Главная » Hi-Tech » Насколько мы близки к созданию квантового компьютера?

Насколько мы близки к созданию квантового компьютера?

Ведущие компании мира пытаются создать первый квантовый компьютер, в основе которого лежит технология, давно обещающая ученым помочь в разработке дивных новых материалов, идеальном шифровании данных и точном прогнозировании изменений климата Земли. Гонка в самом разгаре. Они буквально поштучно выкладывают квантовые биты – или кубиты – на процессорном чипе. Такая машина наверняка появится не раньше чем через десять лет, но это не останавливает IBM, Microsoft, Google, Intel и других. Но путь к квантовым вычислениям включает много больше, чем манипуляции с субатомными частицами.

Это позволяет кубитами проводить огромное количество вычислений одновременно, значительно увеличивая вычислительную скорость и емкость. Кубит может представлять 0 и 1 одновременно, благодаря уникальному квантовому явлению суперпозиции. В программируемом кремниевом квантовом чипе, например, значение бита (1 или 0) определяется направлением вращения его электрона. Но существуют разные типы кубиты, и не все они создаются одинаковыми. Однако кубиты чрезвычайно хрупкие, и некоторым нужна температура в 20 милликельвинов – в 250 раз холоднее, чем в глубоком космосе, – чтобы оставаться стабильными.

Этим системам нового поколения потребуются новые алгоритмы, новое программное обеспечение, соединения и куча еще не изобретенных технологий, извлекающих выгоду из колоссальной вычислительной мощи. Конечно, квантовый компьютер – это не только процессор. Кроме того, результаты вычислений нужно будет где-то хранить.

На выставке CES в этом году Intel представила 49-кубитовый процессор под кодовым названием Tangle Lake. «Если бы все не было так трудно, мы бы уже сделали один», говорит Джим Кларк, директор по квантовому оборудованию в Intel Labs. Однако, чтобы на самом деле понять, как писать ПО для квантовых компьютеров, нужно моделировать сотни или даже тысячи кубитов, говорит Кларк. Несколько лет назад компания создала виртуальную среду для испытаний квантового ПО; она использует мощный суперкомпьютер Stampede (в Техасском университете) для имитации 42-кубитового процессора.

Вам будет интересно. Scientific American взял у Кларка интервью, в котором тот рассказал о разных подходах к созданию квантового компьютера, почему они такие хрупкие и почему вся эта затея занимает так много времени.

Чем квантовые вычисления отличаются от традиционных?

В традиционном компьютерном процессоре транзистор либо «орел», либо «решка». Распространенная метафора, которая используется для сравнения двух видов вычислений, — это монетка. Так устроены квантовые вычисления. Но если спросить, какой стороной смотрит монетка, когда крутится, вы скажете, что ответом может быть и то и другое. Вместо обычных битов, которые представляют 0 или 1, у вас квантовый бит, который одновременно представляет и 0, и 1 до тех пор, пока кубит не перестанет вращаться и не войдет в состояние покоя.

Представьте, что у меня в руке две монеты и я подбрасываю их в воздух одновременно. Пространство состояний – или способность перебирать огромное число возможных комбинаций – в случае с квантовым компьютером экспоненциально. Если я подброшу три монеты в воздух, они будут представлять восемь возможных состояний. Пока они вращаются, они представляют четыре возможных состояния. Триста монет – все еще относительно небольшое число – будет представлять больше состояний, чем атомов во Вселенной. Если я подброшу в воздух пятьдесят монет и спрошу у вас, сколько состояний они представляют, ответом будет число, которое не сможет рассчитать даже самый мощный суперкомпьютер мира.

Почему кубиты такие хрупкие?

Цель квантовых вычислений состоит в том, чтобы поддерживать их вращение в суперпозиции в множестве состояний длительное время. Реальность такова, что монеты, или кубиты, в конечном итоге прекращают вращаться и коллапсируют в определенное состояние, будь то орел или решка. Монетка может упасть быстрее. Представьте, что у меня на столе крутится монетка и кто-то толкает стол. Один из способов стабилизировать кубиты определенных типов – поддерживать их в холодном состоянии. Шум, изменение температуры, электрические флуктуации или вибрация – все это может помешать работе кубита и привести к утрате его данных. Наши кубиты работают в холодильнике размером с бочку на 55 галлонов и используют специальный изотоп гелия для охлаждения почти до температуры абсолютного нуля.

Как разные типы кубитов различаются между собой?

Разница в том, как манипулировать кубитами и заставить их общаться между собой. Существует не меньше шести или семи различных типов кубитов, и примерно три-четыре из них активно рассматриваются для использования в квантовых компьютерах. Описанный мной тип, который требует чрезвычайного охлаждения, называется сверхпроводящей системой, которая включает наш процессор Tangle Lake и квантовые компьютеры, построенные Google, IBM и другими. Нужно, чтобы два кубита общались между собой, чтобы проводить большие «запутанные» расчеты, и разные типы кубитов запутываются по-разному. Intel не разрабатывает системы с пойманными ионами, потому что для этого нужно глубокое знание лазеров и оптики, нам это не под силу. Другие подходы используют осциллирующие заряды пойманных ионов – удерживаемых на месте в вакуумной камере лазерными лучами – которые выступают в роли кубитов.

