Другой перспективной архитектурой является использование в качестве кубита электронных подуровней атома в магнито-оптической ловушке. IBM объявила о выпуске квантового процессора Eagle с рекордным количеством кубитов (127). Если же взять, к примеру, десять кубитов, то будет уже 1024 классических состояния. Кубит может хранить намного больше информации, чем классический бит. Вторая проблема — это заставить кубиты взаимодействовать друг с другом — при взаимодействии их время жизни катастрофически уменьшается.
Все решения уже известны
- Что такое квантовые вычисления? - Linux Mint Россия
- Принципы работы квантового компьютера
- Квантовые компьютеры: как они работают — и как изменят наш мир
- Что такое квантовый компьютер? Разбор / Хабр
- Квантовый компьютер - что это такое и каков принцип его работы?
Что такое кубиты и как они помогают обойти санкции?
Директор «Неправильной школы», эксперт Skillbox по компьютерным сетям и кибербезопасности. Автор телеграм-канала « Кудрявый микрофон ». Что такое квантовый компьютер Квантовый компьютер — это вычислительная машина, которая использует в работе законы квантовой механики: спутанность и принцип суперпозиции. Звучит непонятно, на деле тоже всё непросто, поэтому давайте по порядку. Из школьного курса информатики мы помним, что современные компьютеры работают в двоичной системе.
Единицей информации в них служат биты, которые могут принимать два значения: 0 и 1. Логические операции с битами и творят всю компьютерную магию: вы слушаете песню, смотрите видео или генерируете картинки с котами в нейросети. Физически бит выглядит как крохотный транзистор, который устроен на редкость примитивно: он умеет лишь включаться и выключаться, как лампочка в новогодней гирлянде. Но делает это настолько быстро и в такой тесной взаимосвязи с другими «лампочками», что это позволяет компьютеру выполнять сложнейшие вычисления практически со скоростью света.
Читайте также: Революция транзисторов: от механических машин до суперкомпьютеров будущего Такая система прекрасно себя зарекомендовала — на транзисторах работают практически все современные устройства: от умных часов до смартфонов, от домашних ПК до суперкомпьютеров. Однако и она не лишена недостатков — существуют задачи, которые с виду кажутся простыми, но на их решении «сыпятся» даже самые мощные машины. Классический пример. Представьте, что вы работаете разъездным торговцем: зарабатываете на жизнь тем, что ходите по домам и продаёте мультиварки.
Вам нужно придумать кратчайший маршрут, который позволит заехать в несколько крупных городов хотя бы по одному разу и вернуться домой. Перед вами — знаменитая задача коммивояжёра, и она гораздо хитрее, чем кажется на первый взгляд. Если городов в условии будет больше 66, обычному компьютеру понадобится несколько миллиардов лет, чтобы решить её простым перебором. И тут на помощь приходят квантовые компьютеры, которые могут решать такие задачи в миллионы раз быстрее обычных.
Дело в том, что вместо привычных битов у квантовых компьютеров — кубиты. Физически это уже не транзисторы, а квантовые частицы — обычно фотоны или протоны. В отличие от бита, кубиты могут не только равняться 0 или 1, но и принимать любые значения между ними. Благодаря этому квантовый процессор может выполнять несоизмеримо больше операций за один такт.
Как работает квантовый компьютер Как мы отметили ранее, квантовый компьютер использует два классических понятия из квантовой механики: принцип суперпозиции и спутанность. Суперпозиция — это способность квантовой частицы находиться сразу в нескольких состояниях одновременно.
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. Фотоны практически не взаимодействуют ни с окружением, ни между собой. За счёт этого они, с одной стороны, практически не подвержены влиянию шума, но, с другой, реализация запутывающего гейта для фотонных кубитов в ряде случаев связана с фундаментальными ограничениями. По этой причине до недавнего времени оптические квантовые вычислители оценивались как наиболее перспективные на временном горизонте от 10 лет. Но в 2021-2022 годах стали доступны новые технические возможности, позволяющие обойти характерные для оптической архитектуры фундаментальные ограничения. Существуют несколько способов кодирования кубита в состоянии фотона.
