Как работят квантовите компютри. Основни положения

Квантовите компютри и квантовите изчисления навлязоха в нашето информационно пространство заедно с изкуствения интелект, машинното обучение и други високотехнологични термини. Въпреки това няма достатъчно материали в интернет, които да обяснят на прост език за какво става дума. Затова ви представяме  този опит информацията за квантовите компютри да бъде събрана в  някаква последователна схема, която да обясни на основно ниво, без да се задълбочава в математиката и структурата на квантовия свят, какво представлява квантовият компютър, на какви принципи работи, както и какви проблеми срещат учените при създаването и функционирането му.

Основни положения. Квантов обект и квантови системи

Квантовият компютър (за разлика от конвенционалния компютър) използва квантови обекти като носители на информация, а квантовите обекти трябва да бъдат свързани в квантова система, за да могат да се извършват изчисления.
И така, какво е квантов обект?

Квантовият обект е обект от микрокосмоса (квантовия свят), който проявява квантови свойства:

1. Има определено състояние с две гранични нива
2. Намира се в суперпозиция от състояния до момента на измерването
3. Свързва се (вплетен е) с други обекти, за да създаде квантови системи
4. Изпълнява теоремата за забрана на клонирането (не може да копирате състоянието на обекта)

Нека разгледаме всяко свойство по-подробно:

Има определено състояние с две гранични нива (крайно състояние)

Класически пример от реалния свят е монета. Той има "крайно" състояние, което приема две гранични нива - "ези" и "тура".

Тя е в суперпозиция на състоянието си до момента на измерването

Монетата се хвърля, тя лети и се върти. Докато се върти, е невъзможно да се каже в кое гранично ниво е нейното "крайно" състояние. Но щом я подхвърлим и видим резултата, суперпозицията от състояния веднага се срива, разпада (колапсира) в едно от двете гранични състояния - "ези" и "тура". Затискането на монетата в нашия случай е измерване.

Свързва се (вплетен е) с други обекти, за да създаде квантови системи

Представете си, че хвърлим три монети, така че те да се завъртят, прилепвайки се една към друга. Не само че всяка от тях се намира в суперпозиция от състояния във всеки момент от време, но тези състояния взаимно си влияят (монетите се сблъскват).

Изпълнява теоремата за забрана на клонирането (не може да копирате състоянието на обекта)

Докато монетите летят и се въртят, няма как да създадем отделно копие на състоянието на въртене на някоя от монетите от системата. Системата живее в себе си и сама се пази от предоставянето на каквато и да е информация.

Всеки обект, за който са изпълнени горните свойства и който можем да създадем и контролираме, може да се използва като носител на информация в квантов компютър.

Още пояснения

В почти всички статии обясняват суперпозицията като "едновременно съществуване на всички състояния", което е вярно, но понякога е ненужно объркващо. Суперпозицията на състоянията може да се представи и като това, че във всеки момент от време квантовият обект има определени вероятности да се установи (колапсира) във всяко от граничните си нива, а общо тези вероятности, разбира се, са равни на 1. 

За монетата това може да се представи визуално - в зависимост от началната скорост, ъгъла на хвърляне, състоянието на средата, в която лети монетата, вероятността да се получи ези или тура е различна във всеки един момент. И  състоянието на такава летяща монета може да се разглежда като "намираща се едновременно във всички свои гранични състояния, но с различни вероятности за тяхното осъществяване".

Третото свойство гласи, че квантовите обекти могат да бъдат вплетени, за да се създадат квантови системи. Какво представлява квантовата система?

Квантовата система е система от вплетени квантови обекти със следните свойства:

1. Квантовата система е в суперпозиция на всички възможни състояния на обектите, от които се състои.
2. Невъзможно е да се знае състоянието на системата преди момента на измерването
3. В момента на измерването системата реализира един от възможните варианти на граничните си състояния

Следствие за квантовите програми:

1. Квантовата програма има дадено състояние на системата на входа, суперпозиция вътре, суперпозиция на изхода.
2. На изхода на програмата след измерване имаме вероятностна реализация на едно от възможните крайни състояния на системата (плюс възможни грешки).
3. Всяка квантова програма има архитектура на комин (вход -> изход. Няма цикли, не можете да видите състоянието на системата в средата на процеса).

Сравнение на квантов и обикновен компютър

Нека да сравним обикновен компютър и квантов компютър.

Логическо ниво

В обикновения компютър това е бит. Това е добре познатият детерминиран бит. Той може да приема стойност 0 или 1 и работи перфектно като логическа единица за обикновен компютър, но изобщо не е подходящ за описване на състоянията на квантов обект, който, както вече споменахме, в естествени условия се намира в суперпозиция на граничните си състояния.

