Идея создания квантового компьютера была впервые высказана советским ученым Юрием Маниным примерно 40 лет назад. Причем уже впоследствии концепция получила более ясное и вполне независимое обоснование со стороны Ричарда Фейнмана. Основная суть квантовых вычислений заключается в использовании квантовых систем для хранения и обработки информации. Квантовые системы способны принимать любое значение в непрерывном диапазоне между основными состояниями, в отличие от классических элементов вычислительных машин (например, транзисторов), которые находятся в одном из двух определенных состояний. Аналогично битам в классической информатике, в квантовых вычислениях используются кубиты. Система из N кубитов полностью описывается с помощью 2N параметров, каждый из которых может принимать любое значение в интервале от нуля до единицы.
Система из N классических битов также описывается 2N параметрами, но эти параметры могут принимать только два крайних значения.
Стоит отметить, что квантовый компьютер не является заменой классическому, так как тот по-прежнему эффективен в решении различных классов задач. Более того, лишь недавно ученые придумали первый пример задачи, которую в принципе способен решить только квантовый вычислитель.
Эволюция
Квантовые компьютеры не привлекали большого внимания до середины 1990-х годов, когда появились первые квантовые алгоритмы, то есть программы, теоретически выполнимые с их помощью. Перелом произошел после выхода работы Питера Шора, нашедшего способ эффективно факторизовать большие числа, то есть раскладывать их на простые множители.
Сложность этой задачи для классического компьютера быстро растет с увеличением чисел, благодаря чему она лежит в основе некоторых механизмов шифрования, в частности в широко распространенном протоколе RSA. Криптографическая стойкость этого метода опирается на тот факт, что обычные компьютеры не смогут за разумное время подобрать необходимое для дешифровки число, а благодаря алгоритму Шора квантовый компьютер теоретически на это способен.
К разработке квантовых компьютеров приступили ученые во многих странах мира. Более того, интерес стали проявлять коммерческие структуры, такие как Google, IBM, Microsoft и даже некоторые финансовые организаций, например банк Morgan Stanley. Причина этого заключается в ожидаемых способностях квантовых компьютеров решать задачи криптографии и многомерной оптимизации, возникающие, в частности, при анализе биржевых курсов.
В начале 2010-х годов наиболее оптимистичные аналитики утверждали, что полезный квантовый компьютер появится в течение нескольких ближайших лет. Более осторожные специалисты отводили на его создание пару десятков лет. Чтобы хоть как-то формализовать прогресс в этой области и обозначить завершение начального этапа развития, физик Джон Прескилл в 2012 году предложил термин «квантовое превосходство».
Квантовое превосходство наступает в тот момент, когда квантовый компьютер сможет провести вычисление, недоступное для классического, вне зависимости от того, существует ли у результата практическая значимость.
Эта формулировка весьма нестрогая и допускает множество различных трактовок. Например, в ней ничего не говорится ни о способе сравнения, ни об используемом классическом аналоге.
Превосходство
Сотрудники Google опубликовали в журнале Nature работу, в которой говорится о достижении квантового превосходства. Такое заявление исследователи сделали по результатам работы с 53-кубитным процессором Sycamore, сумевшим решить очень специфическую задачу за 200 секунд, в то время как оценочное время ее решения на самом мощном современном компьютере Summit должно составить 10 тысяч лет.
Задача заключалась в выполнении случайной, но точно известной последовательности однокубитных и двухкубитных операций, в превращении получающегося состояния кубитов в числовую строку и повторения процедуры миллионы раз. В результате можно построить распределение вероятности нахождения кубитов в определенных состояниях, которое не будет, подобно последовательности операций, случайным из-за взаимодействия между кубитами.
Эта задача, скорее, является технической, единственно возможное ее применение — это генерация случайных чисел. Также стоит отметить, что из-за расплывчатой формулировки квантового превосходства авторы смогли выбрать относительно простую для себя задачу, которая при этом трудна для решения на классическом компьютере.
Действительно, хотя усилия по оптимизации алгоритмов для классических компьютеров принимались, прогресс в этой области заметно отстает от развития квантовых компьютеров.
Это лишний раз подтверждается заявлением сотрудников IBM, утверждающих, что время выполнения задачи для обычного компьютера было значительно завышено, а с использованием оптимизации его и вовсе можно снизить до нескольких дней.
На это в Google ответили, что предложенный сотрудниками IBM алгоритм предполагает заметные отступления от привычного режима работы суперкомпьютеров, поэтому требуется реальная проверка его работоспособности. Также полученные квантовым процессором данные уже выложены в открытый доступ, что облегчит проверку как со стороны IBM, так и других коллективов.