Наиболее простые — поляризационный кубит и двухрельсовая кодировка. Поляризационный кубит подразумевает сопоставление состояний 1 и 0 ортогональным поляризациям, например, вертикальной и горизонтальной. Двухрельсовая кодировка предлагает кодировать один кубит в паре оптических мод, сопоставленных состояниям 0 и 1, в одной из которых находится фотон. В обоих случаях из-за слабого взаимодействия фотонов реализация двухкубитного гейта требует использования нелинейной среды. Причём величина нелинейности должна на много порядков превосходить достижимые значения. Ввиду технической невозможности прямой реализации был найден альтернативный подход, названный протоколом KLM Knill, Laflamme, Milburn [21].
Он позволяет реализовывать двухкубитный запутывающий гейт с использованием только линейных элементов, однако получаемая схема имеет ограниченную вероятность успешного срабатывания. Такой подход уже является приемлемым для экспериментальных задач, и позволяет реализовывать квантовые вариационные алгоритмы с малым числом кубитов. Однако конечная вероятность успешного срабатывания гейта ведёт к экспоненциально малой вероятности срабатывания всей схемы при её масштабировании, что недопустимо. Преодоление этого ограничения потребовало выработки ещё одного альтернативного подхода. Из характеристик квантового состояния светового пучка могут быть выделены отдельные параметры, связанные соотношением неопределённостей Гейзенберга. Связь данных параметров позволяет кодировать в них состояние кубита.
Затем применили сканирующий туннельный микроскоп — устройство, определяющее рельеф поверхности с точностью до атома. На иглу микроскопа подавалось напряжение, и электроны с поверхности туннелировали на иглу, создавая ток. По изменению значения тока физики получали пространственную локализацию электронов и их энергию.
Эти измерения подтвердили, что состояния электронов брома локализуются вблизи долин, а их энергия меняется. Именно связь долин и примеси обеспечивала длительное время когерентности. Физики предполагают, что его можно увеличить, если взять однослойный кристалл дихалькогенида.
Аналогичные экспериментальным данным исследователи получили с помощью компьютерного моделирования. Таким образом, ученые показали возможность использования реальных атомов в качестве кубитов и теоретически объяснили длительное время когерентности, построив электронную структуру материала. Пока это относительно пионерская работа, где показано принципиально, что у примесных атомов есть признаки долгоживущих локализованных электронных состояний — атом аля-кубит.
Посыл работы в том, что нужно дальше изучать возможность применения реальных атомов в твердотельной матрице для создания кубитов. Мы планируем улучшать методику, моя аспирантка Валерия Шеина, первый автор работы, пытается примесные атомы еще и переводить в возбужденное состояние. Для этого нам нужно в туннельный микроскоп, прямо под иглу, вводить источник высокочастотного излучения, который бы переводил кубит из основного состояния в возбужденное.
И это следующий этап. Во многом его успех зависит от выбора материала и примеси. Духова , Института физики металлов им.
Михеева Екатеринбург , Института физики ионных пучков и исследования материалов Германия и Университета Аалто Финляндия. Российские ученые повысили производительность квантовых процессоров с помощью кудитов Ученые НИТУ МИСиС и Российского квантового центра предложили подход к реализации квантовых алгоритмов с использованием дополнительных уровней квантовой системы, который позволил на порядок повысить итоговое качество выполнения квантовых алгоритмов. Российские ученые знают, как сделать квантовый процессор мощнее По словам ученых, основной способ повышения производительности квантовых процессоров — увеличение числа их кубитов — наименьшей единицы информации в квантовом компьютере.
Однако ионы или атомы, которые часто выступают в роли кубитов, имеют больше двух уровней и могут работать не только как кубиты, но и как кудиты, которые являются расширенной версией кубита и могут находиться в трех кутриты , четырех кукварты , пяти куквинты и более состояниях. Дополнительные состояния позволяют плотнее кодировать данные в физических носителях, что, в свою очередь, дает возможность реализовывать все более сложные и комплексные квантовые алгоритмы. Таким образом возрастает мощность квантового процессора , и операции могут производиться значительно быстрее, пояснили исследователи.
