В сфере создания квантовых компьютеров в 2023 году может произойти сразу несколько значимых событий. Ожидается, что именно в этом году появится первая коммерческая модель квантового компьютера, а также будет практически завершена работа над первым российским квантовым компьютером на ионах. Будет ли это означать уверенное достижение квантового превосходства, о котором уже заявили в Google, – большой вопрос. В гонке за кубитами участвуют сразу несколько стран, но победителя в этом научном и техническом соревновании может не оказаться. Несмотря на все успехи, наука очень далека от создания по-настоящему массовых квантовых вычислительных технологий. Мы собрали несколько наивных вопросов на этот счет и попросили ответить на них научного консультанта Artezio, доктора технических наук, профессора по кафедре прикладной математики и информатики Владимира Крылова.
От персональных компьютеров к квантовым: что даст переход с битов на кубиты?
Для начала немного о том, почему все ждут революции в области вычислительной техники. Наверняка, многие знают, что в основе работы универсальной вычислительной машины лежит принцип исполнимого алгоритма, то есть решения задачи через последовательное исполнение определенных шагов. Это вполне соответствует материализации фундаментальной теоретической модели вычислений, известной как машина Тьюринга.
На основе этой теоретической модели было достигнуто понимание основ теории вычислений и основной ее части – теории сложности. Мы знаем, что не любая функция вычислима. Более того, мы знаем, что невычислимых функций несоизмеримо больше, чем вычислимых, где может помочь компьютер. А все вычислимые функции можно классифицировать по степени роста необходимого количества операций для их выполнения при увеличении входных данных, так называемой вычислительной сложности.
Кроме того, на любом этапе технологического совершенствования компьютеров существуют задачи, решить которые можно только за время, настолько большое, что результат никого уже не будет интересовать. И таких задач больше, чем тех, которые могут быть решены за приемлемое на практике время.
В общем оказалось, что задач, реально решаемых на компьютерах гораздо меньше, чем всех, которые теоретически решаемы, вычислимы. И оставался только один путь развития вычислительных технологий – масштабирование компьютеров до гигантских размеров и уменьшения времени выполнения ими операций. Увы, и тут нас ждет разочарование: существует размер, больше которого компьютер не может существовать по законам физики.
В 1981 году Ричардом Фейнманом была предложена модель квантового компьютера. Вскоре Пол Бениофф описал теоретические основы построения такого компьютера, которые не укладываются в привычные рамки понимания компьютерных вычислений.
Элементная база квантового компьютера – квантовые объекты. При этом он медленнее существующих ПК. Он даже отстает по объему памяти от классических компьютеров. Зато он решает задачи не путем разложения в цепочку шагов алгоритма. Поэтому квантовый компьютер способен получить решение многих задач за время, в миллионы раз меньшее, чем самый современный суперкомпьютер.
При объяснении работы квантового компьютера главный вопрос состоит в том, где же в нем выполняются параллельно все те вычислительные операции. Почему он решает задачу в миллионы раз быстрее, чем классический компьютер?
И ответ находится в интерпретации квантовой механики, называемой “многомировой”: квантовые объекты существуют одновременно во многих параллельных физических мирах. Именно там в параллельных нашему миру других мирах и происходят параллельные операции. Итак, квантовый компьютер – это принципиально другая реализация вычислений путем использования параллельных миров. Кубиты часто принято рассматривать просто как аналоги элементов классических компьютеров с двумя состояниями (битами). Но это совсем иное. Кубиты – это квантовые объекты для взаимодействия с параллельными мирами. Программировать квантовый компьютер значит управлять этим взаимодействием.
Сложности создания: почему квантовый компьютер еще не стал массовым?
Функционирование кубитов требует их исключительной изоляции от внешних воздействий. Квантовый компьютер в конструкции имеет существенно больше элементов глубокого охлаждения (вплоть до криогенных температур в 0.015 градуса Кельвина) и защиты от внешних помех, чем физических объектов, выполняющих функции кубитов.
Но даже при таких тщательно разработанных, изготовленных и смонтированных вспомогательных агрегатах сегодняшний квантовый компьютер не способен стабильно выполнять квантовые алгоритмы. Его работа нестабильна и сопровождается ошибками. Современные тренды в разработке квантовых компьютеров направлены на создание методов исправления этих ошибок. Большинство разработок квантовых алгоритмов ведется для так называемых Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) компьютеров (с промежуточным уровнем шума).
Выход квантового компьютера за пределы научной лаборатории определяется наличием NISQ-алгоритма для решаемой задачи.
Кроме этого, для успешного создания квантовых компьютеров необходимо понимание их места в архитектуре вычислительных инструментов. Сегодня - это специализированные ускорители. Они применяются в общей архитектуре сетей из классических компьютеров. И появление встроенных в какие-либо устройства квантовых вычислителей пока остается за гранью фантазии даже энтузиастов. Проблема развития квантовых компьютеров исключительно наукоемкая и решается пока по законам науки. Никакими рыночными инструментами ускорить решение этой проблемы невозможно.
