Google razkriva, kako lahko kvantni računalniki prekašajo sodobne superračunalnike

Google razkriva, kako lahko kvantni računalniki prekašajo sodobne superračunalnike

Odkar so bili prvi kvantni računalniki zasnovani v zgodnjih osemdesetih letih prejšnjega stoletja, so raziskovalci upali na dan, ko bodo te naprave Lahko reši probleme, ki so pretežki za klasične računalnike. V zadnjih petih letih so ti stroji dejansko začeli izzivati ​​svoje klasične dvojnike - čeprav dokončna zmaga nad njimi do zdaj ni bila dosegljiva.

V trenutni fazi bitke za tako imenovano 'kvantno prednost' Googlovi raziskovalci pravijo, da so določili pogoje, pod katerimi Kvantni računalniki lahko prekašajo svoje klasične kolege. Da bi razumeli te pogoje, so uporabili kvantni procesor, imenovan Sycamore, za izvajanje naključnega vzorčenja vezja (RCS), preprostega kvantnega algoritma, ki v bistvu proizvaja naključno zaporedje vrednosti.

Ekipa je analizirala rezultate Sycamoreja in ugotovila, da bi ga klasični superračunalniki lahko "prevarali" ali premagali v načinu z visokim šumom med izvajanjem RCS. Ko pa so se motnje zmanjšale na določeno mejo, je Sycamorejev izračun postal tako zapleten, da je bila izvedba prevare dejansko nemogoča – ocenjeno je bilo, da bi najhitrejši klasični superračunalnik na svetu potreboval deset bilijonov let. To spoznanje je bilo sprva v predtisku poročali na strežniku arXiv lani in danes v Nature 1 objavljeno.

Quantum strokovnjaki poudarjajo, da to predstavlja prepričljiv dokaz, da je Sycamore sposoben prekašati vsak klasičen računalnik, ki poganja RCS. Leta 2019 je Google poročal, da bi njegov kvantni računalnik lahko poganjal RCS in dosegel kvantno prednost. Od takrat pa so klasični računalniki izvajali algoritem hitreje, kot je bilo ocenjeno, kar je izničilo domnevno prednost. Michael Foss-Feig, raziskovalec kvantnega računalništva pri programskem podjetju Quantinuum v Broomfieldu v Koloradu, pojasnjuje: "Google je opravil odlično delo pri pojasnjevanju in odpravljanju številnih znanih težav z RCS." Novi rezultati kažejo, koliko hrupa imajo lahko kvantni računalniki in še vedno premagajo klasične računalnike.

Stalno tekmovanje med klasičnimi in kvantnimi računalniki je gonilni dejavnik na tem področju, pravi Chao-Yang Lu, kvantni fizik na Šanghajski univerzi za znanost in tehnologijo. To tekmovanje je spodbudilo raziskovalce k izdelavi večjih in kakovostnejših kvantnih računalnikov.

Zadnji rezultat Googla pa ne pomeni, da bodo kvantni računalniki nadomestili klasične računalnike. Sycamore na primer ne more izvajati tipičnih operacij navadnega računalnika, kot je shranjevanje fotografij ali pošiljanje e-pošte. Sergio Boixo, vodja Googlovega projekta kvantnega računalništva v Santa Barbari v Kaliforniji, pojasnjuje: "Kvantni računalniki niso hitrejši - so drugačni." Končno so namenjeni izvajanju klasično nemogočih - in uporabnih - nalog, kot je natančna simulacija kemičnih reakcij.

Procesor Sycamore je videti podoben silicijevim čipom, ki poganjajo vsakdanje prenosne računalnike, vendar je posebej izdelan za nadzor elektronov, ki tečejo skozi njega, s kvantno natančnostjo. Za zmanjšanje temperaturnih nihanj, ki bi uničila občutljiva stanja elektronov in povzročila hrup, se čip hrani pri ultra nizkih temperaturah blizu absolutne ničle.

