработке и предоставлении доступа к универсальным квантовым компьютерам на основе сверхпроводящих кубитов. Компания имеет самый большой парк квантовых компьютеров, доступных через облачный сервис IBM Quantum Experience. Компания также разрабатывает программное обеспечение и инструменты для квантового программирования, такие как язык Qiskit и среда IBM Quantum Composer. Google — один из лидеров в разработке и предоставлении доступа к универсальным квантовым компьютерам на основе сверхпроводящих кубитов. Компания заявила о достижении квантового превосходства в 2019 году с помощью своего 53-кубитного компьютера Sycamore. Компания также разрабатывает программное обеспечение и инструменты для квантового программирования, такие как язык Cirq и среда Google Quantum Playground. Intel — один из лидеров в разработке и предоставлении доступа к универсальным квантовым компьютерам на основе сверхпроводящих и спиновых кубитов.
Биты перешли в кубиты: что такое квантовые компьютеры и квантовые симуляторы
Что такое кубит, для чего он нужен и как физически может быть реализован? Другой перспективной архитектурой является использование в качестве кубита электронных подуровней атома в магнито-оптической ловушке. аж 1,8 миллисекунды. Еще одна хорошая новость — логические операции с большим массивом кубитов всегда можно представить в виде последовательности двухкубитных операций.
Квантовые компьютеры: путь от фантастики до реальности и их влияние на науку и бизнес
Кубит может хранить намного больше информации, чем классический бит. Недавно исследователи разработали флюксониевый кубит, способный сохранять информацию в течение 1,43 миллисекунды, что в десять раз дольше, чем предыдущие технологии создания кубитов. Что такое кубиты для квантовых компьютеров? В квантовом компьютере основным элементом является кубит – квантовый бит. При успешной реализации планов, квантовый компьютер на базе 12 сверхпроводящих кубитов станет крупнейшим достижением российских ученых в этом направлении.
Что такое квантовый компьютер? Разбор
Если мне удастся донести хотя бы это, значит вы уже поймете огромную часть квантовой механики, даже если сразу закроете пост после этого. Мячики, вы лучшие, мы еще вспомним о вас! Но когда мы говорим о квантовой физике, наши частицы больше не работают как мячики. Они живут как волны.
Как круги на воде или звуки от гитарных струн, представляйте как удобнее. Волны — это новые мячики Срач о том, реально ли всё это волны или мы просто натянули имевшиеся для волн уравнения и сказали «опа, а вроде подходит» — один из самых громких споров современных физиков. Там рвут глотки и делятся на лагеря, так что давайте не будем и просто примем, что тот же самый мячик может ВЖУХ и быть посчитан как волна.
Так нам удобно и всё. Отныне мы состоим не из мячиков, а из таких вот волнушечек, которые как-то между собой интерферируют и получается Олег. Вот прям как звуковые волны накладываются чтобы получилась музыка, так же вот и Олег.
Главный же прикол в том, что кроме волн больше нет ничего. Вообще ничего. Никаких скрытых параметров, по крайней мере локальных.
Абсолютно любое свойство объекта отныне можно описать одной такой жирной функцией взаимодействия этих волн друг с другом. Как в телевизор приходят радиоволны и получается картинка на экране, так же наши волнушечки могут собраться по какой-то формуле и сделать Олега. Фотоны света отражатся от волн Олега и так его себе видим.
Но реален ли сам Олег? Тут лучше не торопиться. Можете вернуться к посту вечером.
Суперпозиция — всего лишь вероятность Объясняя, что за фигня такая ваша «суперпозиция», все вспоминают байку с Котом Шредингера, закрытого в коробке со случайно взрывающейся колбой смертельного яда. Страшилка с котом уже лет 50 используется в школьной программе и авторы большей части статей, что я читал, тоже её обожают, даже несмотря на то, что она не даёт читателю никакого понимания как всё это реально можно использовать на практике. Пора прекратить шутить шутку 100-летней давности.
Люди в 21 веке могут себе позволить среднее образование и понять тему чуть глубже. Предлагаю поговорить о суперпозиции как будто мы люди с айфонами, а не крепостным правом. Потому вместо кота мы возьмем монетку :D Когда мы раскручиваем или подбрасываем её в воздух — она находится в суперпозиции орла и решки.
Да, «как бы» одновременно. Только поймав монетку мы получаем один из результатов нашего измерения. Не поймаем — не узнаем.
В чем же драматическая разница с так нелюбимым нами котом? В том, что внутри монетки всегда есть чёткие вероятности её падения орлом или решкой. Но если мы зададимся целью немного «подкрутить» фокус себе на пользу — мы можем сделать монетку из разных сплавов или как-то притягивать одну из сторон магнитом.
Отныне всегда, когда слышите про суперпозицию, представляйте себе именно такую подброшенную монетку. Суперпозиция — не загадочный феномен «одновременности», а чёткое и простое отношение двух вероятностей Находясь в «суперпозиции», монетка не просто для нас «как бы одновременно орел и решка», она имеет две вполне стабильные и известные нам вероятности выпадения одного и другого. Всё это уже намного удобнее использовать на практике, не правда ли?
Вероятности мы умеем складывать, умножать, творить другие непотребства, в отличии от мертвых котов. Поэтому и дальше, когда мы будем говорить о квантовых битах, про которые все говорят, что они «одновременно 1 и 0», забейте на это и представляйте себе их как монетки. Каждый бит-монетка имеет строгую вероятностью быть прочитанным как 1 и строгую вероятность 0.
Компьютер же может управлять этими вероятностями прямо в полёте пока не прочитает сам бит. Прочитали бит — поймали монетку. Очень удобно.