По состоянию на апрель 2023 года, большая часть исследований, посвященных квантовым операциям, сосредоточена на кубитах — все операции, которые применяются к квантовой системе, представляются в виде одно- и двухкубитных квантовых вентилей, преобразующих входные состояния кубитов в выходные по определенному закону. Для работы с кудитами важно найти новые подходы с математической точки зрения. Ученые Университета МИСиС и Российского квантового центра рассмотрели один из способов использования куквинтов — 5-уровневых кудитов — и представили модель декомпозиции обобщенного вентиля Тоффоли.
В качестве примера рассмотрен квантовый алгоритм Гровера для поиска по неупорядоченной базе данных. Известно, что, используя только этот вентиль, можно построить любую обратимую классическую логическую схему, например, арифметическое устройство или классический процессор. Такое рассмотрение помогает одновременно и сократить число физических носителей информации, и использовать дополнительный уровень в качестве вспомогательного состояния для упрощения декомпозиции многокубитных вентилей, или как их еще называют — гейтов — сложных логических операций с кубитами.
Благодаря этому подходу при реализации квантовых алгоритмов на куквинтах становится возможным сократить число двухчастичных гейтов, то есть задействующих две физические системы», — рассказал заведующий лабораторией квантовых информационных технологий НИТУ МИСиС Алексей Федоров. Заведующий лабораторией квантовых информационных технологий НИТУ МИСиС Алексей Федоров В качестве раскладываемого многокубитного гейта ученые выбрали часто встречающийся в квантовых алгоритмах многокубитный гейт Тоффоли — обобщенную на n кубитов версию универсального контролируемого обратимого вентиля. Его применение инвертирует состояние n-го кубита, если все остальные n-1 кубитов находятся в состоянии 1.
Как отметили исследователи, располагая в каждом куквинте по два кубита и используя пятый уровень в качестве вспомогательного, можно значительно сократить число двухчастичных гейтов в его разложении по сравнению с расположениями на кубитах и таким образом повысить качество выполнения квантовых алгоритмов. Для демонстрации процессов был выбран именно этот алгоритм, так как для его выполнения необходимо неоднократно реализовать многокубитные гейты.
Некоторые, правда, выражают сомнения в том, что это получится. Уж больно неоднозначен сам выбранный принцип действия. Суперкомпьютеры — это очень мощный вариант привычных нам вычислительных устройств. За несколько минут они выполняют то, на что одному человеку потребуется не одна тысяча лет, но этого уже не хватает. Алексей Фёдоров, руководитель научной группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра: «Мы хотим добиться решения самых сложных прикладных задач, которые важны для каждого из нас с вами, которые непосильны для классических суперкомпьютеров. Уже сегодня на масштабе города решить все оптимизационные задачи, например, связанные с оптимизацией пробок, трафика до оптимального расписания общественного транспорта. Мы банально будем меньше тратить времени на какие-то вещи, быстрее добираться до работы».
Что же предлагают создатели компьютеров будущего? В привычном для нас процессоре информация представлена в виде последовательности нулей и единиц, так называемых битов. Физически это контакты транзисторов. Так называемом кубите.
Миллион задач в секунду: как работают квантовые компьютеры
Фото: britannica. Возможно, мы научимся моделировать ДНК, взломаем существующие шифры и сделаем бессмысленными современные системы шифрования. О том, насколько сильно квантовые компьютеры изменят наш мир, можно судить по термину «квантовое превосходство» — способность квантовых компьютеров решить задачи, которые обычным компьютерам либо неподвластны, либо требуют тысячи лет на просчет. Квантовые компьютеры позволят делать то, что раньше было немыслимо.
А расчет будет в разы надежнее. Именно этот футуристичный механизм — квантовый компьютер Google, который позволил достичь квантового превосходства в строгом смысле, пусть пока и без ориентации на практику. Издательство Fortune предположило , что документ по ошибке опубликовали слишком рано.
Вероятно, требовалось длительное изучение и анализ полученных результатов. Над квантовыми компьютерами работают не только Google и IBM: есть свои разработки у Intel и Alibaba , появляются стартапы вроде Rigetti.
Мы можем хранить в бите нужное нам значение 1 или 0, перезаписывать его при необходимости, а так же прочитать в любой момент чтобы использовать дальше для вычислений.