Namesto klasičnih bitov (ki so vedno 0 ali 1) kvantni čip uporablja kubite, ki izkoriščajo sposobnost elektronov, da so v mešanici stanj. Kvantni računalnik lahko izvaja nekatere naloge z uporabo eksponentno manj kubitov kot bitov, ki bi jih potreboval klasični računalnik. Na primer, klasični računalnik potrebuje 1024 bitov za zagon algoritma RCS, medtem ko kvantni računalnik potrebuje le 10 kubitov.

Pred petimi leti je skupina Googlovih raziskovalcev poročala v Nature 2, da bi klasični superračunalnik potreboval 10.000 let, da poustvari 200-sekundni RCS na njihovem 53-kubitnem računalniku. Skoraj nemudoma je bila trditev na udaru; Raziskovalci tehnološkega velikana IBM so na spletu objavili prednatis 3, ki je nakazoval, da bi lahko superračunalnik dejansko opravil nalogo v nekaj dneh. Junija so Lu in njegovi kolegi uporabili zmogljive klasične računalnike, da so ponaredili rezultat v nekaj več kot minuti 4.

Googlov rezultat za leto 2019 ni edini, na katerega vplivajo klasični ponaredki. Junija 2023 so IBM-ovi raziskovalci in drugi poročali o dokazih 5 da njihov 127-kubitni računalnik lahko reši potencialno uporabne matematične probleme, ki "presegajo onkraj brutalnih klasičnih izračunov." V nekaj tednih je pokazalo več študij 6, 7 da bi lahko klasični pristopi še naprej tekmovali.

Boixo in njegovi kolegi so želeli razumeti, kako hrup naredi kvantne računalnike ranljive za klasične ponaredke. Ugotovili so, da že majhne razlike v stopnji napake kubita - od 99,4 % brez napak do 99,7 % - povzročijo, da se Sycamore obnaša, kot da bi bil v novem stanju, podobno kot se snov spremeni iz trdne v tekočo.

»Kar [hrup] naredi je, da spremeni sistem v nekaj klasičnega,« pravi Boixo. Ko je posodobljena različica Sycamore s 67 kubiti presegla določen prag hrupa, je njen izhod RCS postalo klasično nemogoče simulirati.

V zadnjih dveh letih so bili poskusi, da bi presegli klasične superračunalnike, osredotočeni tudi na zmanjšanje hrupa kubitov. Foss-Feig in njegovi kolegi so izvajali RCS na 56-qubitnem kvantnem računalniku z nizko stopnjo napak 8 skozi. Z boljšimi kubiti, pravi, "klasični računalniki ne morejo več tekmovati s kvantnimi računalniki, vsaj za RCS."

Nekega dne raziskovalci upajo, da bodo kvantni računalniki dovolj veliki in dovolj brez napak, da bodo presegli konflikt med kvantnimi in klasičnimi računalniki. Za zdaj so zadovoljni z bojem. "Če si ne morete pridobiti prednosti v RCS, najpreprostejši aplikaciji," pravi Boixo, "mislim, da ne morete zmagati v nobeni drugi aplikaciji."

1. Morvan, A. et al. Narava 634, 328–333 (2024).

   člen Google Učenjak

2. Arute, F. et al. Narava 574, 505–510 (2019).

   člen PubMed Google Učenjak

3. Pednault, E., Gunnels, J. A., Nannicini, G., Horesh, L. & Wisnieff, R. Prednatis na arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.09534 (2019).

4. Zhao, X.-H. et al. Prednatis pri arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.18889 (2024).

5. Kim, Y. et al. Nature 618, 500–505 (2023).

   člen PubMed Google Učenjak

6. Tindall, J. et al. Prednatis pri arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.14887 (2023).

7. Begušić, T. & Kin-Lic Chan, G. Preprint na arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.16372 (2023).

8. DeCross, M. et al. Prednatis pri arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02501 (2024).

Prenesite reference