За тази цел е измислен кубитът. В граничните си състояния той реализира подобни състояния 0 и 1 |0> и |1>, а в суперпозицията е вероятностно разпределение върху граничните си състояния |0> и |1>:

a|0> + b|1> така, че: a²+b²=1

a и b в този случай представляват амплитудите на вероятностите, а квадратите на техните модули представляват действителните вероятности за получаване на точно тези стойности на граничните състояния |0> и |1>, ако някой колапсира кубита чрез измерване точно сега.

Физическо ниво

На сегашното технологично ниво на развитие физическата реализация на бит за обикновен компютър е полупроводников транзистор, а за квантов компютър - който и да е квантов обект. В следващия раздел ще говорим за това, което сега се използва като физически носител на кубитите.

Носител на информация

За обикновения компютър това е електрическият ток - нива на напрежение, наличие или отсъствие на ток и т.н., а за квантовия компютър това е самото състояние на квантовия обект (посока на поляризация, спин и т.н.), който може да бъде в състояние на суперпозиция.

Операции

За реализирането на логически схеми на обикновен компютър всички използваме добре познатите логически операции, а за операции върху кубити се налага да се измисли съвсем различна система от операции, наречени квантови вентили (гейтове). Вентилите се предлагат във версии с един и два кубита в зависимост от това колко кубита се преобразуват.

Примери за квантови вентили:

Съществува понятие за универсален набор от вентили, които са достатъчни за извършване на всяко квантово изчисление. Например универсалният набор включва вентил на Адамар, вентил за фазово отместване, вентил CNOT и вентил π⁄8. С тяхна помощ е възможно да се извърши всяко квантово изчисление върху всеки набор от кубити.

В тази статия няма да се спираме на системата квантови вентили, основното, което трябва да запомните е:

1. Операциите върху квантови обекти изискват създаването на нови логически оператори (квантови вентили).
2. Квантовите вентили могат да бъдат едно- и двукубитови.
3. Съществуват универсални набори от вентили, които могат да се използват за извършване на всяко квантово изчисление.

Взаимно свързване

Един транзистор не ни е от никаква полза, за да извършваме изчисления, трябва да свържем много транзистори заедно, т.е. да създадем полупроводников чип от милиони транзистори, върху който вече можем да изградим логически схеми, аритметично-логическо устройство и в крайна сметка да получим съвременен процесор в класическия му вид.

Един кубит също така е напълно безполезен, за да направим изчисленията, ни е необходима система от кубити, която, както казахме по-горе, се създава чрез вплитане на кубити един с друг, така че промените в техните състояния да се случват по кохерентен начин.

Алгоритми

Стандартните алгоритми, които човечеството е натрупало до момента, изобщо не са подходящи за прилагане в квантов компютър. Квантовите компютри, базирани на вентилната логика върху кубити, изискват създаването на напълно различни алгоритми - квантови алгоритми. Сред най-известните квантови алгоритми могат да се откроят три:

1. Алгоритъм на Шор (факторизация)
2. Алгоритъм на Гроувър (бързо търсене в неподредена база данни)
3. Алгоритъм на Дойч-Джоза (отговор на въпроса, постоянна или балансирана функция)

Принцип

Най-важната разлика е принципът на действие. В стандартния компютър това е дигитален, силно детерминиран принцип, който се основава на тава, че ако зададем някакво начално състояние на системата и я прекараме през даден алгоритъм, резултатът от изчислението ще бъде един и същ, независимо колко пъти изпълняваме изчислението. Всъщност точно това поведение очакваме от един компютър.

Квантовият компютър работи на аналогов, вероятностен принцип. Резултатът от изпълнението на даден алгоритъм върху дадено начално състояние е извадка от вероятностното разпределение на крайните реализации на алгоритъма плюс възможните грешки.
Този вероятностен характер на квантовите изчисления се дължи на самата вероятностна природа на квантовия свят. "Бог не си играе на зарове с Вселената", казва Айнщайн, но всички експерименти и наблюдения досега доказват обратното.

Физически реализации на кубити

Както вече казахме, един кубит може да бъде представен чрез квантов обект, т.е. такъв физически обект, който реализира описаните по-горе квантови свойства. Грубо казано, всеки физически обект, който има две състояния и тези две състояния са в състояние на суперпозиция, може да се използва за изграждане на квантов компютър.

Ако можем да поставим един атом на две различни нива и да ги контролираме, ще получим кубит. Можем да използваме и йон. Може да се използва и ток, ако го пуснем едновременно по посока на часовниковата стрелка и обратно на нея.

Съществува голямо разнообразие от физически реализации на кубита, но да изброим най-известните и често срещани от тях:

1. свръхпроводникови кубити
   
2. заредени кубити (двойки на Купър)
3. йонни капани
4. квантови точки и много други екзотични идеи (аниони и др.).

От цялото това разнообразие най-сложен е първият метод за създаване на кубити на базата на свръхпроводници. Google, IBM, Intel и други големи компании го използват за изграждане на своите системи.

Как работи квантовият компютър

Да предположим, че имаме следната задача:

Има една група от трима души: (A)танас, (B)асил и (C)тефан. Има две таксита (0 и 1).