Физической основой кубитов в компьютере Google являются сверхпроводящие контуры. Этот вариант относительно проще в создании, но страдает от достаточно высоких шумов и ошибок, затрудняющих вычисления. Это стало дополнительным аргументом в пользу выбранной задачи, так как алгоритм ее решения устойчив к ошибкам и не требует их корректировки.
Последствия
Вскоре после выхода работы сотрудников Google была организована пресс-конференция, в ходе которой Мартинис и другие участники эксперимента прокомментировали свое достижение. Они отметили, что генерация случайных чисел может стать первым практическим применением квантового компьютера. Ученые сообщили также, что уже проводят более сложные эксперименты, в частности в области квантово-химических симуляций молекул.
Основной своей задачей авторы назвали привлечение большого количества исследователей к изучаемой ими области, для чего они создают открытые библиотеки программного обеспечения. Мотивированное сообщество ученых должно помочь найти подходящие практические применения квантового компьютера на ближайшую перспективу.
Группа Мартиниса собирается в течение нескольких лет начать эксперименты с примерно тысячей кубитов. Это позволит на основе многих физических кубитов смоделировать поведение меньшего количества логических, чьи характеристики будут намного ближе к идеальным. В частности, их ошибки должны быть экспоненциально меньше.
Реализация такой схемы станет важным этапом на пути к созданию квантового компьютера с коррекцией ошибок, который пригоден для решения гораздо более широкого класса задач.
На вопрос о возможной угрозе безопасности шифрования сотрудники Google ответили, что для практически реализуемого взлома криптографического алгоритма, например RSA, ориентировочно понадобится около сотни миллионов физических кубитов.
Это во много раз больше, чем ожидается в ближайшем будущем, поэтому ученые считают, у нас еще достаточно времени для создания и имплементации квантово устойчивых методов шифрования.
Мартинис и его коллеги отметили также, что над вопросами криптографической безопасности работают специалисты как внутри Google, так и в правительстве США и других стран, поэтому о неприкосновенности коммуникаций и цифровых транзакций к моменту появления столь мощного квантового компьютера не придется беспокоиться.
Квантовое превосходство становится проверяемым: международная команда учёных провела успешный эксперимент на процессоре с захваченными ионами
Теперь точность квантового сэмплирования подтверждена экспериментально. Учёным удалось разработать и продемонстрировать новый эффективный протокол верификации квантового случайного сэмплирования на процессоре с захваченными ионами. Международная группа исследователей из Инсбрукского университета, Свободного университета Берлина и других институтов представила своё достижение в журнале Nature Communications.
Квантовое преимущество – одна из ключевых целей в области квантовых вычислений, определяющая момент, когда квантовый компьютер превосходит классический в решении определённых задач. Квантовое случайное сэмплирование, заключающееся в генерации выборок из вероятностного распределения, является одним из потенциальных способов продемонстрировать такое преимущество.
Хотя предыдущие исследования успешно решали задачи случайного сэмплирования на квантовых компьютерах, проверка эффективности этих решений оставалась сложной задачей. Существующие методы верификации, основанные на классических данных, либо требовали чрезмерных вычислительных ресурсов, либо плохо масштабировались на более крупные квантовые системы.
Новый протокол, разработанный международной командой, основан на модели квантовых вычислений, управляемых измерениями (MBQC). Исследователи успешно продемонстрировали его работу на квантовом процессоре с захваченными ионами, состоящем из 16 кубитов, организованных в кластерное состояние размером 4×4. Важной особенностью эксперимента стала возможность повторного использования некоторых кубитов, что представляет собой значительный технологический прогресс для платформы захваченных ионов.
Новый метод позволяет эффективно проверять корректность квантового сэмплирования, даже когда классическое моделирование соответствующего распределения практически невозможно. В ходе эксперимента учёные смогли надёжно оценить точность подготовки кластерного состояния, а полученные результаты измерений оказались очень близки к теоретическим предсказаниям.
Профессор Йенс Айзерт, один из соавторов исследования, подчеркнул: «Концептуальное достижение заключается в понимании того, что проверка корректности экспериментов по сэмплированию возможна эффективным способом, даже если невозможно эффективно получить классические выборки из почти правильного распределения. Это интригует, поскольку можно утверждать, что эксперимент был проведён правильно, даже если невозможно сделать прогнозы о его результатах».
