В качестве физического кубита используются фотоны, нейтральные атомы, ионы, квантовые точки, примеси в кристаллах. Фундаментальные принципы кубитов, простое объяснение того, что такое суперпозиция. Кубитам также характерно неприсущее битам явление квантового запутывания: состояние одного такого элемента связано с состоянием другого независимо от расстояния между ними. Кубит — это носитель квантовой информации и аналог бита в квантовом мире, основной элемент любых квантовых вычислителей. Термин «кубит» (QuBit — «квантовый бит») был введен физиком Стивеном Визнером в его статье «Сопряженное кодирование» (Conjugate Coding), опубликованной в 1983 году в SIGACT News.
Парадигма квантовых вычислений
- Квантовые компьютеры. Почему их еще нет, хотя они уже есть?
- Квантовые компьютеры | Наука и жизнь
- Физик Алексей Устинов о российских кубитах и перспективах их использования
- Парадигма квантовых вычислений
Что такое кубит в квантовом компьютере человеческим языком
Возможность реализации вычислителя с регистром такого объёма в ближайшие пять лет представляется крайне маловероятной. Однако не исключено, что первые попытки лабораторной реализации подобных алгоритмов или их элементов начнут появляться к концу десятилетия. Рост числа кубитов по годам Другим возможным подходом к борьбе с шумами является не коррекция, а подавление ошибок [14]. 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.
Давайте начнем с практической пользы. Протокол , который я разработал пару лет назад, использует для генерации случайных битов такой же процесс выборки, как и в эксперименте Google. Сам по себе он не впечатляет, но дело в том, что даже убежденному скептику можно продемонстрировать случайность битов, обеспеченную квантовой интерференцией. Надежная случайность битов необходима для шифрования, например, в случае с криптовалютами с доказательством доли владения Proof-of-stake, или PoS — экологичными альтернативами биткоина. Google, кстати недавно купил права на этот протокол. Симуляция квантовых процессов природы. Еще одно практическое применение потребует больше кубитов и более высокое качество работы — как раз сейчас техногиганты спешат обогнать друг друга в конструировании такого устройства.
Это небольшие квантовые компьютеры, которые смогут симулировать квантовые процессы химических веществ и материалов, помогая ученым в их исследованиях. Симуляция квантовой механики, превосходящая количество амплитуд в реальности за счет компьютера, равного по мощности самой природе, — о таком применении говорил Ричард Фейнман в начале 1980-х годов, когда создал концепцию квантового компьютера. Это всё еще самое важное применение этой технологии, которое поможет в разработке чего угодно: от аккумуляторов и солнечных батарей до удобрений и лекарств. Достижение невероятных мощностей. Еще одна веха будущего — квантовое исправление ошибок. В теории эта технология позволит удерживать кубиты в правильном состоянии без помех в течение длительного периода времени. Исследователи полагают, что квантовое исправление ошибок в итоге позволит квантовым компьютерам вырасти от пары сотен кубитов до машин с миллионами или миллиардами кубитов, что сделает мечту Фейнмана реальностью. Но этого пока что никто не сделал — и неизвестно, когда это станет возможным.
Google доказал, что квантовая механика работает В то же время эксперимент Google — это решающее доказательство жизнеспособности самой идеи. Построить квантовый компьютер так трудно, что с тех пор как ученые серьезно взялись за это дело в середине 1990-х, некоторые скептики утверждали, что это попросту невыполнимая задача. Кубиты, говорили они, всегда будут слишком хрупкими, чтобы их контролировать. И если законы квантовой механики предсказывают, что количество амплитуд вычислений растет по экспоненте — что ж, тем хуже для нашего понимания квантовой механики! Эксперимент Google должен дать всем скептикам паузу для размышления. Очевидно, что устройство на 53 кубита действительно смогло просчитать 9 квадриллионов амплитуд, оставив позади все суперкомпьютеры на планете — пусть пока что и в совершенно бессмысленном вычислении. Квантовая механика работает! Это вывод одновременно ожидаемый и поразительный, консервативный и радикальный.
Компьютерная революция началась с одного-единственного изобретения — транзистора.
А на проверку 70 кубитов нужен суперкомпьютер величиной с огромный город. Есть ли какая-то научная ценность в бодании двух технологических гигантов? Является ли формальное «квантовое превосходство», пока что не применимое к жизни, важной вехой? И когда вообще ждать от этого всего практической пользы? Предположим, Google все-таки достиг квантового превосходства — что конкретно это доказывает и кто вообще в сомневался в том, что квантовое исчисление мощнее двоичного? Чем полезен квантовый компьютер? Давайте начнем с практической пользы.