Известно е също, че :

(A)танас и (B)асил са приятели.
(A)танас и (C)тефан са врагове
(B)асил и (C)тефан са врагове.

Целта е да се разпределят хората в такситата така, че да има Max(приятели) и Min(врагове)

Резултатът се определя с L = (брой приятели) - (брой врагове) за всяко място

Важно е да се отбележи, че няма оптимално решение. В този случай проблемът може да бъде решен само чрез проверка на всички варианти.

Решаване с обикновен компютър

Имаме 2 възможни места за настаняване (такси 0 и такси 1) и 3 души. Пространството на решенията е 2³ = 8. Можем да проверим 8-те варианта без проблем. Сега нека усложним задачата: имаме 20 души и два автобуса, а пространството на решенията е 2²⁰ = 1 048 576. Това също не е толкова сложно за обикновен компютър. Нека увеличим броя на хората още - да вземем 50 души и два влака, пространството на решенията вече е 2⁵⁰ = 1,12 x 10¹⁵. Обикновеният (супер) компютър вече има някои сериозни проблеми. Ако увеличим броя на хората още 2 пъти, 100 души ще ни дадат 1,2 x 10³⁰ възможни решения.

Тази задача не може да бъде изчислена за разумно време.

Ако се включи суперкомпютър

Най-мощният компютър в момента, който е номер 1 в класацията Top500, това е Summit, с производителност 122 Pflops. Да предположим, че имаме 100 операции за изчисляване на един вариант, тогава за решаване на задачата за 100 души са ни необходими

(1.2 x 10³⁰*100) / 122x10¹⁵ / (60*60*24*365) = 3 x 10³⁷ години.

Пространството на решенията нараства по степенен закон с увеличаване на размерността на входните данни, като в общия случай за N бита имаме 2^N възможни решения, което при относително малък N (100) ни дава неизчислимо (на сегашното технологично ниво) пространство на решенията.

Но преди да преминем към това как и защо квантовите компютри ни позволяват да решаваме такива задачи ефективно, нека си припомним малко за това какво представлява разпределението на вероятностите в един прост класически пример с торба и топки.

Малко комбинаторика и теория на вероятностите

Да вземем една торба и да сложим в нея 1000 бели и 1000 черни топчета. Нека проведем експеримент - изваждаме една топка, записваме цвета, връщаме топката в торбичката и разбъркваме топките в торбичката.

Правим експеримента 10 пъти, изваждаме 10 черни топки. Възможно ли е? Напълно възможно. Дали тази извадка ни дава някаква разумна представа за истинското разпределение в торбата? Очевидно не. Това, което трябва да направим, е правилно да повторим експеримента милион пъти и да изчислим колко често се падат черни и бели топки. Получаваме например 49,95% от черните и 50,05% от белите. В този случай структурата на разпределението става малко по-ясна.

Основното нещо, което трябва да се разбере, е, че експериментът има вероятностен характер, не можем да получим истинската структура на разпределението с една извадка (топка), трябва да повторим експеримента повече от веднъж и да усредним резултатите.

Сега да добавим 10 червени и 10 зелени топчета (грешки) в торбата. Нека повторим експеримента 10 пъти. Изваждеме 5 червени и 5 зелени. Възможно ли е? Да. Можем ли да кажем нещо за истинското разпределение - не. Идеята е ясна.

За да разберем структурата на едно разпределение на вероятностите, трябва многократно да правим извадки от това разпределение и да усредняваме резултатите.

Свързване на теорията с практиката

Сега вместо черни и бели топки нека вземем билярдни топки и да сложим в торба 1000 топки с номер 2, 1000 топки с номер 7 и 10 топки с други номера. Представете си експериментатор, който е обучен да извади топката, да запише номера, да я върне обратно в торбичката, да разбърка топките в торбичката и това да го прави за 150 микросекунди. Тогава за 150 секунди той може да направи нашия експеримент 1 милион пъти и да ни даде резултатите от осредняването.

Резултатът е: 

номер 2 - 49,5 %, номер 7 - 49,5 %, останалите числа се събират до 1 %.

Да, както се вижда, торбата е квантов компютър с алгоритъм, който решава нашата задача, а топките са възможните решения. Тъй като има две правилни решения, квантовият компютър ще ни даде еднаква вероятност за всяко от тези възможни решения и 0,5% (10/2000) грешки, за които ще говорим по-късно.

За да получим резултата на квантовия компютър, трябва да стартираме квантовия алгоритъм многократно върху един и същ набор от входни данни и да усредним резултата.

Мащабируемост на квантовия компютър

Сега нека си представим, че за задача, включваща 100 души (пространство на решенията 2¹⁰⁰), също има само две правилни решения. Тогава, ако вземем 100 кубита и напишем алгоритъм, който изчислява целевата ни функция (L, вж. по-горе) върху тези кубити, ще получим торба, съдържаща 1000 топки с номера на първия верен отговор, 1000 с номера на втория верен отговор и 10 топки с други номера. А нашият експериментатор в рамките на същите 150 секунди ще ни даде оценка на вероятностното разпределение на верните отговори.