Если вы поняли монетки — вы уже наполовину поняли квантовый компьютер, поздравляю. Простите, я должен был использовать этот каламбур. Представим себе, что мы распилили нашу монетку вдоль.
Как печеньки Oreo. Получилось две монетки — одна только с орлом, вторая только с решкой. Пустая сторона разреза нас щас не интересует.
Не подглядывая где какая, мы подбрасываем обе новых монетки в воздух переводим в суперпозицию, как мы теперь знаем. Монетки начинают вертеться в воздухе и не падают потому что они теоретические! Тут квантовый физик скажет, что между монетками создана запутанность.
Русская терминология лажает, потому лучше дополнительно запомнить английское слово — Entanglement. Оно встречается чаще. Всё это означает некую «зависимость», «спутанность» или просто «связь» состояний двух монеток.
Как видите, никакой магии пока нет, законы физики мы не нарушали, на митинг не выходили. Мы упаковываем одну из наших новых прикольных крутящихся монеток в коробку и отправляем её своему знакомому в другой город.
В чём разница? Чтобы достичь нужного уровня, — делают логические кубиты, то есть из большого количества физических кубитов делают один логический кубит, программируют на него протоколы коррекции ошибок, алгоритм и получается, что это один кубит с высоким показателем точности. Поэтому, если вернуться к физическим кубитам, на которых и должен делаться квантовый компьютер, — индустрия находится на раннем этапе, примерно на уровне десяти логических кубитов. В ближайшие годы ожидаем, что будет достижим уровень в сто логических кубитов. Это уже позволит делать интересные вещи — оптимизация маршрутов, клинические тесты, синтетическое создание клинических данных, проксимация квантовых симуляций, оптимизация финансовых портфелей. Для сравнения: чтобы взломать алгоритмы RSA, нужна примерно тысяча логических кубитов.
Тут нужно сделать небольшое отступление и сказать, что сегодня в квантовых вычислениях есть ещё один подряд сложностей — пока не придумана квантовая память. Поэтому в ближайшие 10 лет квантовые вычисления будут работать в связке с классическими компьютерами. Стратегическая долгосрочная задача — создание универсального квантового компьютера. Для этого нужно более 10 000 логических кубитов, надёжное управление многокубитными гейтами, квантовая память. Сейчас мы не можем смоделировать даже средние по сложности молекулярные соединения. Поэтому учёные делают синтетические молекулы и постоянно экспериментируют. Моделирование сильно ограничено размерами молекулярных систем и параметрами точности. Из-за этого создание нового лекарства занимает лет десять.
А квантовый компьютер, который способен смоделировать квантовую механическую систему, радикально ускорит процесс. Или фолдинг белка сейчас пытаются сделать рентгеновскими лучами, хитрыми магнитными резонансами. А если будет квантовый компьютер, он сможет смоделировать эту систему, и мы упростим себе жизнь в создании лекарств. Ещё ускорится разработка новых материалов для космических полётов, двигателей, сверхпроводящих систем. Сделать лучше не получается, потому что мы пока плохо моделируем. За одно интервью невозможно даже перечислить все те применения квантовых компьютеров, которые можно придумать. Даже если он просто сможет ускорить считанное количество процессов важных операций типа преобразования Фурье — это уже будет серьёзным прогрессом. А это только один шаг к созданию универсального квантового компьютера.
Поэтому такой хайп. Их уже применяют для оптимизации финансовых портфелей, маршрутов, оптимизации ИИ-алгоритмов. Что может остановить прогресс? Допустим, если время жизни системы 0,001 секунда, то можно не успеть вычислить что-то важное. Надо думать, как удерживать качество вычислений и масштабировать их.
По словам заведующего лабораторией квантовых информационных технологий НИТУ МИСИС Алексея Фёдорова, куквинт хорош тем, что его состояние позволяет уменьшить количество физических носителей в виде кубитов и упростить декомпозицию многокубитных вентилей гейтов — сложных операций с кубитами. В итоге в квантовой системе можно сократить число двухчастичных гейтов, которые в работе используют две физические системы.
В представленном на страницах Entropy примере специалисты показали, как можно реализовать модель декомпозиции обобщенного вентиля Тоффоли обобщенную на n-кубитов версию вентиля контролируемое НЕ. С помощью этого алгоритма можно построить любую обратимую классическую логическую схему, например, классический процессор. Оказалось, что при использовании кудитов, в частности куквинтов, для реализации 8-кубитного алгоритма Гровера требуется выполнить 88 двухчастичных гейтов против более 1000, когда работа строится на стандартных кубитах.
Однако полностью защитить протяженную линию связи от прослушивания невозможно. Значит, при посылке сообщений их необходимо зашифровать, а при получении - расшифровать. Но как вам и вашему собеседнику договориться о том, каким ключом вы будете пользоваться?
Если послать ключ к шифру по той же линии, то подслушивающий злоумышленник легко его перехватит. Можно, конечно, передать ключ по какой-нибудь другой линии связи, например отправить его телеграммой. Но такой метод обычно неудобен и к тому же не всегда надежен: другую линию тоже могут прослушивать. Хорошо, если вы и ваш адресат заранее знали, что будете обмениваться шифровками, и потому заблаго-временно передали друг другу ключи. А как быть, например, если вы хотите послать конфиденциальное коммерческое предложение возможному деловому партнеру или купить по кредитной карточке понравившийся товар в новом Интернет-магазине? В 1970-х годах для решения этой проблемы были предложены системы шифрования, использую щие два вида ключей для одного и того же сообщения: открытый не требующий хранения в тайне и закрытый строго секретный.