Но нельзя сбрасывать со счетов непредсказуемое появление кубитов на иных, чем сегодня физических принципах, которые окажутся стабильными и управляемыми квантовыми объектами.
Тогда проводимые в настоящее время разработки квантовых алгоритмов дадут быстрый результат. Но почему тогда правительства разных стран и ИТ-компании заявляют о наличии «дорожных карт» по созданию и выводу на массовый рынок квантовых компьютеров?
Эти «дорожные карты» направлены на количественный рост числа интегрированных в компьютер кубитов. Первый поставляемый компанией IBM серийный квантовый компьютер IBM Quantum System One имеет квантовый процессор Eagle с 127 кубитами. Следующим таким компьютером, поставки которого начнутся с 2023 года, является IBM Quantum System Two с 433 и 1121 кубитами. Это позволит бороться с проблемами ошибок путем дублирования. Выпуск этих компьютеров позволит и дальше выделять финансирование на научные разработки, которые могут принести непредсказуемый, но прорывной результат в области создания квантовых устройств.
На рынке квантовых компьютеров уже работают больше 400 компаний. В разработку и выпуск аппаратной (самой дорогой) составляющей инвестируют Amazon, Archer, Atos, Fujitsu, Google, Hitachi, Honeywell, IBM, Intel, NEC, Nvidia, Quantum Computing Inc., Quantum Numbers Corporation, Toshiba. С крупными игроками конкурируют и другие частные компании, например, PsiQuantum, Rigetti, D-Wave, IonQ, Xanadu, Quantum Circuits Inc., Delft Circuit, Quemix, Turing Inc.
Гонка за кубитами: какая страна станет лидером в разработке квантовых компьютеров - США, Китай или, может быть, Россия?
На этот вопрос я могу ответить так: квантовые вычисления и квантовые компьютеры в целом – это слишком научная сфера разработок. И история высоких технологий говорит, что США в таких задачах всегда оказывались впереди. Но именно в области квантовых компьютеров существует высокий уровень негомогенности, и отдельные задачи оказываются гораздо ближе к практическому решению существующими средствами, чем многие другие.
Напомню, что квантовый компьютер – это пока не полностью универсальная вычислительная машина, а специализированный вычислитель. И если выбрать такую задачу, где решение определяется достижением некоторого количественного технологического показателя, то Китай вполне может выиграть гонку.
Все будет решать ситуация с общим уровнем поддержки научных исследований и образования в этой специфической области. Если говорить об образовании, то в прошлом году российские студенты проявили желание участвовать в процессе сертификации IBM по квантовым вычислениям. Большинство предложенных задач представлялись нашим студентам преодолимыми по уровню полученных умений на семинаре. В рамках регистрации мы узнали имена тех, кто подал заявки. Так вот, кроме ожидаемых представителей из США, КНР и Европы подавляющее число заявителей было из африканских стран. Из России имен мы практически не увидели. Поэтому у меня вызывает глубокое сомнение успех российской “дорожной карты” по квантовым вычислениям. Хотя если понимать поставленную в ней задачу, как появление к 2025 году первых квантовых компьютеров от 30 до 100 кубитов, то как физическая установка такой квантовый компьютер вполне воспроизводим. Но кто и для чего сможет его использовать – это вопрос.
Кому и зачем: какие задачи способен сегодня решать квантовый компьютер?
Обычно разговор о преимуществах квантовых вычислений сводится к задаче разложения большого целого числа на простые сомножители. С прикладной точки зрения, это позволит легко вскрывать все распространенные современные шифровальные коды. Некоторые апологеты квантовых вычислений говорят о крахе криптографии. Скептики им возражают, и действительно, пока неизвестно, чтобы кто-то вскрыл современную криптосистему благодаря применению квантового компьютера. И это несмотря на то, что квантовый алгоритм для решения упомянутой выше задачи был опубликован еще в 1994 году Питером Шором.
Работоспособность алгоритма Шора была показана в 2001 году на примере факторизации числа 15 на квантовом компьютере из семи кубитов. Экстраполяция прогресса роста размера квантовых компьютеров позволяет предсказать, что квантовые компьютеры, способные эффективно решать задачи криптоанализа используемых сейчас криптосистем, будут доступны в диапазоне 2028-2033 годов.
Этот прогноз и привел к интенсивным разработкам новых алгоритмов криптозащиты, которые должны быть устойчивы к вскрытию на квантовых компьютерах. Такие системы будут относиться уже к постквантовой криптографии.