Времето за изпълнение на квантовия алгоритъм (с някои предположения) може да се счита за константа по отношение на размерността на пространството на решенията (2^N).

Именно това свойство на квантовия компютър - постоянство на времето за изпълнение по отношение на нарастващата по степенен закон сложност на пространството на решенията - е ключово.

Кубит и паралелни светове

Как се случва това? Какво позволява на квантовия компютър да извършва изчисления толкова бързо? Става дума за квантовата природа на кубита.

Казахме, че кубитът като квантов обект реализира едно от двете си състояния, когато е наблюдаван, но в "реалността" той е в суперпозиция на състоянията, т.е. намира се едновременно (с известна вероятност) и в двете си гранични състояния.

Нека вземем (A)танас и си представим неговото състояние (в коя кола е - 0 или 1) като кубит. Тогава имаме (в квантовото пространство) два паралелни свята, като в единия (А) седи в такси 0, а в другия свят - в такси 1. Едновременно в две таксита, но с известна вероятност да го откриете във всяко от тях чрез наблюдение.

Да вземем (B)асил и да си представим неговото състояние също като кубит. Възникват два други паралелни свята. Но досега тези двойки светове (А) и (В) не си взаимодействат по никакъв начин. Какво трябва да се направи, за да се създаде свързана система? Необходимо е да се свържат тези кубити (да се вплетат). Взимаме и вплитаме (А) с (В) и получаваме квантова система от два кубита (А, В), която реализира в себе си четири взаимозависими паралелни свята. Добавяме (C) и получаваме система от три кубита (ABC), реализираща осем взаимозависими паралелни свята.

Същността на квантовите изчисления (реализиране на верига от квантови вентили върху система от свързани кубити) се състои в това, че изчисленията се извършват едновременно във всички паралелни светове.

И няма значение колко имаме - 2³ или 2¹⁰⁰, квантовият алгоритъм ще се изпълни за крайно време над всички тези паралелни светове и ще ни даде резултат, който е извадка от вероятностното разпределение на отговорите на алгоритъма.

За по-добро разбиране можем да си представим, че квантовият компютър на квантово ниво изпълнява 2^N паралелни процеса на решаване, като всеки от тях работи върху един възможен вариант, след което събира резултатите от работата - и ни дава отговор като суперпозиция от решения (вероятностно разпределение на отговорите), от която всеки път (при всеки експеримент) избираме едно.

Да запомним времето, необходимо за нашия експеримент (150 µs - 150 микросекунди), то ще бъде полезно по-късно, когато ще говорим за основните проблеми на квантовите компютри и за времето на декохеренция.

Квантови алгоритми

Както бе споменато по-горе, конвенционалните алгоритми, базирани на двоична логика, не са приложими за квантов компютър, използващ квантова логика (квантови вентили). Трябваше да се измислят нови, които да се възползват изцяло от потенциала, заложен в квантовата природа на компютрите.

Най-известните до момента алгоритми са:

1. Алгоритъм на Шор (факторизация)
2. Алгоритъм на Гроувър (бързо търсене в неподредена база данни)
3. Алгоритъм на Дойч-Джоза (отговор на въпроса, постоянна или балансирана функция)

За разлика от класическите компютри, квантовите компютри не са универсални. Досега са открити малък брой квантови алгоритми.

В тази статия няма да разглеждаме подробно квантовите алгоритми, но е необходимо да се запознаем накратко с трите най-известни от тях.

Алгоритъм на Шор

Най-известният квантов алгоритъм е алгоритъмът на Шор (изобретен през 1994 г. от английския математик Питър Шор), който има за цел да реши задачата за разлагане на цели числа на прости множители (факторизация, дискретен логаритъм).

Именно този алгоритъм се цитира, когато се пише, че банковите системи и пароли могат да бъдат разбити. Като се има предвид, че дължината на ключовете, които се използват днес, е поне 2048 бита, времето за ограничаване все още не е дошло.

Засега резултатите са повече от скромни. Най-добрите резултати за факторизация по алгоритъма на Шор са числата 15 и 21, които са много по-малки от 2048 бита. За другите резултати в таблицата е използван различен алгоритъм за изчисление, но дори най-добрият резултат за този алгоритъм (291311) е далеч от реалното приложение.

Повече подробности за практическото приложени на алгоритъма на Шор може да прочетете тук.

Една от текущите оценки на сложността и мощността, необходими за факторизиране на 2048-битово число, е компютър с 20 милиона кубита. Засега няма опасност за да ни разбият паролите.

Алгоритъм на Гроувър

Алгоритъмът на Гроувър е квантов алгоритъм за решаване на задачата с груба сила, т.е. намиране на решение на уравнението F(X) = 1, където F е булева функция от n променливи. Тя е предложена от американския математик Лав Гроувър през 1996 г.