Они выглядят точно как традиционные кремниевые транзисторы, но оперируют одним электроном. Тем не менее мы изучаем третий тип, который называем кремниевыми спин-кубитами. Эта технология сегодня менее зрелая, чем технология сверхпроводящих кубитов, однако, возможно, имеет гораздо больше шансов масштабироваться и стать коммерчески успешной. Спин-кубиты используют микроволновые импульсы для контроля спина электрона и высвобождения его квантовой силы.

Как добраться до этого момента отсюда?

В то же время мы провели моделирование на суперкомпьютере. Первый шаг – сделать эти квантовые чипы. Для достижения коммерческой досягаемости нужно порядка миллиона кубитов или больше, но, начав с симулятора вроде этого, можно построить базовую архитектуру, компиляторы и алгоритмы. Чтобы запустить квантовый симулятор Intel, нужно порядка пяти триллионов транзисторов для моделирования 42 кубитов. Есть два способа нарастить размер такой системы: один – добавить больше кубитов, что потребует больше физического пространства. Пока у нас не появятся физические системы, которые будут включать от нескольких сотен до тысячи кубитов, непонятно, какого рода программное обеспечение мы сможем на них запускать. Другой путь – сжать внутренние размерности интегральной схемы, но такой подход потребует сверхпроводящей системой, а она должна быть огромной. Проблема в том, что если наша цель – создать компьютеры на миллион кубитов, математика не позволит их хорошо масштабировать. Спин-кубиты в миллион раз меньше, поэтому мы ищем другие решения.

Качество относится к точности, с которой информация передается со временем. Помимо этого, мы хотим улучшить качество кубитов, что поможет нам протестировать алгоритмы и создать нашу систему. Хотя многие части такой системы улучшат качество, самые большие успехи будут достигнуты благодаря разработке новых материалов и улучшению точности микроволновых импульсов и другой управляющей электроники.

Что законодатели хотят знать об этой технологии? Недавно Подкомитет по цифровой торговле и защите прав потребителей США провел слушания о квантовых вычислениях.

Если взять квантовые вычисления, можно сказать, что это технологии вычислений следующих 100 лет. Есть несколько слушаний, связанных с разными комитетами. У Евросоюза есть план на много миллиардов долларов по финансированию квантовых исследований по всей Европе. Для США и других правительств вполне естественно интересоваться их возможностью. Вопрос ведь в чем: что мы можем сделать как страна на национальном уровне? Китай прошлой осенью анонсировал исследовательскую базу на 10 миллиардов долларов, которая займется квантовой информатикой. Стандарты определенно необходимы с точки зрения коммуникаций или архитектуры программного обеспечения. Национальная стратегия квантовых вычислений должна быть в ведении университетов, правительства и промышленности, работающих совместно над разными аспектами технологии. Сейчас, если я открываю вакансию эксперта по квантовым вычислениям, две трети заявителей, вероятно, будут не из США. Рабочая сила также представляет проблему.

Какое влияние могут оказать квантовые вычисления на разработку искусственного интеллекта?

Это проблемы, которые принципиально неразрешимы для традиционных компьютеров. Как правило, первые предлагаемые квантовые алгоритмы будут посвящены безопасности (например, криптографической) или химии и моделированию материалов. Учитывая временные рамки, необходимые для разработки ИИ, я бы ожидал появления традиционных чипов, оптимизированных специально под алгоритмы ИИ, которые, в свою очередь, окажут влияние на разработку квантовых чипов. Тем не менее есть масса стартапов и групп ученых, работающих над машинным обучением и ИИ с внедрением квантовых компьютеров, даже теоретического. В любом случае ИИ определенно получит толчок из-за квантовых вычислений.

Когда мы увидим, что рабочие квантовые компьютеры решают реальные проблемы?

Первая интегральная схема – в 1958 году. Первый транзистор был создан в 1947 году. Каждая из этих вех была разделена более чем десятилетием. Первый микропроцессор Intel – который вмещал около 2500 транзисторов – вышел на свет только в 1971 году. Если через 10 лет у нас будет квантовый компьютер на несколько тысяч кубитов, это определенно изменит мир так же, как его изменил первый микропроцессор. Люди думают, что квантовые компьютеры вот уже за углом, но история показывает, что любые достижения требуют времени.


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Запуск промосайта «Яндекс.Станции»: уйти от шаблонности и заодно придумать визуальный стиль

Запуск промосайта «Яндекс.Станции»: уйти от шаблонности и заодно придумать визуальный стиль Материал из его личного блога. И поэтому мы хотели придумать для «Станции» запоминающийся визуальный образ, чтобы, во-первых, пользователи быстро поняли ценность нашей колонки, а во-вторых, чтобы заранее отстроиться от ...

Плохой преподаватель, проблемы с оплатой и возвратом денег — личный опыт обучения в школе Skyeng

Плохой преподаватель, проблемы с оплатой и возвратом денег — личный опыт обучения в школе Skyeng Первое занятие Тогда со мной никто не связался. Примерно год назад я оставил заявку на обучение в первый раз. Со мной наконец связались и назначили ...