Вообще история появления квантовых алгоритмов выглядит весьма непоследовательной. В большинстве случаев все начинается с поиска какой-нибудь задачи из списка известных трудных вычислительных задач и подбора для нее композиции квантовых схем, вентилей, осуществляющих превращение обычных данных в квантовые. Удалось найти квантовые алгоритмы для решения многих задач, часть которых пока даже не имеет практического смысла. Я приведу несколько примеров, на которых обычно построены истории успеха квантового превосходства.
Многих интересует, что приносят квантовые вычисления в разработки искусственного интеллекта. Так вот сегодня известно немало квантовых алгоритмов машинного обучения. Это квантовые нейронные сети, квантовые классификаторы и регрессоры, обучение с квантовым ядром, квантовые генеративные состязательные сети. К сожалению, достижимые сегодня размеры квантовых компьютеров позволяют решать задачи машинного обучения только в гибридной среде совместно с классическими вычислениями. Поэтому успехи в этой области носят характер перспективных прогнозов будущего использования.
Существенно большие реальные перспективы видны в разработках алгоритмов в области исследований молекулярных и атомных структур вещества. В первую очередь это вычисления молекулярных гамильтонианов и их использования в квантовых алгоритмах для поиска информации об электронной структуре молекул и их взаимодействия с другими молекулами. С помощью таких алгоритмов решены практические задачи синтеза материалов с заданными свойствами, лекарств, связывающих определенные молекулы в живом организме.
Есть еще одна область, где квантовые алгоритмы уже дают заметные преимущества – это задачи из финансовой области, например, оптимизация и диверсификация портфеля, ценообразование опционов, «бычьи» и «барьерные спреды», варианты ценовой корзины, ценообразование активов с фиксированным доходом, анализ кредитного риска. Здесь в основе лежит решение задачи оптимизации с помощью квантового приближенного алгоритма оптимизации и вариационного алгоритма оптимизации. Также оказалась востребованной целая группа квантовых алгоритмов оптимизации широкого применения, таких, как поисковый алгоритм Гровера, квадратичного программирования, проблем коммивояжера, маршрутизации транспорта и других.
Внедрение квантовых компьютеров: где они могут использоваться за пределами лабораторий?
Сейчас много крупных компаний проявляет интерес к использованию квантовых компьютеров в своих бизнес-процессах. Для этого они заключают контракты с ведущими производителями квантовых компьютеров и инвестируют в стартапы, ориентированные на их разработку на новой физической среде и предоставлении облачных сервисов квантовых вычислений.
Стоимость современного квантового компьютера запредельно велика. Она не по карману не только рядовым компаниям, но даже очень крупным. Естественной бизнес-моделью использования квантового компьютера является облачная модель.
Ряд разработчиков и владельцев квантовых компьютеров предоставляют услугу и интерфейс прикладного программирования для удаленного использования реальных кубитов любому заинтересованному. Причем такой бэкэнд предоставляется бесплатно, без ограничений квантовых вычислений. Так что вы можете поработать сегодня на реальном квантовом компьютере, если умеете работать с Python и имеете постоянное интернет-соединение. Конечно, очереди за бесплатным сервисом затрудняют работу с такими задачами, как квантовое машинное обучение, но почувствовать реальность квантовых вычислений довольно просто.
Если говорить про будущие внедрения квантовых компьютеров, то Джем Дильмегани, основатель аналитической компании AIMultiple, рассматривает следующие рынки как перспективные.
Автомобильный рынок
Например, для оптимизации больших автономных парков. Так, Volkswagen сотрудничает с Google, чтобы использовать квантовые вычисления для разработки своих автономных транспортных средств.
Энергетика
Управление электроэнергетики и водоснабжения Дубая (DEWA) работает с Microsoft с 2020 года над использованием квантовых вычислений для оптимизации энергопотребления.
В Министерстве энергетики США (DOE) есть две лаборатории, созданные специально для интеграции квантовых вычислений в оптимизацию сети.
Рынок погодных прогнозов
IBM использует квантовые вычисления для точного прогнозирования погоды, в настоящее время обслуживая почти всех поставщиков потребительских технологий, например, Apple, Amazon, Google и Facebook.
Финансовый рынок
Автоматическая торговля (например, прогнозирование финансовых рынков).
Для анализа рисков. В 2020 году Caixa Bank запустил пилотную программу по использованию квантовых вычислений для моделей классификации рисков.
Оптимизация портфеля. В 2021 году KPMG провела пилотный бенчмаркинг управления портфелем и обнаружила, что квантовые вычисления работают лучше, чем любые другие методы бенчмаркинга для краткосрочных инвестиций.
Обнаружение мошенничества. В 2022 году PayPal заключила партнерское соглашение с IBM, чтобы использовать квантовые вычисления для обнаружения мошенничества.
Рынок страховых услуг
Оценка инструментов, страховые взносы в сложных случаях. Компания медицинского страхования Anthem планирует использовать решение IBM для квантовых вычислений для задач, требующих большого объема данных, например, для выявления аномалий здоровья.