Алгоритъмът на Гроувър може да се използва за намиране на медианата и средната аритметична стойност на числови редове. Той може да се използва и за решаване на NP-пълни задачи (вж "Ако P = NP, човек ще бъде Бог") чрез изчерпателно търсене сред множеството от възможни решения. Това може да доведе до значително увеличаване на скоростта в сравнение с класическите алгоритми, въпреки че не осигурява "полиномиално решение" в общ смисъл.

Ето едно добро обяснение на алгоритъма дава примерът с кутиите и топката. Представете си, че имате N броя номерирани затворени кутии. Всички те са празни с изключение на една, в която има топка. Задачата ви е да откриете номера на кутията, в която е топката (това неизвестно число често се представя с буквата w).

Как да решим тази задача? По възможно най-глупавия начин отваряте кутиите една по една и рано или късно ще попаднете на кутията с топката. Колко кутии средно трябва да бъдат проверени, преди да бъде намерена кутия с топка? Средно е необходимо да отворите около половината - N/2 кутии. Основното е, че ако увеличим броя на кутиите 100 пъти, средният брой кутии, които трябва да бъдат отворени, преди да бъде намерена кутията с топката, също ще се увеличи 100 пъти.

Сега нека направим още едно уточнение. Да предположим, че не отваряме кутиите с ръце и не проверяваме дали всяка кутия съдържа топка, а има посредник, нека го наречем Оракул. Казваме на Оракула "провери кутия номер 732", а Оракулът честно проверява и отговаря "в кутия номер 732 няма топка". Сега вместо да казваме колко кутии трябва да отворим средно, казваме "колко пъти средно трябва да се обърнем към оракула, за да намерим номера на кутията с топката".

Оказва се, че ако преведем тази задача с кутии, топка и Оракул на квантов език, резултатът е чудесен: за да намерим броя на кутията с топката сред N кутии, трябва да използваме Оракул само около √N пъти!

Това означава, че сложността на задачата за търсене с помощта на алгоритъма на Гроувър се намалява с корен квадратен от единица.

Алгоритъм на Дойч-Джоза

Алгоритъм на Дойч-Джоза е квантов алгоритъм, предложен от Дейвид Дойч и Ричард Джоза през 1992 г., и е един от първите примери за алгоритми, проектирани да работят на квантови компютри. _

Задачата на Дойч-Джоза е да се определи дали една функция на няколко двоични променливи F(x1, x2, ... xn) е постоянна (приема 0 или 1 за всички аргументи) или балансирана (приема 0 за половината от областта на дефиниция и 1 за другата половина). Априори е известно, че функцията е или постоянна, или балансирана. 

Ето едно по-просто обяснение:

Алгоритъмът на Дойч-Джоза се основава на груба проверка, но е по-бърз от обичайното. Представете си, че на масата има монета и трябва да се разбере дали е фалшива или не. За да се стане това, трябва да се хвърли и погледне монетата два пъти и да се определи: ако покаже един път "ези" и един "тура" означава, че е истинска, ако са два пъти "ези" или два пъти "тура" - фалшива. Но ако се използва квантовия алгоритъм на Дойч-Джоза, това определяне може да се направи с един поглед - с едно измерване.

Но досега всичко, което е направено в тази насока, е направено с толкова малък брой кубити, че е твърде рано да се говори за някаква ефективност.

Що се отнася до алгоритъма на Гроувър, той е реализация на търсене в база данни. И трите алгоритъма са свързани.

Проблемите на квантовите компютри

При проектирането и експлоатацията на квантови компютри учените и инженерите се сблъскват с безброй проблеми, които досега са решавани с променлив успех. Според проучванията могат да бъдат идентифицирани следните серии от проблеми:

1. Чувствителност към околната среда и взаимодействие с нея
2. Натрупване на грешки в изчисленията
3. Трудности с първоначалното инициализиране на състоянията на кубитите
4. Трудности при създаването на многокубитови системи

Нека организираме всички основни проблеми в три големи групи и да разгледаме подробно всяка от тях:

Декохерентност

Квантовото състояние е много крехко нещо, кубитите във вплетено състояние са изключително нестабилни и всяко външно действие може да наруши и нарушава тази връзка. Промяна на температурата с много  малка част от градуса, налягането, случайно прелитащ фотон - всички тези неща дестабилизират системата.

Проблемът се решава чрез изграждането на нискотемпературни саркофази, в които температурата (-273,14 градуса по Целзий) е малко над абсолютната нула, с максимална изолация на вътрешната камера с процесора от всички възможни външни влияния.

Максималното време на живот на квантова система от няколко вплетени кубита, през което тя запазва квантовите си свойства и може да се използва за извършване на изчисления, се нарича време на декохеренция.

В момента времето за декохеренция при най-добрите квантови решения е от порядъка на десетки и стотици микросекунди.