Открытый ключ служит для шифрования сообщения, а закрытый - для его дешифровки. Вы посылаете вашему корреспонденту открытый ключ, и он шифрует с его помощью свое послание. Все, что может сделать злоумышленник, перехвативший открытый ключ, - это зашифровать им свое письмо и направить его кому-нибудь. Но расшифровать переписку он не сумеет. Вы же, зная закрытый ключ он изначально хранится у вас , легко прочтете адресованное вам сообщение. Для зашифровки ответных посланий вы будете пользоваться открытым ключом, присланным вашим корреспондентом а соответствующий закрытый ключ он оставляет себе.
Как раз такая криптографическая схема и применяется в алгоритме RSA - самом распространенном методе шифрования с открытым ключом. Причем для создания пары открытого и закрытого ключей используется следующая важная гипотеза. А вот решить обратную задачу, то есть, зная большое число N, разложить его на простые множители M и K так называемая задача факторизации - практически невозможно! Именно с этой проблемой столкнется злоумышленник, решивший "взломать" алгоритм RSA и прочитать зашифрованную с его помощью информацию: чтобы узнать закрытый ключ, зная открытый, придется вычислить M или K. Для проверки справедливости гипотезы о практической сложности разложения на множители больших чисел проводились и до сих пор еще проводятся специальные конкурсы. Рекордом считается разложение всего лишь 155-значного 512-битного числа.
Вычисления велись параллельно на многих компьютерах в течение семи месяцев 1999 года. Если бы эта задача выполнялась на одном современном персональном компьютере, потребовалось бы примерно 35 лет машинного времени! Расчеты показывают, что с использованием даже тысячи современных рабочих станций и лучшего из известных на сегодня вычислительных алгоритмов одно 250-значное число может быть разложено на множители примерно за 800 тысяч лет, а 1000-значное - за 1025! Поэтому криптографические алгоритмы, подобные RSA, оперирующие достаточно длинными ключами, считались абсолютно надежными и использовались во многих приложениях. И все было хорошо до тех самых пор... Оказывается, используя законы квантовой механики, можно построить такие компьютеры, для которых задача факторизации и многие другие!
Согласно оценкам, квантовый компьютер с памятью объемом всего лишь около 10 тысяч квантовых битов способен разложить 1000-значное число на простые множители в течение всего нескольких часов! Только к середине 1990-х годов теория квантовых компьютеров и квантовых вычислений утвердилась в качестве новой области науки. Как это часто бывает с великими идеями, сложно выделить первооткрывателя. По-видимому, первым обратил внимание на возможность разработки квантовой логики венгерский математик И. Однако в то время еще не были созданы не то что квантовые, но и обычные, классические, компьютеры. А с появлением последних основные усилия ученых оказались направлены в первую очередь на поиск и разработку для них новых элементов транзисторов, а затем и интегральных схем , а не на создание принципиально других вычислитель ных устройств.
В 1960-е годы американский физик Р. Ландауэр, работавший в корпорации IBM, пытался обратить внимание научного мира на то, что вычисления - это всегда некоторый физический процесс, а значит, невозможно понять пределы наших вычислительных возможностей, не уточнив, какой физической реализации они соответствуют. К сожалению, в то время среди ученых господствовал взгляд на вычисление как на некую абстрактную логическую процедуру, изучать которую следует математикам, а не физикам. По мере распространения компьютеров ученые, занимавшиеся квантовыми объектами, пришли к выводу о практической невозможности напрямую рассчитать состояние эволюционирующей системы, состоящей всего лишь из нескольких десятков взаимодействующих частиц, например молекулы метана СН4. Объясняется это тем, что для полного описания сложной системы необходимо держать в памяти компьютера экспоненциально большое по числу частиц количество переменных, так называемых квантовых амплитуд. Возникла парадоксальная ситуация: зная уравнение эволюции, зная с достаточной точностью все потенциалы взаимодействия частиц друг с другом и начальное состояние системы, практически невозможно вычислить ее будущее, даже если система состоит лишь из 30 электронов в потенциальной яме, а в распоряжении имеется суперкомпьютер с оперативной памятью, число битов которой равно числу атомов в видимой области Вселенной!
И в то же время для исследования динамики такой системы можно просто поставить эксперимент с 30 электронами, поместив их в заданные потенциал и начальное состояние. На это, в частности, обратил внимание русский математик Ю. Манин, указавший в 1980 году на необходимость разработки теории квантовых вычислительных устройств. В 1980-е годы эту же проблему изучали американский физик П. Бенев, явно показавший, что квантовая система может производить вычисления, а также английский ученый Д. Дойч, теоретически разработавший универсальный квантовый компьютер, превосходящий классический аналог.
Большое внимание к проблеме разработки квантовых компьютеров привлек лауреат Нобелевской премии по физике Р.
Квантовый компьютер как способ движения в завтра
Целью лаборатории является создание квантовых процессоров на базе сверхпроводников, холодных атомов, фотонов и ионов. К 2024 году планируется построить квантовые компьютеры, состоящие из 30-100 кубитов, в зависимости от используемой технологии. Квантовое превосходство может быть временным и не исключает появления более эффективных алгоритмов, ускоряющих вычисления классическими компьютерами, поэтому любое заявление о достижении квантового превосходства вызывает скепсис у специалистов и подвергается тщательной проверке. Когда Google опубликовала результаты вычислений квантового процессора Sycamore, IBM заявила, что ее суперкомпьютер способен решить ту же задачу более точно и почти с той же скоростью — за два с половиной дня.
Страны вкладывают огромные суммы в развитие квантовой отрасли. Китай создал новый центр квантовых исследований National Laboratory for Quantum Information Sciences стоимостью 10 миллиардов долларов; Евросоюз разработал генеральный план развития квантовых технологий и планирует потратить на это около миллиарда евро; США, в соответствии с законом о национальной квантовой инициативе, выделили 1,2 миллиарда долларов на развитие проектов в этой области за пятилетний период. Однако для достижения полезной вычислительной производимости, вероятно, понадобятся машины, состоящие из сотен тысяч кубитов.