Логистика
Оптимизация маршрутов и трафика: компания DWave, занимающаяся контролем качества, в партнерстве с Toyota провела исследование, которое доказало, что использование контроля качества для прогнозирования и оптимизации трафика работает лучше, чем существующие решения.
Оптимизация цепочки поставок и запасов: приложение контроля качества еще не является признанным решением в оптимизации цепочки поставок, но крупные компании (например, Coca Cola Japan), запустили крупномасштабные пилотные проекты.
Производство
Оптимизация конструкции (например, аккумуляторы, чипы, транспортные средства и т. д.): Daimler работает с технологией квантовых вычислений IBM для создания более долговечных чипов.
Фармацевтический рынок
Предсказание взаимодействия лекарств. Биотехнологическая компания из Массачусетса заключила партнерское соглашение с 1QBit, чтобы использовать квантовые вычисления для молекулярного сравнения при разработке лекарств.
Персонализированная медицина с учетом геномики. Cambridge Quantum, исследовательский партнер Roche и Crownbio, разрабатывает технику квантовых вычислений для анализа генетических данных для лечения рака.
Технологии исследования и программное обеспечение.
Исследования лекарств. Молекулярная биология и здравоохранение также включают в себя процесс, аналогичный химическим исследованиям, который может заменить лабораторные эксперименты моделированием квантовых вычислений. Выпуск препарата — сложный процесс, который занимает много лет и стоит около 2,7 млрд долларов.
Ускорение процесса утверждения лекарств. Благодаря исследованию воздействия заболеваний на организм человека и моделированию на молекулярном уровне квантовые компьютеры могут ускорить тестирование лекарств.
Квантовые вычисления – это близкая реальность?
Квантовые вычисления – это реальность, но пока еще далекая от регулярного использования в индустрии. Темпы продвижения квантовых вычислений зависят от числа специалистов, которые могут внести реальный вклад в их развитие. И здесь нужно создавать, развивать и поддерживать коллективы физиков, строящих все новые материальные воплощения для управления квантовыми эффектами. Кроме того, в поддержке нуждаются группы программистов и математиков, развивающих программные средства квантовых вычислений и их гармоничного сочетания с миром классического компьютинга. Нужна целенаправленная работа по поиску и стимулированию специалистов в прикладных областях, которые смогли бы перевести проблемы из своей области на язык квантовых представлений. Добавлю, что в Artezio открыта лаборатория искусственного интеллекта, и мы уделяем внимание QML.
Мы стремимся, чтобы команда Artezio была в курсе самых передовых технологий, поэтому ежегодно Владимир Крылов обновляет и читает большой увлекательный внутренний курс по машинному обучению для разработчиков и аналитиков, на который может записаться любой сотрудник компании. Так что если вы ИТ-специалист и хотели бы получить уникальные знания и навыки, присмотритесь к списку вакансий на нашем сайте.
А еще 10 июня в 12.00 по МСК состоится публичный онлайн-вебинар доктора технических наук Владимира Крылова на тему «Знакомимся с квантовым машинным обучением (QML)». В нем можно принять участие бесплатно и задать вопросы лектору. Для регистрации на вебинар достаточно заполнить простую форму. Все зарегистрированные участники получат на указанный при регистрации e-mail инструкции для подключения к трансляции. Будем рады всем, кто интересуется QML.
Комментарии (36)
karambaso
31.05.2022 13:05Именно там в параллельных нашему миру других мирах и происходят параллельные операции
Какое-то антинаучное утверждение. В науке принято опираться на доказанные выводы и понятные факты, а здесь предлагается верить в существование неких миров, где всё за нас само вычисляется каким-то магическим образом.
Например, когда уровень воды в бассейне после открытия выходной трубы понижается, нам нет нужды привлекать параллельные миры и иноплатнетян, мы понимаем, что на молекулы воды воздействует сила тяжести, которая создаёт реакцию от молекул на их соседей, которая, в свою очередь, расталкивает этих соседей и приводит воду в движение в заданном направлении. Что-то подобное должно быть и в квантовом мире. И с такой же степенью подробности. А если подробности автору недоступны, то тогда вопрос квантовых вычислений автором не понят, ну и поэтому не стоит писать умные статьи на эту тему. Или хотя бы не затрагивать научные вопросы, и потому использовать только давно затасканные рекламные объявления, что сведёт ценность статьи к нулю, да.