Протокол , который я разработал пару лет назад, использует для генерации случайных битов такой же процесс выборки, как и в эксперименте Google. Сам по себе он не впечатляет, но дело в том, что даже убежденному скептику можно продемонстрировать случайность битов, обеспеченную квантовой интерференцией. Надежная случайность битов необходима для шифрования, например, в случае с криптовалютами с доказательством доли владения Proof-of-stake, или PoS — экологичными альтернативами биткоина. Google, кстати недавно купил права на этот протокол. Симуляция квантовых процессов природы. Еще одно практическое применение потребует больше кубитов и более высокое качество работы — как раз сейчас техногиганты спешат обогнать друг друга в конструировании такого устройства. Это небольшие квантовые компьютеры, которые смогут симулировать квантовые процессы химических веществ и материалов, помогая ученым в их исследованиях. Симуляция квантовой механики, превосходящая количество амплитуд в реальности за счет компьютера, равного по мощности самой природе, — о таком применении говорил Ричард Фейнман в начале 1980-х годов, когда создал концепцию квантового компьютера.
Это всё еще самое важное применение этой технологии, которое поможет в разработке чего угодно: от аккумуляторов и солнечных батарей до удобрений и лекарств. Достижение невероятных мощностей. Еще одна веха будущего — квантовое исправление ошибок. В теории эта технология позволит удерживать кубиты в правильном состоянии без помех в течение длительного периода времени. Исследователи полагают, что квантовое исправление ошибок в итоге позволит квантовым компьютерам вырасти от пары сотен кубитов до машин с миллионами или миллиардами кубитов, что сделает мечту Фейнмана реальностью. Но этого пока что никто не сделал — и неизвестно, когда это станет возможным. Google доказал, что квантовая механика работает В то же время эксперимент Google — это решающее доказательство жизнеспособности самой идеи. Построить квантовый компьютер так трудно, что с тех пор как ученые серьезно взялись за это дело в середине 1990-х, некоторые скептики утверждали, что это попросту невыполнимая задача.
Кубиты, говорили они, всегда будут слишком хрупкими, чтобы их контролировать.
Также у нас есть 25-кубитный компьютер на атомной платформе. Но качество операций лучше на ионной платформе». До конца этого года должны успеть 50 сделать. Посмотрим, может быть, получится и больше», — добавил Юнусов. Квантовые компьютеры в будущем будут использоваться для решения задач, с которыми не могут справиться привычные нам электронные вычислительные машины. Это, например, моделирование природных процессов или очень сложные математические расчеты.
Содержание
- Что такое кубиты и как они помогают обойти санкции?🤔 |
- Квантовые компьютеры: путь от фантастики до реальности и их влияние на науку и бизнес
- Что такое квантовый компьютер? Принцип работы кубитов и квантовых вычислений
- Квантовые компьютеры. Почему их еще нет, хотя они уже есть?
- Инвестиции в квантовые компьютеры: на что стоит обратить внимание
- Вступай в наши группы и добавляй нас в друзья :)
Почему от квантового компьютера зависит национальная безопасность и когда он появится в России
Получаемый кубит называется кубитом на сжатых состояниях, поскольку для кодирования информации одна из квадратур сжимается сильнее стандартного квантового предела. Два кубита можно запутать между собой — тогда они всегда будут выдавать противоположный друг другу результат. Эта машина способна проводить очень сложные и длительные вычисления за счет встроенной в кубиты системы коррекции ошибок.
Как устроен и зачем нужен квантовый компьютер
| Квантовые компьютеры | Наука и жизнь | Куби́т — наименьшая единица информации в квантовом компьютере (аналог бита в обычном компьютере), использующаяся для квантовых вычислений. |
| Квантовый Компьютер Как устроен? Как программировать? Уже? [ДЛИННОПОСТ] | Пикабу | Как уже было сказано, если измерить кубит, в результате будет получено конкретное значение. |
Квантовый компьютер как способ движения в завтра
В качестве физического кубита используются фотоны, нейтральные атомы, ионы, квантовые точки, примеси в кристаллах. Возможные значения кубита можно представить как поверхность сферы с единичным радиусом — специалисты называют ее сферой Блоха. В то время как кубиты имеют четыре значения, в нейронных сетях их несравненно больше, а образуемые ими структуры намного разнообразнее, чем entanglement. За последние двадцать лет количество кубитов в квантовых процессорах увеличилось с одного-двух до сотни (в зависимости от технологической платформы). В последние несколько лет в заголовках научных статей и новостей все чаще стали упоминаться квантовые компьютеры.