Как работают квантовые компьютеры Классические компьютеры выполняют логические операции, используя биты — единицы информации, принимающие значение либо «0», либо «1». В квантовых вычислениях для этого используются кубиты, представляющие собой квантовое состояние объекта, например, фотона. До момента измерения квантовое состояние является неопределенным, то есть оно находится в суперпозиции двух возможных состояний — «0» или «1».
Суперпозиция одного объекта может быть связана с суперпозициями других объектов, то есть можно сконструировать между ними логические отношения, подобные тем, что существуют на основе транзисторов в классических компьютерах. Однако квантовые системы трудно поддерживать в состоянии суперпозиции достаточно долго, поскольку квантовое состояние нарушается система декогерирует в результате взаимодействия с окружающей средой. Чтобы добиться квантового превосходства, необходимо использовать явление, называемое квантовой запутанностью.
Оно возникает в случае, когда две системы настолько сильно связаны, что получение информации об одной системе немедленно даст информацию о другой — вне зависимости от расстояния между этими системами. Хартмут Невен, директор Google Quantum AI Labs предложил новое правило, которое предсказывает прогресс квантовых компьютеров в ближайшие 50 лет. Оно гласит, что мощность квантовых вычислений испытывает двукратный экспоненциальный рост по сравнению с обычными вычислениями.
Если бы этому принципу подчинялись классические компьютеры, то ноутбуки и смартфоны появились бы в мире уже к 1975 году. Невен обосновывал свое правило тем, что ученые создают все более совершенные квантовые процессоры с большим количеством запутанных кубитов, и при этом процессоры сами по себе экспоненциально быстрее традиционных компьютеров. Закон Невена, или, как его еще называют, закон Мура 2.
Это лишь вопрос количества доступных кубитов и снижения частоты ошибок, которые представляют основную проблему современных квантовых информационных систем. Если закон Невена себя оправдает, то в ближайшем будущем квантовые компьютеры покинут пределы университетских и исследовательских лабораторий и станут доступны для коммерческих и других приложений. Как применяются квантовые компьютеры сейчас Все больше крупных компаний разрабатывают квантовые компьютеры, обеспечивая доступ к ним через облачные технологии.
Заказчиками могут быть университеты, исследовательские институты, а также различные организации, которые заинтересованы в том, чтобы протестировать возможные сценарии использования таких вычислений. Рынок пока невелик: по оценкам Hyperion Research , в 2020 году он составил 320 миллионов долларов, однако его ежегодный рост составляет почти 25 процентов. Специалисты Boston Consulting Group предсказывают, что к 2040 году рынок вырастет до 850 миллиардов долларов.
Духова», поделился, что высокой когерентности кубитов, как и проведению логических операций, включая CZ-гейты, может помешать даже дефект атомарного масштаба. Тем более, когда речь идет о флаксониумах — сложнейших в изготовлении кубитах, содержащих цепочку суб-микрометровых Джозефсоновских переходов. При создании сверхпроводникового квантового процессора исследователи отошли от концепции прямого соединения кубитов и предложили более подходящий для масштабирования подход, основанный на использовании специальных соединительных элементов. Это позволило улучшить работу системы и использовать более совершенные подходы к выполнению квантовых операций. Как было неоднократно отмечено, флаксониумы, благодаря высокой когерентности способности преобразовывать квантовые состояния и значительной ангармоничности нелинейности , могут стать ключом к усовершенствованию сверхпроводниковых квантовых схем и в перспективе заменить широко используемые трансмоны. Исследователи уже начали работу над масштабированием предложенного подхода, а также разрабатывают концепцию выполнения трехкубитной операции на флаксониумах с использованием одного соединительного элемента.
Атомы могут использоваться в качестве кубитов в квантовом компьютере Физики из МФТИ совместно с коллегами из Франции экспериментально показали, что атомы примесей в полупроводниках могут формировать долгоживущие устойчивые квантовые состояния. Значит, эти атомы можно использовать в качестве кубитов в квантовом компьютере. Работа опубликована в журнале Communication Physics. Об этом 24 июля 2023 года сообщили представители МФТИ. Как сообщалось, кубит — единица информации в квантовом компьютере , он отличается от обычного бита тем, что может принимать любое значение между 0 и 1 в процессе вычислений. Этот эффект возникает из-за принципа суперпозиции в квантовой механике.
Благодаря суперпозиции кубит в процессе вычислений находится во всех состояниях сразу и поэтому помогает обработать гораздо больше информации, чем классический бит. В роли кубита могут выступать различные квантовые системы: сверхпроводящие искусственные атомы, квантовые точки, атомы в ловушках, реальные атомы в твердом теле и т. Однако слабым местом всех существующих кубитов является неустойчивость к шумам. Например, небольшое колебание температуры или магнитного поля могут нарушить квантовое состояние кубита, и он окажется непригоден к вычислениям. Эта проблема разрушения квантового состояния называется декогеренцией и является одной из главных фундаментальных причин, по которой квантовые компьютеры пока не имеют широкого применения. Ученые ищут физические системы, в которых можно реализовать кубиты, более устойчивые к шумам.