Цепочка таких битов и инструкций что с ними делать даёт нам Машину Тьюринга. Так появились компьютеры. В них мы тоже принимаем за 0 или 1 какое-то их свойство, которое можем писать и читать, и так же можем делать их из разных материалов — просто теперь вместо механических реле мы используем частицы.
В чём же разница? Кубит можно еще и подбросить как монетку! Перевести в суперпозицию, из которой он будет выпадать 0 орлом или 1 решкой с чёткой и нужной нам вероятностью.
Это открывает нам третье весёлое состояние, ради которого мы тут и собрались вообще. Любое чтение кубита уничтожит нашу суперпозицию. Циферблатики со стрелочками — это стандартная форма записи, привыкайте.
До чтения же у нас есть четкая вероятность того и другого исхода. Мы не можем предсказать результат, но вероятности вот они, пожалуйста. Мы можем спокойно нарисовать вероятности нашего кубита на картинке.
Они не изменятся без нашего вмешательства. Думаю, после моего хейта в сторону Кота, вы понимаете почему мне не нравится это слово. Оно отвратительно бесполезно!
Щас еще параллельные миры плодить будем, ну уж нет. Главная фишка такого кубита-монетки именно в том, что мы МОЖЕМ влиять на вращение этой монетки пока она в воздухе, влияя тем самым на вероятность выпадения орла или решки в конце. Правда графики выше получаются не очень красиво, потому мы придумали рисовать такие вот циферблатики, где мы двигаем стрелочку как хотим, а в конце она схлопнется вверх или вниз.
Никакой магии, просто вероятность. Мы можем направить на нашу монетку магнит, чтобы замедлить её вращение, инвертировать её в другую сторону или вообще заморозить, чтобы орёл был строго вверх. В классических битах мы могли в любое время записать в него 0 или 1, а в кубитах мы можем записать в него вероятность быть 0 или 1 в конечном счёте.
Мы имеем право сколько угодно шалить с вероятностями внутри кубита, но когда мы читаем его значение — он всегда схлопывается в 0 или 1 с заданной вероятностью, превращаясь по сути в обычный бит. Это легально, однако обычный бит справится с этим лучше и быстрее, а всё квантовое веселье таится именно между состояниями 1 и 0. Всё это не очень полезно пока у нас только один кубит, но когда мы возьмем их несколько, мы сможем завязать их вероятности друг на друга так, чтобы система выдавала нам один из результатов с большей суммарной вероятностью, чем все другие.
Самые смекалистые уже догадались что мы тут хотим: хитро завязать все вероятности, чтобы этот «самый вероятный» результат и был нашим правильным ответом. Но об этом мы еще поговорим в разделе про сам квантовый компьютер, терпения. Как только мы «читаем» кубит, он всегда схлопывается в 0 или 1 как та монетка, которая в итоге выпадает только орлом или решкой.
Кубит после этого уничтожается, потому чтение логичнее делать в самом конце. Два кубита можно запутать между собой — тогда они всегда будут выдавать противоположный друг другу результат. Даже если мы специально изменим один кубит — второй изменится на ту же величину, только наоборот.
Нарастающее стрёмное ощущение, что всё вокруг волна — даже небо, даже кубит. Появляющиеся сомнения в объективности наблюдаемой реальности и своей роли в этом мире. Чтобы собрать классический цифровой компьютер в домашних условиях, мы берём ленту, кладём на неё некую последовательность битов, двигаем эту ленту туда-сюда и выполняем записанные отдельно на листочке операции над ними.
Так получается алгоритм. Машина Тьюринга. Такой вот фигней, только на более высоком уровне, занимаются все программисты.
В квантовом компьютере у нас такая же лента, только теперь мы кладём на неё кубиты. Список операций тоже остался, но сами операции чуть изменились. Решительно очевидно, что мы имеем полное право писать и читать наши кубиты как обычные биты.
Но смысла в этом ноль. Как колоть орехи микроскопом — никто не запретит, но это достаточно медленно и бессмысленно. Обычный компьютер справится с этим лучше.