AndyKy
31.05.2022 13:50+1Вот тут, например, есть более четкое объяснение в выигрыше кубитов относительно битов:
https://azure.microsoft.com/ru-ru/overview/what-is-a-qubit/#qubit-vs-bit
Но не могу сказать, что мне от этого становится полностью понятно как это работает, тема действительно сложная. Боюсь, что без понимания квантовой механики придется довольствоваться простыми объяснениями. С водой в бассейне не такая запутанная история. А профессору Крылову, кстати, можно будет задать вопрос на вебинаре
ALogachev
31.05.2022 14:28+7Квантовая механика хороша тем, что ее можно и понимать и не понимать одновременно :)
karambaso
31.05.2022 19:23Возможно ситуация такая - мы настраиваем интерференционную картину так, что бы повысить вероятность проявлений интерференции в конкретных точках. Затем запускаем процесс интерференции много раз (миллиарды). И с какой-то вероятностью получаем оценку координат тех самых "конкретных точек".
Например, если длину волны принять за 1 и построить множество прямоугольных треугольников на этих волнах таким образом, что бы каждый последующий был на единицу длиннее по наименьшей стороне, то в точках, соответствующих трём вершинам треугольников с целыми длинами сторон, мы получим "подсвеченную" интерференцией картину, то есть таким образом найдём все значения пифагоровых троек, правда только в рамках ограничений по максимальному размеру треугольника.
В примере параллельность вычислений заключается в одновременном распространении и взаимодействии большого количества фотонов или других волновых частиц. Правда при длинах волн порядка световых получим пифагоровы тройки лишь до миллиарда на метровой установке, что соверешнно неинтересно, поскольку в таких пределах все тройки давно вычислены.
omxela
31.05.2022 22:02вопрос квантовых вычислений автором не понят
В голову автора читатель не залезет. Возможно, профессор очень хорошо всё понимает, вот только пишет из рук вон. Параллельные миры - это что-то за гранью добра и зла. Замечу, что речь, собственно, идёт не о квантовой механике. Понятие кубита и кубайта можно просто постулировать, не рассматривая в рамках информатики конкретную физическую реализацию, которая может быть разной, о чём автор пишет. А вот принципиальный вероятностный характер квантовых вычислений и, соответственно, их результатов как-то обойден стороной. Или я что-то пропустил. Фейнмановские лекции о вычислениях были опубликованы в 1996 г. после смерти автора. Редактор лекций (один из) Tony Hey написал об этом хорошую, на мой взгляд, статью (Contemporary Physics, 1999, vol. 40, № 4, pp. 257-265), которая вполне годится в качестве и введения в предмет, и источника базовых ссылок. Как все понимают, за прошедшее с тех пор время было написано ну очень много чего. Однако иногда полезно припасть к истокам. В своё время мне понравился обзор Rieffel & Polak "An Introduction to Quantum Computing for Non-Physicists" (ACM Computing Surveys, 2000, vol. 32, №3, pp. 300-335). Не сомневаюсь, что профессор всё это тоже читал.
karambaso
01.06.2022 01:52Понятие кубита и кубайта можно просто постулировать, не рассматривая в рамках информатики конкретную физическую реализацию
Если не рассматривать реализацию, вы не получите понимания причин ускорения вычислений.
Shkaff
01.06.2022 10:13+1Как уже обсуждали выше, параллельные миры - это из многомировой интерпретации квантовой механики (мой пост про это). Согласно ей, квантовое взаимодействие само по себе полностью детерминистично. Строго говоря, вся Вселенная является одной волновой функцией, которая полностью детерминистично эволюционирует согласно уравнению Шредингера. В ней есть "ветки", которые мы воспринимаем как классический мир - их много, и на характерных временах и масштабах они связаны слабо. В процессе любого измерения наша ветка-мир делится на множество миров, в каждом из которых реализуется один из исходов измерения. Для нас, находящихся внутри этой ветки, результат измерения выглядит полностью случайным.
Эта интерпретация полнее других описывает физические законы, но, конечно, сложнее для понимания.
Так вот, квантовые компьютеры часто рассматривают именно в рамках этой интерпретации, т.к. процесс ветвления миров отлично ложится на концепцию множества последовательных операций в КК. Оказывается, удобно представить, что в результате измерения в конце работы алгоритма оказывается множество параллельных миров, где каждый результат реализован. В этом контексте и пишет автор.
Стоит заметить, что параллельные миры в этой интерпретации - скорее метафора, удобная для объяснения нашего обыденного опыта. В реальности все является единой неделимой волновой функцией Вселенной.
nzamb1
01.06.2022 12:04Многомировая интерпретация очень некрасива. Это как если нам нужно помыть посуду и каждый раз вместо этого мы строим новый дом.
Shkaff
01.06.2022 12:12Ну пока она единственная полностью рабочая, которая использует только известную нам физику. А красота - это не критерий истинности для физической теории. На мой вкус, например, это самая красивая интерпретация.
nzamb1
01.06.2022 15:33Она не описывает, что происходит в момент измерения и потому она, для меня, ничем не лучше других интерпретаций.
Shkaff
01.06.2022 15:38Описывает. Измеритель запутывается с измеряемым объектом. Дальше происходит декогеренция, которая приводит к разделению разных ветвей волновой функции.