Например, если в некоторые полупроводники добавить примеси, электроны примесных атомов будут долго по квантовым меркам это несколько наносекунд сохранять направление спина — собственного магнитного момента. Благодаря длительному времени когеренции спина такие атомные системы можно использовать в качестве кубитов. Физики из Центра перспективных методов мезофизики и нанотехнологий МФТИ исследуют подобные структуры и подбирают оптимальные материалы для них. В работе ученые центра заменили часть атомов теллура в дихалькогениде молибден теллур 2H-MoTe2 на атомы брома и с помощью электронного пармагнитного резонанса и туннельной сканирующей микроскопии исследовали структуру электронов примесного атома и оценили время когерентности системы. Если отдельный инородный атом, помещенный в монокристалл, приводит к локализации спинполяризованного состояния, то он может стать кубитом. В дихалькогенидах переходных металлов сильное спин-орбитальное взаимодействие как раз создает такие условия.
Вопрос только в том, как работать с такими кубитами, ведь это самый, что ни на есть атомарный масштаб, порядка 0,3 нм. Мы в наших исследованиях добавили примеси брома в полупроводник молибден теллур. Эта примесь имеет энергетическое положение внутри запрещенной зоны материала, то есть ее электроны локализованы. В работе мы показываем, что квантовые свойства этих примесей можно изучать, для этого применялась методика измерения электронного спинового резонанса и низкотемпературная сканирующая туннельная спектроскопия. Мы показали, что в данных атомах существуют унаследованные от материала локализованные спин-долинные состояния с наносекундными временами когерентности спинов. Электроны каждого атома, согласно квантовой механике, имеют определенную энергию — находятся на энергетическом уровне.
В кристаллах электроны могут переходить от одного атома к другому, их энергетический спектр становится практически сплошным, без разделения на уровни. Однако в полупроводниках существует запрещенная зона — диапазон энергий, которые электроны не могут принимать.
Но ведь мир состоит из этих частиц, верно? К примеру, на состояние кубита могут повлиять частицы света вокруг него, а также окружающие его молекулы и атомы. Именно эта проблема и называется декогеренцированием. Она актуальна, и учёные ещё не нашли простого способа снизить её эффект на кубиты.
У неё есть два самых известных решения: снизить температуру кубита до абсолютного нуля и окружить кубит суперпроводником, который защищает частицу от внешнего влияния. Во всяком случае, пока что. Зачем разрабатывать квантовые процессоры Несмотря на то, что квантовые вычисления могут быть ошибочными, а поддерживать кубиты стабильными — непростая задача, которую ещё предстоит решить, есть несколько причин, по которым технологию не оставили: Современные компьютеры ограничены в возможностях, а квантовые — нет. Даже сегодня суперкомпьютеры могут тратить десятки тысяч лет на решение сложнейших задач, когда квантовый компьютер может решить её за секунды. Некоторые из таких задач включают факторизацию больших чисел, оптимизацию, моделирование сложных систем и анализ больших данных. Квантовые компьютеры помогают лучше понимать мир.
Хотя нам кажется, что человечество достигло небывалых высот за последние 50 лет, в действительности мы мало знаем о частицах, их природе и физике. Как бы это ни было парадоксально, строительство квантовых компьютеров помогает изучить квантовую физику. Квантовые алгоритмы могут изменить существующие методы шифрования и дешифровки данных. С одной стороны, они могут предложить криптографические методы, устойчивые к взлому с использованием квантовых алгоритмов. С другой стороны, квантовые процессоры могут быть использованы для взлома существующих классических криптографических методов. Заключение Квантовая физика — довольно неизвестная человечеству область, а квантовые ПК читатели этой статьи вряд ли застанут: скорее, работать с ними будут наши правнуки.
Однако мы надеемся, что после прочтения вы стали лучше понимать, как будет устроено будущее. Конечно, в этой статье опущена масса важных деталей, но её цель — объяснить принцип работы квантовых компьютеров в общих чертах тем, кто давно хотел разобраться в теме, но та казалась слишком сложной.
Что такое кубит, для чего он нужен и как физически может быть реализован? Кубит — это носитель квантовой информации и аналог бита в квантовом мире, основной элемент любых квантовых вычислителей. Кубит представляет собой систему, которая находится в контролируемом состоянии суперпозиции двух стационарных состояний — 0 и 1. Это значит, что, в отличие от классических битов, которые могут находиться в состоянии или 0, или 1, кубиты могут быть в состоянии 0 и 1 одновременно. Кубитам также характерно неприсущее битам явление квантового запутывания: состояние одного такого элемента связано с состоянием другого независимо от расстояния между ними. Потенциально эти свойства позволяют реализовывать параллельные вычисления и эффективнее классических систем работать с большими объемами информации.
Почему от квантового компьютера зависит национальная безопасность и когда он появится в России
Конечно IBM было очень обидно и они начали говорить, что задача слишком специальная, и вообще не 10000 лет, а 2. Так что теперь вопрос считанных лет, когда квантовые компьютеры начнут использоваться повсеместно! IBM, например, только что анонсировали что в 2023 году создадут коммерческий квантовый компьютер с 1121 кубитами! Чтобы вы понимали калькулятор Google даже не считает сколько будет 2 в 1121 степени, а просто говорит — бесконечность!
И это совсем не предел. Уже ведется разработка компьютеров на миллионы кубитов — именно они откроют истинный потенциал квантовых вычислений. Более того, вы уже сейчас можете попробовать самостоятельно попробовать квантовые вычисления!
IBM предлагает облачный доступ к самым современным квантовым компьютерам. Но зачем вообще нужны квантовые компьютеры и где они будут применяться? Естественно, не для распихивания людей по автобусам.
Задач множество. Главная — базы данных и поиск по ним, работа с BigData станет невероятно быстрой. Shazam, прокладывание маршрутов, нейронные сети, искусственный интеллект — все это получит невероятный толчок!
Кроме того симуляции и моделирование квантовых систем! Зачем это надо — спросите вы? Это очень важно, так как появится возможность строить модели взаимодействия сложных белковых соединений.