Сила же квантового компьютера именно в том, что мы берём несколько кубитов, которые как вы помните можно представлять как крутящиеся монетки, и взаимодействуем именно с вероятностями их выпадения в 0 орел или 1 решка , а не самими результатами 0 и 1. Вот это уже куда более интересно. В наших алгоритмах мы больше не мыслим концепциями «прочитай здесь, если 1, переложи туда», а начинаем как бы настраивать взаимодействие наших монеток кубитов пока они еще крутятся, чтобы в итоге получить интересующий нас результат.
Как вы понимаете, никто не гарантирует какой стороной упадёт первый кубит, а значит и нельзя ничего гарантировать про второй, и так далее. Получается как будто дерево расчёта вариантов исхода алгоритма. Это и даёт нам вот ту самую экспоненциальную скорость вычислений в квантовом компьютере.
В конце же наше дерево вычислений всё равно приведёт к одному результату с наибольшей вероятностью, а к другим с наименьшей. Это и будет ответ алгоритма. Если хотите более подробного разбора дерева по шагам, рекомендую вот эту годную статью.
Мы не перебираем все варианты одновременно, как объясняют во многих статьях для новичков. Мы скорее настраиваем вероятности наших кубитов по ходу программы так, чтобы правильный результат засветился на выходе с большей вероятностью, чем неправильный.
В кубите же суперпозиция состояний. Что значит «мерить кубит»? Опять-таки, измерение кубита можно делать по-разному, точного значения у этого термина нет. Если мы теперь немного изменим внешнее магнитное поле, то одно из этих состояний станет более выгодным. В квантовом случае индуктивность определяется током, протекающим через джозефсоновский переход, поэтому ведет себя как так называемая параметрическая индуктивность.
Это изменение мы и регистрируем. Для этого на частоте порядка 10 гигагерц мы посылаем к кубиту электромагнитный сигнал. При прохождении через образец у этого сигнала сдвигается фаза. Этот сдвиг вызывает изменение состояния кубита, которое влияет на индуктивность некоторой измерительной цепи, находящейся рядом с кубитом. Усиленный сигнал при этом по кабелю поступает в прибор, который позволяет уже при комнатной температуре мерить фазу сигнала. В центре желтая дверь видна чистая комната. Ее монтаж пока еще не закончен.
Цель эксперимента, который мы поставили, была пока самой простой из тех, которые только возможны. Мы не манипулировали квантовым состоянием, мы фактически установили, что у объекта существуют два уровня, соответствующих состояниям ноль и один. Мы также измерили частоту перехода между этими уровнями под действием микроволновых фотонов, которая зависела от внешнего магнитного поля, то есть померили спектр нашего квантового устройства. Вообще, когда мы измеряем кубит при помощи изменяющейся индуктивности, мы фактически меряем вероятность пребывания кубита в возбужденном состоянии состояния с энергией выше минимальной. Поскольку кубит связан со всей окружающей средой, он живет там не бесконечно. Сколько живет ваш кубит? Это не так много по современным достижениям.
Но еще несколько лет назад характерные времена были наносекунды, то есть за 13 лет произошел прогресс примерно в миллион раз. Кубиты, которые мы здесь мерили, соответствуют среднему уровню на настоящий момент. Фактически мы просто научились мерить эти кубиты, и теперь мы планируем начать их производить здесь, в России. У нас будет инструмент для того, чтобы можно было делать с ними измерения. Мерить время когерентности, производить квантовые манипуляции, то есть делать квантовые преобразования, которые соответствуют логическим операциям. И как скоро можно ждать первых функционирующих операций? Дело в том, что такие логические гейты, то есть схемы, реализующие простейшие логические алгоритмы на сверхпроводящих схемах, уже продемонстрированы как минимум в трех крупных университетах: это Йель, Университет Санта-Барбары в Калифорнии и группа моего бывшего аспиранта, ныне профессора Андреаса Вальрафа Andreas Wallraff в Цюрихе.