Съществува отличен уебсайт, където могат да се видят сравнителни таблици с параметрите на всички установени квантови системи. В тази статия като примери са разгледани само два топ процесора - IBM IBM Q System One и Google Sycamore. Както се вижда, времето за декохеренция (T2) не надвишава 200 µs.

В статия в Nature за квантовото превъзходство се дават две цифри - 1 милион изчисления за 200 секунди, другаде 130 секунди без загуба на контролни сигнали или нещо друго. Във всеки случай това ни дава време за декохеренция от порядъка на 150 µs.

Каква е заплахата от декохеренцията?

Основният проблем е, че след 150 µs изчислителната система от N вплетени кубита ще започне да извежда вероятностен бял шум вместо вероятностно разпределение на правилните решения.

Затова трябва:

• Да се инициализира кубитовата система
• Да се извършат изчисленията (верига от вентилни операции)
• Да се изчисли резултата

И всичко това за 150 µs. Ако не успеете да го направите навреме, резултатът се превръща в тиква.

Но това не е всичко...

Грешки

Както вече стана въпрос, квантовите процеси и квантовите изчисления са вероятностни по своята същност, не можем да има 100% сигурност в нещо, а само известна вероятност. Ситуацията се влошава от факта, че квантовите изчисления са склонни към грешки.

Основните видове грешки при квантовите изчисления са:

• Грешки от декохеренция, дължащи се на сложността на системата и взаимодействието с външната среда.
• Изчислителни грешки на гейтовете (причинени от естеството на квантовите изчисления).
• Грешки при четене на крайното състояние (резултат).

Грешките от декохеренцията се появяват веднага щом се вплетат кубитите и започнат да правят изчисления. Колкото повече кубити са вплетени, толкова по-сложна е системата и толкова по-лесно е да се срине. Нискотемпературни саркофази, екранирани камери - всички тези технологични похвати са насочени именно към намаляване на грешките и удължаване на времето за декохеренция.

Изчислителни грешки на гейтовете (вентилите) - всяка операция (вентил) над кубити може с известна вероятност да завърши с грешка, а трябва да се изпълнят стотици вентили, за да се реализира алгоритъма, така че представете си какво ще се получив края на изпълнението на алгоритъма.

Класическият отговор на блондинка на въпроса "Каква е вероятността да срещнете динозавър в асансьор?" - 50:50 - или ще го срещнете, или не.

Проблемът се усложнява от факта, че стандартните методи за коригиране на грешки (дублиране на изчисления и осредняване) не работят в квантовия свят поради теоремата за забраната на клонирането. За да се коригират грешките в квантовите изчисления, е необходимо да се изобретят методи за квантова корекция. Грубо казано, вземаме N обикновени кубита и правим 1 логически кубит с по-ниска степен на грешка.

Но тук възниква друг проблем - общият брой кубити. Представете си, че разполагаме с процесор със 100 кубита, от които 80 се използват за корекция на грешки и ви остават само 20 кубита за изчисления.

Грешки при четенето на крайния резултат - както помним, резултатът от квантовите изчисления се представя като вероятностно разпределение на отговорите. Но четенето на крайното състояние също може да завърши с грешка.

В сайта Quantum Computing Report има сравнителни таблици на процесорите по нива на грешки. За сравнение нека вземем същите процесори като в предишния пример - IBM IBM Q System One и Google Sycamore:

Тук Fidelity е мярка за сходството на двете квантови състояния. 1-Fidelity е мярка за „близостта“ на две квантови състояния. То изразява вероятността едно състояние да премине тест, за да се идентифицира като другото. Както виждаме, грешките на 2-кубитовите гейтове и грешките при четене са основната пречка за изпълнение на сложни и дълги алгоритми на съществуващите квантови компютри.

Ограничения на архитектура на процесора

На теория може да се изградят и управляват вериги от десетки вплетени кубити, но в действителност е по-сложно. Всички съществуващи квантови чипове (процесори) са изградени по такъв начин, че позволяват на един кубит да се вплита безболезнено само със своите съседи, които допреди 5 години бяха 6.

Ако трябва да вплетем първия кубит, да речем, с дванадесетия, тогава ще трябва да изградим верига от допълнителни квантови операции, да използваме допълнителни кубити и т.н., което увеличава общия процент на грешки. А и не забравяйте за времето за декохерентност, вероятно докато завършим свързването на кубитите в желаната от вас схема, времето ще изтече и цялата схема ще се превърне в скъп генератор на бял шум.

Също така трябва да се има предвид, че всички квантови процесори имат различни архитектури и програма, написана в емулатор в режим "свързване на всички с всички", ще трябва да бъде "прекомпилирана" за архитектурата на конкретен чип. Съществуват дори специални програми за оптимизация, които извършват тази операция.