Это станет очень важным шагом для медицины, открывающим просто умопомрачительные просторы для создания будущих лекарств, понимания того как на нас влияют разные вирусы и так далее. Простор огромен! Чтобы вы примерно понимали какая это сложная задачка, мы вернемся в примеру с монеткой.
Представьте что вам надо заранее смоделировать что выпадет — орел или решка. Надо учесть силу броска, плотность воздуха, температуру и кучу других факторов. Ну не так уж!
А теперь представьте, что у вас не один человек, который кидает монетку, а миллион разных людей, в разных местах, по-разному кидают монетки.
Единицей памяти современных компьютеров являются биты. Они могут принимать только одно значение: 0 или 1.
По сравнению с ними кубиты могут кодировать сразу и логическую единицу, и ноль, что открывает совершенно новые возможности хранения и обработки цифровой информации. Физическим объектом в роли кубитов могут выступать атомы или электроны. Цифровые данные записываются на т.
Однако проблема заключалась в том, что такие структуры крайне неустойчивы.
В чем же их особенность? На простых примерах рассказываем, как работает квантовый компьютер и в чем его отличие от обычного. Кубиты и суперпозиция, или почему обычных компьютеров уже недостаточно Считывать, записывать, хранить и обрабатывать информацию — главное, для чего нужен обычный компьютер. Работа на нем связана с двумя важными параметрами — общей памятью и скоростью выполнения операций. Для представления информации такие машины используют биты. Бит — единица информации, которая принимает определенное значение, 1 или 0.
Определенное — ключевое слово. Мы точно знаем, в каком значении находится бит. Представьте переключатель света — он либо включен, либо выключен. Мы можем это увидеть по горящей лампочке. Так же и с битами. Внутри компьютера это устроено так: на материнской плате находится миллион транзисторов — полупроводников, которые нужны для управления электрическим током; каждый из транзисторов либо закрыт позиция 0 , либо открыт позиция 1 и пропускает ток, при этом электроны пробегают по транзистору со скоростью, близкой к скорости света; пока транзистор включается и выключается, компьютер может производить вычисления — любая информация представляется в виде чисел, благодаря переключению с позиции 0 на 1 и наоборот. Квантовый компьютер подчиняется другим законам.
И тут важны два понятия: Квантовый компьютер — это вычислительное устройство, в котором используются явления квантовой механики для обработки данных. Вероятность Классическая механика основана на детерминизме: транзистор либо включен, либо нет, кран или закрыт, или открыт. В квантовой механике во главе угла вероятность. Вопрос «Свет включен? Все знают про мысленный эксперимент физика-теоретика Эрвина Шредингера. Правда, мы слишком любим котиков, поэтому лучше покажем мем с тарелками. В ходе эксперимента Шредингера возникает суперпозиция Тарелки Шредингера одновременно находятся в двух состояниях — мы не знаем, какие из них разобьются, а какие останутся целы.
Зато можем предсказать это, основываясь на траектории их падения, циркуляции воздуха в помещении и скорости открытия дверцы.
Впечатляет, конечно. Особенно, когда вы показывали, что вычисления в обычном режиме, на современных суперкомпьютерах занимали бы чуть ли не столетия, а на квантовых результат достигается за часы или дни, — это, конечно, впечатляет», — оценил разработку Владимир Путин. Проект разработки квантового компьютера был запущен в 2019 году, над ним работали учёные из Российского квантового центра и физического института им.
Лебедева РАН при координации Росатома.
Кульбит кубита. Новейший сверхкомпьютер может победить рак или погубить мир
Специалисты Atomic Computing при описании своей работы тоже предоставляют ссылку на работу в Nature, где заявляют о рекордном времени когерентности кубита. В статье можно подробнее ознакомиться с деталями реализации кубитной архитектуры. Результаты действительно впечатляют — время декогеренции в 40 секунд существенно превосходит предыдущие показатели и потенциально позволяет производить очень объёмные вычисления. Конечно, при условии, что информация в кубитах не будет потеряна вследствие неточности применяемых к ним гейтов, особенно двухкубитных. И вот тут информации о характеристиках нового устройства достаточно мало. По какой-то причине авторы не выносят точных значений фиделити двухкубитного гейта в своей системе в первые строки пресс-релиза. Нет этих данных и в упомянутой статье, а документ с общим описанием оригинальной технологии, на который ссылается пресс-релиз, содержит лишь концептуальное объяснение работы двухкубитного гейта для атомов на основе эффекта Ридберговской блокады — давно известного и широко используемого подхода, в оттачивании которого и состоит одна из главных задач на пути масштабирования атомных вычислителей. Вместо этого Atom Computing предоставляет в основном информацию о технологиях создания атомных регистров, точности сохранения в них информации и её дальнейшего считывания. Таким образом, преждевременно говорить, что мы подошли к окончанию эпохи NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum computers, шумных квантовых вычислителей среднего масштаба.
Для полноценного осознания величины совершенного прорыва необходимо дождаться исчерпывающих данных о точности работы нового компьютера в реальных квантовых алгоритмах.
Дело в том, что сами по себе кубиты очень чувствительны к окружающей среде и воздействию шумов. Кроме того, чем больше кубитов, тем более «хрупким» становится их запутанное состояние. Даже малейшие возмущения могут привести к ошибкам в квантовых вычислениях, искажению данных. И хотя физически кубит может быть реализован разными способами кубиты создают с использованием специально выращенных сверхпроводниковых структур, ультрахолодных атомов и ультрахолодных ионов, с помощью оптических систем и так далее , единого ответа о наиболее перспективной реализации у исследователей пока нет — сегодня эксперименты по созданию квантовых вычислителей ведутся на основе разных технологий. И этот список регулярно обновляется. Если обобщить на совсем базовом уровне: «столкновение» квантовой системы с реальным миром разрушает всю «квантовость», и способ поддержки этого состояния в достаточном масштабе пока не придуман.