Это может помочь в повышении эффективности и снижении затрат в разных отраслях. Квантовая криптография — обеспечение безопасности передачи и хранения данных с помощью квантовых протоколов, таких как квантовый ключевой распределение. Это может помочь в защите от кибератак и шпионажа. Квантовое машинное обучение — применение квантовых алгоритмов для анализа и классификации больших объемов данных. Это может помочь в распознавании образов, прогнозировании и рекомендациях. Для демонстрации возможностей квантовых компьютеров некоторые компании и организации уже проводят эксперименты с квантовыми приложениями. Например: Google совместно с NASA и USRA использовал свой 53-кубитный квантовый компьютер Sycamore для моделирования химической реакции гидрогена с нитрогеназой — ферментом, который участвует в фиксации азота в почве.
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.
Многокубитные системы и запутанность
- Международная гонка кубитов
- Что такое квантовый "рубильник"
- Что такое квантовый компьютер? Принцип работы кубитов и квантовых вычислений
- Кудиты лучше кубитов? Российские учёные доказали превосходство отечественной технологии
Кудиты лучше кубитов? Российские учёные доказали превосходство отечественной технологии
Как уже было сказано, если измерить кубит, в результате будет получено конкретное значение. С точки зрения физики кубит — это элементарная частица, например электрон, а значение кубита — это значение одного из физических свойств этой частицы. это элементарная единица информации в квантовых вычислениях. 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.
Кубиты и суперпозиция, или почему обычных компьютеров уже недостаточно
- Какие задачи может решать квантовый компьютер
- Сверхбыстрые кванты: ускорение вычислений на сотни миллиардов лет - «Ведомости. Наука»
- Квантовый Компьютер Как устроен? Как программировать? Уже? [ДЛИННОПОСТ] | Пикабу
- Что такое квантовые вычисления? - Linux Mint Россия
- Кубит — Википедия с видео // WIKI 2
- Будущее квантовых компьютеров: перспективы и риски
В погоне за миллионом кубитов
Нужно создать кубиты и квантовую запутанность между ними, уметь их контролировать, строить вентили на их базе. Чтобы сделать кубиты, отдельные электроны помещают в линейный массив из шести «квантовых точек», отстоящих друг от друга на 90 нанометров. На первой линейке (кубите) "q[0]" мы видим оператор синий кружок с плюсом внутри. Но время идет, новости о квантовых компьютерах с завидной периодичностью выходят в свет, а мир все никак не перевернется.
Самое недолговечное в мире устройство стало «жить» в два раза дольше
Нестабильность и ошибки — квантовые состояния кубитов очень чувствительны к любым воздействиям извне, что может приводить к потере или изменению информации. Кубит (q-бит, кьюбит, кубит; от quantum bit) — наименьшая единица информации в квантовом компьютере (аналог бита в обычном компьютере), использующаяся для квантовых вычислений. Именно на базе кубитов такого типа сегодня чаще всего разрабатывают квантовые вычислительные устройства.
Кульбит кубита. Новейший сверхкомпьютер может победить рак или погубить мир
Многокубитные системы и запутанность Ваш компьютер далеко не продвинется с одним битом , ведь он может принимать только два значения, а компьютер работает с огромной многоразрядной системой. Как и биты, кубиты можно собрать в многокубитную систему. В 2-кубитной системе в состоянии 10 первый кубит находится в состоянии 1 и второй в состоянии 0. Однако из-за суперпозиции 2-кубитные системы не ограничены только детерминированными значениями 0 или 1. Они могут находиться в суперпозиции. Это означает, что при измерении системы она имеет равные шансы перейти в одно из четырёх детерминированных 2-кубитных состояний. Запутанность — ещё одно часто встречающееся умное слово, которое сбивает с толку. Скажем, при двух запутанных кубитах A и B в любой суперпозиции, когда Боб измеряет кубит A в состоянии 1, он мгновенно без измерения узнаёт состояние кубита B — тоже 1.
Если Боб измерит кубит B, он убедится в этом. Что ещё более замечательно, это явление работает даже если A и B находятся на расстоянии триллионов световых лет друг от друга, так как расстояние не является коэффициентом запутанности. На первый взгляд запутанность выглядит как колдовство, но она реальна и не настолько сложна, если смотреть на её систему кубитов. Если 2-кубитная система с кубитами A и B находится в запутанном состоянии, кубиты могут находиться наполовину в состоянии 00, наполовину в 11. Таким образом, независимо от измерений системы два кубита останутся теми же самыми. Запутанная система может быть так же наполовину в 01, наполовину в 10, где два состояния всегда противоположны друг другу. Состояние 00 или 11 — два кубита останутся теми же Альберт Эйнштейн и другие физики считали запутанность ошибкой, потому что она противоречит специальной теории относительности Эйнштейна, в которой говорится, что ничто не может двигаться быстрее скорости света.