Shkaff
31.05.2022 14:04+15При объяснении работы квантового компьютера главный вопрос состоит в
том, где же в нем выполняются параллельно все те вычислительные
операции.В квантовом компьютере не происходит параллельного выполнения операций. Это хорошо объясняет вот этот
традиционный комикс от Скотта Ааронсона (одного из главных специалистов по квантовым вычислениям): "Поговорите с детьми о квантовых компьютерах"
Shkaff
31.05.2022 14:22+7Кубиты – это квантовые объекты для взаимодействия с параллельными
мирами. Программировать квантовый компьютер значит управлять этим
взаимодействием.Если уж и привлекать тут многомировую интерпретацию, стоит уточнить, что эти миры разделяются в "параллельные миры" в момент измерения (декогеренции) в конце работы алгоритма (если не учитывать коррекцию ошибок). До этого момента они неотличимы за пределами квантового компьютера.
Квантовый компьютер в конструкции имеет существенно больше элементов
глубокого охлаждения (вплоть до криогенных температур в 0.015 градуса
Кельвина)Только для одной конкретной архитектуры (на сверхпроводниках). Например, КК на ионах или фотонах не требует охлаждения. Мне кажется, как раз эти системы и будут наиболее успешны в будущем - они гораздо компактнее в перспективе.
Существенно большие реальные перспективы видны в разработках алгоритмов в
области исследований молекулярных и атомных структур вещества.Стоит уточнить, что тут речь о квантовых симуляторах, которые несколько другие по задачам и требованиям, чем универсальные КК, о которых речь идет выше. Квантовые симуляторы в целом уже работают успешно.
Ququmber
31.05.2022 19:13+1Добрый вечер. Не совсем верно. Квантовые компьютеры как раз могут использоваться для квантовой симуляции молекул, материалов и так далее. Два самых известных подхода это вариационный и троттеризация оператора эволюции. Как раз это рассматривается в качестве наиболее перспективного и естественного использования квантовых компьютеров.
Shkaff
31.05.2022 19:22Да, ошибочка вышла, спасибо за поправку! Я почему-то подумал в другую сторону.
lizergil
31.05.2022 15:02+1Кому и зачем: какие задачи способен сегодня решать квантовый компьютер?
Квантовый компьютер уже отлично справляется с задачей распила бюджетов.
KvanTTT
31.05.2022 16:12Я не понял как перешли от алгоритма Гровера (уже заезженный пример, который встречается в любой статье про квантовые вычисления) к прикладным алгоритмам типа прогноза погоды? Какие там входные/выходные данные, что именно делает квантовый компьютер, как это все описывается?
Ququmber
31.05.2022 17:40+3"Существенно большие реальные перспективы видны в разработках алгоритмов в области исследований молекулярных и атомных структур вещества. В первую очередь это вычисления молекулярных гамильтонианов и их использования в квантовых алгоритмах для поиска информации об электронной структуре молекул и их взаимодействия с другими молекулами. С помощью таких алгоритмов решены практические задачи синтеза материалов с заданными свойствами, лекарств, связывающих определенные молекулы в живом организме.
Есть еще одна область, где квантовые алгоритмы уже дают заметные преимущества – это задачи из финансовой области, например, оптимизация и диверсификация портфеля, ценообразование опционов, «бычьи» и «барьерные спреды», варианты ценовой корзины, ценообразование активов с фиксированным доходом, анализ кредитного риска. Здесь в основе лежит решение задачи оптимизации с помощью квантового приближенного алгоритма оптимизации и вариационного алгоритма оптимизации. Также оказалась востребованной целая группа квантовых алгоритмов оптимизации широкого применения, таких, как поисковый алгоритм Гровера, квадратичного программирования, проблем коммивояжера, маршрутизации транспорта и других."
Никакие практически значимые задачи пока на квантовых компьютерах не решены, не надо вводить людей в заблуждение столь явным образом. Пока эти устройства слишком зашумлены. Остается открытым вопрос, могут ли такие задачи вообще быть решены без полноценной или близкой к оной коррекции ошибок. Это действительно нетривиальный вопрос. Многие специалисты считают, что нет, не могут, так как ошибки операций нужно еще снизить на несколько порядков для этих целей. Тогда это означает, что практическая значимость отодвигается в неопределенное будущее, так как для отказоустойчивости скорее всего потребуются тысячи или даже десятки тысяч физических кубитов на каждый логический кубит (имеем в виду наиболее перспективный поверхностный код коррекции ошибок). С соответствующими системами управления всем этим хозяйством. Пока даже неясно, какая физическая реализация квантового компьютера может такое позволить сделать. У наиболее продвинутой сверхпроводниковой слишком велики размеры индивидуальных кубитов, чтоб сделать чип с миллионом кубитов и засунуть его в криостат. У ионов проблемы с масштабированием - больше нескольких десятков ионов удерживать и управлять их состояниями не получается уже давно. Остальные реализации в еще более проблематичном состоянии.