Биты перешли в кубиты: что такое квантовые компьютеры и квантовые симуляторы Что такое квантовые компьютеры и квантовые симуляторы 2 января 2017, 20:04 Артём Коржиманов В течение почти полувека компьютеры непрерывно увеличивали свои вычислительные возможности за счёт всё большей и большей миниатюризации производства транзисторов — своеобразных элементарных кубиков, из которых состоят процессоры.
Каждые два года количество транзисторов на кристалле процессора увеличивалось в два раза: если Intel 4004, выпущенный в 1971 году, содержал 2300 транзисторов, то в 2010 году число транзисторов в процессорах превысило миллиард. Стремительный рост заметно затормозился только в 2012 году. Человечество вплотную подошло к пределу, за которым работа транзистора должна учитывать атомарность вещества и квантовые эффекты. Но квантовые эффекты несут с собой не только сложности для миниатюризации транзисторов, но и совершенно необычные и неожиданные возможности. Работа любого современного вычислительного устройства основана на обработке информации. Информация в компьютерах представляется в виде набора нулей и единиц — так называемых битов. Если, например, вы хотите сложить два числа, компьютер сначала представляет каждое из них в виде уникальной последовательности нулей и единиц, а затем пропускает через специальное устройство, которое производит операцию сложения. Если вам нужно сложить два других числа, то компьютер создаёт два новых набора битов и снова пропускает их через то же устройство.
Компьютеры, которые были бы способны использовать квантовые свойства вещества, могли бы работать значительно быстрее. Дело в том, что микрообъекты, например отдельные атомы, могут находиться в особом состоянии квантовой суперпозиции, не встречающемся в нашем мире больших предметов. При квантовой суперпозиции объект в некотором смысле находится сразу в двух состояниях. Иначе говоря, если бы атом вёл себя как обычный объект, то он мог бы находиться или в состоянии покоя, или в состоянии возбуждения например, немного колебаться. Но атом может находиться и в неком промежуточном состоянии, в котором он одновременно и покоится, и колеблется. Это состояние и называется квантовой суперпозицией состояний покоя и возбуждения. Если мы обозначим состояние покоя как 0, а состояние возбуждения — как 1, то атом в квантовой суперпозиции оказывается способным хранить сразу два значения вместо одного. А значит, если мы будем проводить с ним какие-то операции, то эти операции будут производиться одновременно и с нулём, и с единицей.
Если же таких атомов много, то с ними можно за раз произвести столько однотипных вычислений, сколько требуется. За счёт этой особенности квантовые компьютеры должны намного эффективнее обычных справляться с задачами, в которых требуется перебор большого количества значений.
Две этих проблемы неразрывно связаны. То, что под влиянием шума квантовые состояния со временем теряют заложенную в них информацию, влияет на нашу способность контролировать одновременно большое число кубитов.
Экспериментальные реализации квантовых вычислителей только чуть более года назад перешагнули рубеж в 100 кубитов в регистре [11]. Теоретически, этого уже достаточно, для экспериментальной реализации некоторых алгоритмов криптоанализа. Атака полноценного AES-128 может быть выполнена при 384 доступных кубитах [13]. Однако глубина данного алгоритма такова, что к концу его исполнения полезная информация в вычислительном регистре будет почти полностью уничтожена шумами.
Справиться с такими нежелательными эффектами призвана технология коррекции ошибок. Вероятность того, что несколько кубитов одновременно потеряют информацию о своём состоянии под действием шумов — ниже, чем для одного. Для коррекции ошибок вводится понятие логического кубита, состояние которого кодируется несколькими физическими кубитами. Если часть физических кубитов, кодирующих один логический, оказалась зашумлена, их состояния могут быть восстановлены с опорой на информацию, сохранённую в остальных кубитах.
Таким образом, для повреждения состояния логического кубита необходимо, чтобы к моменту выполнения коррекции большая доля физических кубитов была значительно зашумлена. Такой подход в теории позволяет бороться с шумами, но кратно увеличивает требования к объёму регистра квантовых вычислителей. Объём регистра, необходимого для выполнения атаки Гровреа на AES с применением коррекции ошибок составляет от нескольких тысяч до десятков тысяч кубитов. Объём регистра, необходимого для атаки шифра RSA алгоритмом Шора преодолевает порог в сто тысяч кубитов.
Возможность реализации вычислителя с регистром такого объёма в ближайшие пять лет представляется крайне маловероятной. Однако не исключено, что первые попытки лабораторной реализации подобных алгоритмов или их элементов начнут появляться к концу десятилетия. Рост числа кубитов по годам Другим возможным подходом к борьбе с шумами является не коррекция, а подавление ошибок [14]. Наиболее распространёнными являются подходы с так называемой экстраполяцией к нулевому шуму и с применением в схеме дополнительных параметризованных гейтов, призванных статистически подавлять влияние специфических шумов.
Преимуществом подхода является то, что он не требует увеличения числа физических кубитов в алгоритме. Метод экстраполяции к нулевому шуму является наиболее простым методом подавления ошибки, и он отлично подходит для применения в вариационных квантовых алгоритмах. Данный тип алгоритмов — самый реальный кандидат на практическое использование в NISQ-устройствах. Вариационный алгоритм сочетает использование квантового вычислителя для ускоренного расчёта некоторой целевой функции с использованием классического оптимизатора.