Разработанная схема может быть использована другими исследовательскими группами для тестирования производительности их квантовых вычислительных систем. Это важный шаг на пути к созданию более совершенных квантовых вычислительных платформ и развитию методов защиты от ошибок в квантовых схемах.
Бозонный сэмплинг на 100-модовом оптическом интерферометре позволил продемонстрировать квантовое превосходство
Китайские физики собрали оптическую схему, с помощью которой продемонстрировали квантовое превосходство. В качестве задачи для демонстрации скорости работы квантового устройства они выбрали бозонный сэмплинг на 100-модовом оптическом интерферометре. По расчетам авторов, их квантовый вычислитель справляется с этой задачей в 100 триллионов раз быстрее, чем обычный суперкомпьютер. Работа опубликована в журнале Science. С начала развития квантовых технологий вопрос превосходства квантового компьютера над классическим не только остается открытым, но и постоянно меняется его формулировка. Ученые сосредоточили свое внимание на определенных задачах, в которых квантовые вычислители оказываются эффективнее классических. Почти год назад отдел квантового искусственного интеллекта компании Google впервые заявил о том, что их сверхпроводниковый 53-кубитный процессор Sycamore смог превзойти классический суперкомпьютер в задаче о генерации случайных числовых строк. Из-за вероятностной природы кубитов число возможных вариантов таких строк оказывается очень большим — 253, поэтому для классического компьютера решение такой задачи может занять тысячи лет.
Han-Sen Zhong et al. /Science
Помимо множества задач, на которых можно демонстрировать возможности квантовых вычислителей, существуют разные платформы для создания самих процессоров. Все они развиваются параллельно и каждая имеет свои достоинства и недостатки. Специалисты Google использовали сверхпроводниковые цепи для реализации. Кроме них физики занимаются разработкой квантовых процессоров на ультрахолодных атомах, ионах и фотонах.
Фотонные процессоры обычно содержат в себе интерферометр, который удобен для реализации задачи бозонного сэмплинга. В стандартном случае фотоны, которые попадают в интерферометр, взаимодействуют друг с другом, что позволяет получать разные выходные состояния с определенной вероятностью. Частота, с которой получается то или иное выходное состояние характеризует сам интерферометр, а точнее матрицу преобразования над фотонами. Бозонный сэмплинг позволяет рассчитывать перманенты матриц, что становится сложным для классических компьютеров при увеличении размерности.
Исследователи из научно-технического университета Китая под руководством Цзянь-Вэй Пана (Jian-Wei Pan) собрали оптическую схему для расчета перманентов матрицы размером 100 на 100, что оказалось непосильно для классического компьютера. Они использовали 25 нелинейных кристаллов для генерации пар запутанных фотонов, а интерферометр для бозонного сэмплинга собирали с использованием объемной оптики.
(a) схема генерации пары запутанных фотонов с помощью спонтанного параметрического рассеяния, (b) спектры всех сжатых состояний, (c) спектральное распределение пары рожденных фотонов, (d) значения чистоты каждого из 25 состояний, (e) эффективности каждого входного состояния. Han-Sen Zhong et al. /Science
Для оценки неразличимости фотонов, от которой зависит степень их взаимодействия, и проверки работы интерферометра физики начинали с простых экспериментов. На разные входы интерферометра подавали пару сжатых состояний и фиксировали их распределение на выходе. После этого интерферометр запустили в рабочем режиме с 25 состояниями на входе и за 200 секунд ученым удалось зафиксировать разные выходные состояния больше трех миллионов раз.
Авторы сравнили статистику выходных состояний разработанного интерферометра, которая с большой точностью совпала с теоретическим логнормальным распределением, с результатами случайной генерации числовых последовательностей. Оказалось, что обе статистики не идентичны и воспроизвести данные эксперимента с помощью случайной генерации не получится.
Важную и интригующую часть работы — сравнение производительности классического компьютера и фотонного квантового процессора — ученые проводили на двух разных суперкомпьютерах (TaihuLight и Fugaku). В обоих случаях квантовый вычислитель справлялся со своей задачей быстрее в 1014 раз.
Перед тем, как создать фотонный процессор с 25 фотонами, китайские ученые исследовали возможности бозонного сэмплинга на меньшем числе кубитов: они создали 10-фотонного кота Шредингера, собрали бозонный сэмплер, который превзошел первый классический компьютер, и ускорили вычисление бозонного сэмплера с помощью потерянных фотонов.
Автор: Оксана Борзенкова
Источники: https://nplus1.ru/, https://www.ixbt.com/