Вообще, заметка очень поверхностная и легковесная. И выражения вроде "вычисления гамильтонианов" ее не красят.
AndyKy
31.05.2022 19:33+1Спасибо, про проблему с ошибками очень любопытно. Автор вроде и не говорит, что проблем решены - в шапке "Несмотря на все успехи, наука очень далека от создания по-настоящему массовых квантовых вычислительных технологий". Насчет "решены задачи", тут мне кажется отсылка к чему-то типа вот этого:
https://1qbit.com/blog/quantum-computing/quantum-computing-and-more-effective-drugs/
1QBit has developed a Graph-Based Molecular Similarity (GMS) method1 that compares two input graphs and returns two kinds of information: it provides a similarity score representing the degree to which the molecules have been judged to have similar structure as identified by the algorithm; and it identifies the structures they have in common. This method is formulated as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which is a form suitable to be solved using a quantum annealer.
Типа задача сформулирована так, что ее можно будет решить на квантовом компьютере, когда подходящий появится. Т.е. софтверная часть решена, дело за хардверной, код написан осталось запустить. Наверное это так надо понимать.
Ququmber
31.05.2022 20:33+2Так дело в харде, а не в алгоритмах. Перспективных квантовых алгоритмов придумано множество.
phenik
01.06.2022 08:28Пока эти устройства слишком зашумлены. Остается открытым вопрос, могут ли такие задачи вообще быть решены без полноценной или близкой к оной коррекции ошибок. Это действительно нетривиальный вопрос. Многие специалисты считают, что нет, не могут, так как ошибки операций нужно еще снизить на несколько порядков для этих целей.
У обычной электроники существует аналогичная проблема — случайные сбои, конечно не в соизмеримых масштабах, тем не менее. Как то она решена практически приемлемым способом, и коррекция кв. ошибок будет решена, возможно с помощью нейросетевых технологий, как примеры работ в этом направлении 1, 2, 3, 4, 5 (ссылки на оригинальные работы внутри).
Вообще, эти две технологии будут тесно взаимодействовать в перспективе (1, 2, 3), и позволят разрешить многие проблемы, возможно включая переосмысление уровня (способа) физического описания. Физики пытаются объяснить ментальные феномены, включая сознание, с помощью кв. эффектов (Пенроуз, и др. попытки), однако, это сомнительно по многим причинам, в том числе и по причинам приводящим к необходимости коррекции ошибок в кв. вычислительных системах. Более перспективны решения, кот. получило название квантовоподобных систем, и связаны с применением кв. формализма к когнитивным процессам, кот. позволило естественным образом объяснить многие странности в области принятия решений, восприятия и мышления, не поддающиеся простым классическим методам объяснения. Сравнение двух подходов, и ресурсы последнего можно посмотреть в этой презентации. Хотя биологические нейроны часто представляют как дискретные устройства, из-за импульсного характера их активности, в действительности это аналоговые системы. Эволюция нашла способы решения проблем борьбы с разнообразными шумами сопровождающими эту активность, и даже использовать их. Возможно в этих нейроморфно-квантовых сетях также удастся решить эти проблемы с шумами. Самым интригующим результатом применения этих сетей к решению физических проблем может стать новый способ представления теорий, включая фундаментального уровня — они не будут иметь формального описания. Создание ТО и КМ лишило физическое описание наглядности, кв. нейросети возможно лишат их формально-логического уровня представления. Хотя возможно эти модели частично будут факторизоваться и представляться традиционным образом с помощью формул и интерпретаций параметров. Нейросетевой джин в физике уже выпущен на свободу)Ququmber
01.06.2022 10:12Будет ли решена проблема коррекции ошибок в квантовых компьютерах в достаточной степени, не будет, и если будет, то когда - мы этого не знаем. Нейросетевые технологии могут помочь, но вряд ли стоит от них ожидать чуда. Ясных идей по поводу того, как они могут в этом деле совершить качественный рывок, нет. Пока все крутится вокруг тех же поверхностных кодов, кодов Шора и так далее, которые придуманы уже много лет назад. Нейросети к ним предлагается прикручивать для улучшения процесса, но качественного изменения оценки требуемых ресурсов они пока не предоставляют.
Насчет всего остального - любопытный футуризм, но не более того. Однако имеет право на существование.
Что касается коренного изменения парадигм, который якобы принесут (квантовые) нейросети, не очень понятно, что в них принципиально нового. Численные методы в науке активнейшим образом используются и так. Да, "пальцевые" интерпретации результатов счета не всегда возможны, но пока ни к каким революциям это не привело. К тому же, научные революции в прошлом были всегда связаны с глубоким переосмыслением физического устройства мира, которое к математике имело лишь опосредованное отношение (тем более к вычислительной математике). Вспомним ньютоновскую механику, теорию относительности, квантовую механику. Вряд ли в будущем тут что-то принципиально изменится.