Изводи

Декохерентността е прокрустовото легло на съвременните квантови изчисления. В рамките на 150 µs трябва да се побере всичко:

• Иницииране на първоначалното състояние на кубита
• Изчисляване на задачата с помощта на квантови гейтове
• Извършване на корекция на грешки, за да се получи смислен резултат
• Изчисляване на резултата

Напредъкът през последните години

През 2023 г. напредъкът в квантовите изчисления ще се определя не толкова от големи хардуерни съобщения, колкото от това, че изследователите консолидират години упорита работа, свързват все повече кубити в чипове и се опитват да се справят с шума, а в областта на изследваниятасе включват все повече държави.

Години наред новините за квантовите компютри бяха доминирани от заглавия за поставяне на рекорди. Изследователи от Google и IBM спорят кой какво е постигнал и дали си е струвало усилието. Но времето за спорове кой има най-големия процесор изглежда отмина: компаниите се подготвят за живот в реалния свят. 

Например IBM се очаква да обяви процесор през 2023 г., който се противопоставя на тенденцията за поставяне на все повече кубити. 

През годините компанията постига постоянен напредък в увеличаването на броя, който може да опакова в чип. През 2021 г. например IBM представя такъв с рекордните 127. През ноември дебютира нейният 433-кубитов процесор Osprey и компанията цели да пусне 1121-кубитов процесор, наречен Condor през 2023 г. 

Но тази година се очаква IBM да представи своя процесор Heron, който ще има само 133 кубита. Може да изглежда стъпка назад, но както компанията посочва, кубитите на Heron ще бъдат с най-високо качество. И най-важното е, че всеки чип ще може да се свързва директно с други процесори Heron, предвещавайки преминаване от единични квантови изчислителни чипове към „модулни“ квантови компютри, изградени от множество процесори, свързани заедно – ход, който се очаква да помогне на квантовите компютри да се разширят значително. 

Heron е сигнал за по-големи промени в индустрията на квантовите изчисления. Благодарение на някои скорошни пробиви, агресивното планиране на пътя и високите нива на финансиране, може да видим квантови компютри с практично предназначение по-рано, отколкото мнозина биха очаквали само преди няколко години, предполагат някои експерти. 

Ето няколко области, в които експертите очакват напредък.

Свързване на квантови компютри заедно

Проектът Heron на IBM е само първата стъпка в света на модулните квантови изчисления. Чиповете ще бъдат свързани с конвенционална електроника, така че няма да могат да поддържат „квантовостта“ на информацията, докато се движи от процесор на процесор. Но надеждата е, че такива чипове, в крайна сметка свързани с квантово удобни оптични или микровълнови връзки, ще отворят пътя към разпределени, широкомащабни квантови компютри с до един милион свързани кубита. Толкова може би са необходими за изпълнението на полезни квантови алгоритми с коригирани грешки. Специалистите се насочват към технологии, които се мащабират както по размер, така и по цена, а тук модулността е важна.

Подобни експерименти започват и други компании като PsiQuantum, която използва фотони за кубити. PsiQuantum приключва работа върху базиран на силиций модулен чип. А последната част, от която се нуждае – изключително бърз оптичен превключвател с ниски загуби – ще бъде демонстриран до края на 2023 г. След това може да започне изграждането в мащаб високопроизводителна компютърна система.

Желанието за прехвърляне на кубити между процесорите означава, че една донякъде пренебрегвана квантова технология ще излезе на преден план, което е приоритет и на SandboxAQ, компания за квантови технологии, която се отдели от Alphabet миналата година. Квантовите комуникации, при които кохерентни кубити се прехвърлят на разстояния до стотици километри, ще бъдат съществена част от историята на квантовите изчисления през 2023 г.

Единственият път за мащабиране на квантовите изчисления е да се създадат модули от няколко хиляди кубита и да се започне свързването им, за да се получи кохерентна връзка. Това може да е в една и съща стая, но може да е и в другия кампус или в различни градове. За разпределените изчисления при квантовите компютри трябва да имаме кохерентни връзки: или фиброоптична мрежа с квантови повторители, или някакво оптично влакно, което отива до наземна станция, и сателитна мрежа.

Много от тези комуникационни компоненти са демонстрирани през последните години. През 2017 г. например китайският сателит Micius показа, че кохерентни квантови комуникации могат да бъдат осъществени между възли, разделени от 1200 километра. А през март 2022 г. международна група от академични и индустриални изследователи демонстрира квантов ретранслатор, който ефективно препредава квантова информация върху 600 километра оптични влакна. 

Овладяването на шума

Докато индустрията свързва кубити, в същото време се отдалечава от идеята, която бе доминираща през последните пет години - че чипове само с няколкостотин кубита може да са в състояние да правят полезни изчисления, въпреки че шумът лесно нарушава дейността им. 

Някои компании се стремят към класическата форма на коригиране на грешки, като използват няколко кубити, за да коригират грешките в други кубити. Миналата година както Google Quantum AI, така и Quantinuum, нова компания, създадена от Honeywell и Cambridge Quantum Computing, публикуваха документи, демонстриращи, че кубитите могат да бъдат сглобени в клъстери за коригиране на грешки, които превъзхождат основните физически кубити.