Если у Алисы есть кубит A, а у Боба есть кубит B оба кубита находятся в запутанности , и Боб улетит за миллиарды световых лет от Алисы, измерение её кубита покажет то же, что и измерение кубита Боба — любые изменения в кубите Алисы с применением квантового вентиля повлияют на состояние кубита Боба. Формирует ли это общение? Никто не знает наверняка, потому что невозможно найти точное вероятностное состояние кубита, так как измерение кубита вынуждает его перейти в одно из двух детерминированных состояний. Этот вопрос всё ещё горячо обсуждается. Почему за кубитами будущее? Кубиты экспоненциально быстрее битов в некоторых вычислительных задачах, таких как поиск по базам данных или разложении чисел на множители что, как мы выясним ниже, может взломать интернет-шифрование. Важно понимать, что кубиты могут содержать значительно больше информации, чем биты.
Один бит содержит такое же количество информации, что и кубит — оба они могут содержать одно значение.
Несмотря на текущие сложности, квантовые компьютеры имеют большой потенциал. Они могут решать задачи, с которыми классические компьютеры не справляются. Некоторые компании уже создали системы с сотнями кубитов, но пока не удалось достичь состояния квантового превосходства из-за технических проблем. Однако исследователи продолжают работать над улучшением стабильности кубитов и разработкой новых методов, которые позволят создать полноценные квантовые компьютеры в будущем.
Эта задача решается с помощью линий связи или резонаторов для пары соседних кубитов англ. Казалось бы, возможность оперировать сложным квантовым состоянием из множества связанных кубитов лежит в основе быстродействия квантового компьютера и используется в квантовых алгоритмах. А на практике получается, что такое состояние неустойчиво или вовсе недостижимо уже для пары десятков кубитов. Что же делать в таком случае? Gambetta, Jerry M. А манипуляции с двумя связанными кубитами ученые уже научились проводить с очень и очень высокой точностью. Разумеется, квантовые алгоритмы, составленные из двухкубитных вентилей, получаются в разы длиннее своих многокубитных версий, однако фундаментальной проблемы в этом нет. Нужно просто иметь квантовые процессоры с достаточно длинным временем когерентности и достаточно быстрыми одно- и двухкубитными гейтами для выполнения сотен-тысяч элементарных квантовых операций за один вычислительный цикл. Пример разложения 3-кубитного гейта на последовательность 2-кубитных операций. Фраза «нужно просто иметь квантовые процессоры с нужными характеристиками» из конца прошлой главы звучит довольно неплохо и, в целом, это выполнимо. Но есть нюанс. Это значит, что в среднем на сотню правильно выполненных операций будет приходиться одна ошибочная. В полномасштабном квантовом компьютере, выполняющем сложный квантовый алгоритм, такие ошибки будут быстро накапливаться, приводя к выдаче неправильных результатов вычислений. При этом существенно повысить точность двухкубитных квантовых гейтов в многокубитных квантовых процессорах пока не представляется возможным. К счастью, многие недостатки компьютерного «железа» можно зачастую решить программными методами. Например, физические ошибки, возникающие в классических компьютерах или линиях передачи данных, детектируются и исправляются с помощью действующих в реальном времени алгоритмов коррекции ошибок, разработанных еще в середине 20 века. Похожие алгоритмы были предложены пару десятилетий назад и для квантовых систем. Например, уже упомянутый выше Алексей Китаев в 1998 году предложил так называемый «поверхностный код» англ. Общая идея такого подхода коррекции ошибок довольно проста — соседние физические кубиты объединяются в логические блоки, каждый из которых в дальнейшем используется квантовым алгоритмом в качестве «логического кубита». При этом, если каждый логический блок содержит достаточно большое количество физических кубитов, то, даже несмотря на периодически возникающие в них физические ошибки, уровень ошибок логического кубита можно сделать сколь угодно низким. Сколько же таких логических, безошибочных кубитов нужно, чтобы запустить какой-нибудь полномасштабный квантовый