Другое дело, что описанную Вами картину можно интерпретировать так: в будущем нейросети смогут сами "думать" на таком уровне, что человек уже не сможет понимать, что они делают. Но тогда получается, что уже творческо-мыслительная функция переходит от человека к этим искусственным системам, этак мы далеко зайдем в наших футуристических фантазиях. :-)
phenik
01.06.2022 11:46К тому же, научные революции в прошлом были всегда связаны с глубоким переосмыслением физического устройства мира, которое к математике имело лишь опосредованное отношение (тем более к вычислительной математике). Вспомним ньютоновскую механику, теорию относительности, квантовую механику. Вряд ли в будущем тут что-то принципиально изменится.
Совершенно верно. Концептуальные физические модели всегда предшествуют формальным. Формализмы всегда завершали разработку фундаментальных физ. теорий, создавались или дорабатывались под их концептуальные модели, их может быть несколько, но все они эквивалентны. Так было включая до создания КТП, и реализации СМ. Затем что-то пошло не так. Следующая фундаментальная теория — ТС, создавалась не на базе новой концептуальной модели базирующейся на фактах не объясняемых ОТО или СМ, а на обобщении частного формализма. С того времени в этой области много чего было сделано интересного, но в основном преуспели в разработке новых математических методов) Это тоже результат, но не тот который ожидали, как то разработка общепринятой теории кв. гравитации. Эти ожидания можно отнести и к др. теориям кандидатам. Вопрос — почему? К физикам за ответам на этот вопрос обращаться бесполезно. Они варятся в этом соку, особенно теоретики, и готовы еще тысячи лет биться) Ситуация больше просматривается со стороны области когнитивных наук, кот. исследуют возможности и ограничения человеческого познания. Дело в том, что интеллект и сознание появились в какой-то мере случайно, в том виде, как они проявляют себя у человека. Эволюционно они предназначались для более успешной борьбы за существование вида и продление рода в тех экологических условиях, когда начали развиваться, а вовсе не для постижения тайн Вселенной. Если совсем коротко, то человек по видимому ограничен в выборе базисных идей (концептов), включая физических, если останемся в том виде каким, какими нас создала эволюция. Немного аргументации, с использованием источников, см. этот комент.Но тогда получается, что уже творческо-мыслительная функция переходит от человека к этим искусственным системам, этак мы далеко зайдем в наших футуристических фантазиях. :-)
Возможно нейросетевой интеллект в симбиозе с естественным поможет ослабить эти ограничения, расширить восприятие и сознание, выработать новые концепты. Возможно для этого также придется задействовать нейроинтерфейсы, для передачи информации непосредственно в мозг. Фантазией это уже не назовешь, учитывая окружающих вокруг уткнувшихся в разные дисплеи) Что касается использования ИНС в физике, то это быстро нарастающий тренд, вот ссылки для примеров применения, охват удивляет.
Кстати, упомянутая вычислительная математика здесь не причем, это один из этапов познания, вычисления всегда реализуются физическими процессами. Если конечно вы не сторонник симуляционных теорий Вселенной)
Shkaff
01.06.2022 09:53+2Кстати, лучшее объяснение работы квантового компьютера было в блоге Вастрика. Всем горячо рекомендую к прочтению!
divanus
01.06.2022 16:15Для обывателя пожалуй стоит сказать, что QPU будут как сейчас GPU, а то народ может подумать, что все, новая эра домашних микроволновок.
pronvit
Утверждает так, как будто своими глазами видел.
Zoolander
- - Почему вы рисуете ангелов в ботинках? Где вы видели таких ангелов?
-- А где вы видели ангелов без ботинок, святой отец?
AndyKy
Эта тема хорошо раскрыта в документальном мультфильме Рик и Морти! Предположу, что где-то по пути редактирования материала мысль плавно превратилась в утверждение. Если что Владимиру Владимировичу можно будет задать вопрос на вебинаре, а пока попросили у него уточнения - сразу обновим, как ответит.
Yuribtr
То то я смотрю у меня комп сегодня тормозит как то необычно сильно. Видимо в параллельной вселенной кто то на нем майнит…
mrtippler
Не в параллельной. Просто, кто-то майнит. :)
AndyKy
Уточнили у автора, мы оба невнимательно прочитал фразу "И ответ находится в интерпретации квантовой механики, называемой “многомировой”:". Т.е. да в рамках "многомировой интерпретации" можно сказать, что видел своими глазами (ну, на кончике пера) параллельные миры. У уважаемого @Shkaff есть, кстати, публикация на эту тему https://habr.com/ru/post/444880/ там описано как это можно понимать)