Други екипи се опитват да видят дали могат да намерят начин да направят квантовите компютри „толерантни към грешки“ без толкова много разходи. IBM например проучва характеризирането на предизвикващия грешки шум в своите машини и след това програмира по начин да го извади (подобно на това, което правят шумопотискащите слушалки). Това далеч не е перфектна система - алгоритъмът работи въз основа на прогнозиране на шума, който е вероятно да възникне, а не на това, което всъщност се появява. Но върши добра работа.

Базираната в Мериленд IonQ, която изгражда квантови компютри с йонни капани, също се е насочила към нещо подобно. 

Сериозен прогрес в софтуера

Въпреки целия хардуерен напредък, много изследователи смятат, че трябва да се обърне повече внимание на програмирането.

Начинът, по който кодът работи на квантов компютър, достъпен в облака, обикновено е „базиран на верига“, което означава, че данните се подлагат на специфична, предварително дефинирана поредица от квантови операции, преди да се направи окончателно квантово измерване, което дава резултата. Това е проблематично за дизайнерите на алгоритми. Конвенционалните процедури за програмиране са склонни да включват зацикляне на някои стъпки, докато се достигне желаният изход, и след това преминаване към друга подпрограма. При квантовото изчисление, базирано на верига, получаването на изход обикновено завършва изчислението: няма опция да се повтори цикъка.

Horizon Quantum Computing е една от компаниите, които изграждат инструменти за програмиране, за да позволят тези гъвкави изчислителни процедури. 

Базираната в Хелзинки Algorithmiq също прави иновации в програмното пространство. Наскоро пуснатата платформа за откриване на лекарства на Algorithmiq, Aurora, съчетава резултатите от квантово изчисление с класически алгоритми. Подобно „хибридно“ квантово изчисление е развиваща се област и е широко признато като начинът, по който вероятно ще функционира в дългосрочен план. Компанията казва, че очаква да постигне полезно квантово предимство - демонстрация, че една квантова система може да надмине класически компютър при реални, подходящи изчисления - през 2023 г. 

Конкуренцията по света

Вероятно идва промяна и на фронта на политиката. Представители на правителството, включително Алън Естевес, заместник-министър на търговията на САЩ за индустрията и сигурността, намеква, че предстоят търговски ограничения около квантовите технологии. 

Тони Ътли, главен оперативен директор на Quantinuum, съобщава, че е в активен диалог с правителството на САЩ, за да се увери, че това няма да повлияе неблагоприятно на все още младата индустрия.

„Около 80% от нашата система са компоненти или подсистеми, които купуваме извън САЩ“, посочва Ътли. „Поставянето на контрол върху тях не помага и ние не искаме да се поставяме в неизгодно положение, когато се конкурираме с други компании в други страни по света.“

А има много конкуренти. Миналата година китайската компания Baidu отвори достъп до процесор с 10 свръхпроводящи кубити, който се надява да помогне на изследователите да направят пробив в прилагането на квантовите изчисления в области като дизайн на материали и фармацевтични разработки. Компанията съобщава, че наскоро е завършила разработката на 36-кубитов свръхпроводящ квантов чип. Технологичният гигант Alibaba също има изследователи, работещи върху квантовите изчисления със свръхпроводящи кубити.

В Япония Fujitsu работи с изследователския институт Riken, за да предложи на компаниите достъп до първия собствен квантов компютър в страната през фискалната година, започваща април 2023 г. Той ще има 64 свръхпроводящи кубита. „Първоначалният фокус ще бъде върху приложенията за разработване на материали, откриване на лекарства и финансиране“, съобщава Fujitsu Research.

Не всеки обаче следва добре утъпкания път на свръхпроводимостта. През 2020 г. индийското правителство обеща да похарчи 80 милиарда рупии (1,12 милиарда долара) за квантови технологии. Голяма част ще отиде за фотонни технологии - за базирани на сателит квантови комуникации и за иновативни кубит фотонни изчисления.

Qudits разширяват обхвата на кодиране на данни на кубитите – те предлагат три, четири или повече измерения, за разлика от традиционните двоични 0 и 1, без непременно да увеличават обхвата за възникване на грешки. „Това е вид работа, която ще ни позволи да създадем ниша, вместо да се конкурираме с това, което вече се случва от няколко десетилетия другаде“, коментира Урбаси Синха, който ръководи лабораторията за квантова информация и изчисления в Raman Research Institute в Бангалор, Индия.

Конкуренцията е вече ожесточена и на международно ниво, но има различни технологии на различни нива на зрялост и засега има място за всички.

Справка: Quantum Algorithm Zoo

Източници: 

What’s next for quantum computing. Michael Brooks, MIT Technology Review

What Is Quantum Computing?, Builtin

Quantum Computing Has a Noise Problem, Wired

How Quantum Computers Work, HowStuffWorks

Physical implementations of quantum computing, Andrew Daley

Как работают квантовые компьютеры. Собираем паззл, Habr