Можно сказать, что прямая реализация принципа, высказанного Ричардом Фейнманом: для расчёта состояний квантово-механической системы используется квантовый вычислитель. В зависимости от того, какая квантовая схема используется, оптимизируемая целевая функция может решать задачи квантовой химии, оптимизации или даже криптоанализа [15, 16]. Интереснее всего то, что неизвестны точные асимптотики эффективности квантовых вариационных алгоритмов. В отдельных случаях они способны демонстрировать результаты, превосходящие и классический оптимизатор, и даже квантовый алгоритм Гровера.
В совокупности со сравнительно низкими требованиями по числу кубитов вариационные алгоритмы можно оценить как потенциально одну из самых близких к практическому внедрению технологию из области квантовых вычислений. Сверхпроводники Долгое время квантовые компьютеры на основе сверхпроводящих кубитов удерживали рекорд по доступному объёму вычислительного регистра. Именно на машине такой архитектуры было продемонстрировано практическое квантовое превосходство [1]. В основе физической реализации данного типа кубитов лежит квантование уровней энергии электрического колебательного контура в условиях сверхпроводимости.
Такой подход обеспечивает достаточно высокую степень точности исполнения операций, однако поддержание вычислителя в сверхпроводящем состоянии требует создания криогенных температур в значительном объёме. Это, в свою очередь, ведёт к существенной чувствительности вычислителей данного типа к внешнему воздействию, а также создаёт дополнительные препятствия для масштабирования. Тем не менее, достижением 2022 года является представленный компанией IBM вычислитель Osprey с 433 сверхпроводящими кубитами [17]. Если представленный годом ранее Eagle, обладающий 127 кубитами, теоретически позволял промоделировать отдельные элементы атаки S-AES с простейшей коррекцией ошибок, например, с девятикубитным кодом Шора, то в регистре Osprey можно проводить эксперименты со значительно более сложными и совершенными кодами коррекции.
В контексте этого вызывает интерес исследование методов подавления ошибки на уровне логических кубитов. Точная оценка перспектив этих подходов требует более подробных экспериментальных данных, однако, можно утверждать, что IBM пока достаточно успешно поддерживают тренд роста числа кубитов сверхпроводниковых вычислителей. Озвученным прогнозом специалистов IBM стало получение компьютера с 4000 кубитов к 2025 году. И, несмотря на всю кажущуюся амбициозность данного заявления, фундаментальных ограничений, которые могли бы препятствовать достижению заявленных параметров, нет.
Если специалисты IBM справятся с подавлением шумов и поддержанием когерентности для регистра с таким количеством кубитов — они смогут выполнить обещание. Холодные атомы Вычислители на основе холодных атомов не требуют криогенного охлаждения кубитов. Теоретически, за счёт возможности наращивания числа оптических ловушек, удерживающих атомы, и большей устойчивости к шумам, вычислители данного типа обладают несколько большим потенциалом масштабирования, по сравнению с квантовыми компьютерами на основе сверхпроводящих цепей. В то же время возникающие при работе с атомными кубитами ошибки в значительной мере поддаются контролю за счёт методов подавления.
Это было продемонстрировано в 2021 году с представлением программируемого атомного симулятора на 256 кубитов [18]. По количеству кубитов для архитектуры на основе холодных атомов рекорд прошлого года — 256 кубитов на программируемом симуляторе, остаётся актуален. Однако произошел прорыв в технологии реализации двухкубитных гейтов. Поскольку атомы электрически нейтральны, они не взаимодействуют на расстоянии.
Реализация двухкубитного гейта для них требует возбуждения одного из атомов в состояние с очень высокой энергией, называемое ридберговским. В таком состоянии радиус, на котором атомы могут взаимодействовать, существенно увеличивается и наблюдается эффект ридберговской блокады: если один атом уже находится в ридберговском состоянии, это приводит к смещению электронных уровней соседнего атома, что не позволяет возбудить его в ридберговское состояние при помощи характерного лазерного импульса. На основе этого эффекта может быть построен запутывающий гейт [19]. Новый подход использует ультракороткие лазерные импульсы для одновременного возбуждения атомов в ридберговские состояния за пределами режима ридберговской блокады [20].
Это даёт возможность преодолеть характерное временное ограничение и перейти от микросекундного временного масштаба к наносекундному. И, хотя рекордная точность операции пока не продемонстрирована, такой подход за счёт скорости взаимодействия атомов ведёт к значительному снижению вероятности возникновения ошибки при применении двухкубитного гейта. Новый тип запутывающих гейтов не предоставляет технологию для реализации квантовых операций с гигагерцовой частотой. Однако он позволяет преодолеть характерный временной барьер, так что вычислитель, построенный на гейтах такого типа, теоретически сможет по порядку величины приблизиться к быстродействию классических компьютеров.
В совокупности со сравнительно долгим временем жизни атомного кубита данная технология в перспективе существенно повышает потенциал масштабируемости вычислителей на основе холодных атомов. Оптические кубиты Электрическая нейтральность атомов обеспечивает им меньшую чувствительность к шумам окружающей среды, но, в то же время, создаёт сложности для обеспечения взаимодействия атомов между собой. Это заставляет использовать более сложные схемы реализации двухкубитных гейтов, такие как гейты на основе ридберговской блокады. Ещё дальше в этом направлении заходят кубиты на основе фотонов.
Инвестиции в квантовые компьютеры: на что стоит обратить внимание
Один кубит – это атом или фотон – мельчайшая частица вещества или энергии. За последние двадцать лет количество кубитов в квантовых процессорах увеличилось с одного-двух до сотни (в зависимости от технологической платформы). Среднее время жизни кубита составляет порядка 14 мс, а среднее время одной квантовой операции — всего 50 наносекунд. Кубиты образуются в квантовом компьютере с использованием квантово-механических свойств отдельных атомов, субатомных частиц или сверхпроводящих электрических цепей.