алгоритм? Возьмем, для наглядности, все тот же нашумевший алгоритм Шора, обещающий взломать интернет. Текущие методы криптографической защиты данных используют ключи шифрования, состоящие из тысячи бит, что потребует несколько тысяч логических кубитов для его эффективной факторизации разложения на множители. Учитывая количество требуемых квантовых операций и желаемый уровень возникновения ошибок, каждый такой логический кубит должен состоять из примерно тысячи физических кубитов. Перемножая эти два числа, мы получаем оценку в миллион физических кубитов, необходимых квантовому компьютеру для выполнения алгоритма Шора. Миссия выполнима? С учетом того, что самые мощные существующие квантовые процессоры оперируют десятками кубитов, желаемый миллион кубитов выглядит несколько заоблачно. Однако, если посмотреть на историю развития традиционной индустрии полупроводниковой электроники, то можно увидеть пример такого инженерного чуда, позволившего увеличить количество транзисторов на чипах с нескольких сотен в конце 1960-х годов до десятков миллионов в конце 1990-х. Технологический скачок, необходимый для такого масштабирования, по сложности и объему инвестиций можно сравнить разве что с выходом человека в космос или высадкой на Луну. Существенно отличается лишь количество участников. Многие из игроков этого высокотехнологичного рынка представили и регулярно обновляют «дорожные карты» по развитию своих квантовых платформ. Например, компания IonQ, создающая квантовые процессоры на ионах в ловушках, планирует создать полноценный квантовый компьютер с тысячью логических кубитов необходимых для запуска серьезных алгоритмов уже к 2028 году. Лидеры направления сверхпроводящих кубитов, Google и IBM, дают чуть более размытые прогнозы, обещая создать квантовые процессоры с тысячью физических кубитов в ближайшие пару лет и, отработав на них алгоритмы коррекции ошибок, достигнуть отметки в тысячу логических кубитов до конца десятилетия. Похожие амбиции и у многих государственных программ, нацеленных на создание квантового компьютера. Лидером по объему инвестиций по праву можно считать Китай, вложивший в свою национальную квантовую программу более 10 миллиардов долларов еще в 2016-2017 годах.
Кроме того, квантовые вычисления могут быть использованы для оптимизации сложных нейронных сетей, что приведет к созданию более эффективных и мощных систем искусственного интеллекта. Как работают квантовые компьютеры? Чтобы понять принципы квантового компьютера, мы должны сначала понять, как работают классические компьютеры. Классические компьютеры работают в двух состояниях: 1 или 0. По этой причине эти системы называются двоичными цифрами, БИТ. Один бит состоит из абсолютных состояний 1 и 0. Один pbit вероятностный бит может быть любым состоянием 1 или 0. Один кубит может быть равен 1 или 0. Кубиты обладают свойством суперпозиции, что означает, что они могут находиться в нескольких состояниях одновременно. Это свойство позволяет квантовым компьютерам выполнять несколько вычислений одновременно, что делает их намного быстрее классических компьютеров. Суперпозиция — не единственное свойство, которое отличает кубиты от классических битов. Другим важным свойством является запутанность. Когда кубиты запутаны, они становятся связанными так, что их состояния коррелируют, независимо от расстояния между ними.
Квантовые компьютеры
Нестабильность и ошибки — квантовые состояния кубитов очень чувствительны к любым воздействиям извне, что может приводить к потере или изменению информации. Новый квантовый компьютер достигает когерентности кубита на заряде электрона в 0,1 миллисекунды. Квантовые вентили управляют состояниями кубитов, позволяя квантовым компьютерам выполнять такие операции, как суперпозиция, запутывание и измерение. В последние несколько лет в заголовках научных статей и новостей все чаще стали упоминаться квантовые компьютеры. К 2024 году планируется построить квантовые компьютеры, состоящие из 30-100 кубитов, в зависимости от используемой технологии. Удерживать кубиты в нужном состоянии, учитывая количество внешних факторов, крайне сложно — именно поэтому они работают при абсолютном нуле.