Что такое квантовый компьютер? Принцип работы кубитов и квантовых вычислений
В качестве примера можно привести человека. В случае обычного компьютера он может находиться только в одной из двух точек, допустим, это Северный или Южный полюс. В квантовом же мире с некоторой вероятностью человек может находиться в Москве, Владивостоке, на Шри-Ланке или в Дубае. Такими свойствами, расширяющими возможности, могут обладать ионы, фотоны, атомы цезия, лития или рубидия. Алексей Фёдоров, руководитель научной группы «Квантовые информационные технологии» Российского квантового центра: «Ловим атом, каждый в специальную ловушку. Выстраиваем эти атомы в определённом порядке это может быть такая двумерная решетка И при помощи возбуждения заставляем их взаимодействовать. Так наш квантовый компьютер будет инициализировать состояния, выполнять операции. Дальше мы производим считывание. То есть мы считываем состояние атомов.
Если он был возбуждён или если он не был возбужден. И в зависимости от этого получаем ответ на поставленный вопрос».
Да, «как бы» одновременно. Только поймав монетку мы получаем один из результатов нашего измерения. Не поймаем — не узнаем. В чем же драматическая разница с так нелюбимым нами котом? В том, что внутри монетки всегда есть чёткие вероятности её падения орлом или решкой. Но если мы зададимся целью немного «подкрутить» фокус себе на пользу — мы можем сделать монетку из разных сплавов или как-то притягивать одну из сторон магнитом. Отныне всегда, когда слышите про суперпозицию, представляйте себе именно такую подброшенную монетку. Суперпозиция — не загадочный феномен «одновременности», а чёткое и простое отношение двух вероятностей Находясь в «суперпозиции», монетка не просто для нас «как бы одновременно орел и решка», она имеет две вполне стабильные и известные нам вероятности выпадения одного и другого.
Всё это уже намного удобнее использовать на практике, не правда ли? Вероятности мы умеем складывать, умножать, творить другие непотребства, в отличии от мертвых котов. Поэтому и дальше, когда мы будем говорить о квантовых битах, про которые все говорят, что они «одновременно 1 и 0», забейте на это и представляйте себе их как монетки. Каждый бит-монетка имеет строгую вероятностью быть прочитанным как 1 и строгую вероятность 0. Компьютер же может управлять этими вероятностями прямо в полёте пока не прочитает сам бит. Прочитали бит — поймали монетку. Очень удобно. Если вы поняли монетки — вы уже наполовину поняли квантовый компьютер, поздравляю. Простите, я должен был использовать этот каламбур. Представим себе, что мы распилили нашу монетку вдоль.
Как печеньки Oreo. Получилось две монетки — одна только с орлом, вторая только с решкой. Пустая сторона разреза нас щас не интересует. Не подглядывая где какая, мы подбрасываем обе новых монетки в воздух переводим в суперпозицию, как мы теперь знаем. Монетки начинают вертеться в воздухе и не падают потому что они теоретические! Тут квантовый физик скажет, что между монетками создана запутанность. Русская терминология лажает, потому лучше дополнительно запомнить английское слово — Entanglement. Оно встречается чаще. Всё это означает некую «зависимость», «спутанность» или просто «связь» состояний двух монеток. Как видите, никакой магии пока нет, законы физики мы не нарушали, на митинг не выходили.
Мы упаковываем одну из наших новых прикольных крутящихся монеток в коробку и отправляем её своему знакомому в другой город. А еще лучше на другую планету или в соседнюю галактику. Теперь мы оба имеем по монетке, но понятия не имеем орел нам достался или решка. Кажется, пришло время посмотреть. Звучит тупо, да? Вот только Эйнштейн не был доволен такой фигнёй. Монетки находились далеко друг от друга, так? Но результат чтения одной моментально повлиял на значение второй, так? Значит мы только что нарушили теорию относительности и передали информацию быстрее скорости света. На этот раз без штрафа, но я выпишу вам предупреждение.
Но есть и хорошие новости: мы научились создавать системы из двух частиц, которые вот так моментально при чтении одной гарантируют нам значение другой. Мы называем такие половинки «запутанными» друг с другом. Такой вот физически нерушимый IF. Кубит Подойдём к настоящим квантовым вычислениям. Другие статьи в интернете сразу начинают с объяснения кубитов, но мне показалось, что зная три правила выше, нам будет намного проще разговаривать и действительно понять суть кубитов, а не «магию». Теперь можно раскидать всё прямо на пальцах. Кубит qubit — это квантовый бит Звучит крутейше, но для начала вспомним что такое бит. Прямая бочка пошла... Не, в смысле кумплюктерный бит. Когда таких выключателей на стене много, мы даже можем закодировать в них какую-то информацию, чтобы сосед её увидел.
Набор букв АААА, переданных по сети как 01000001 01000001 01000001 01000001, сообщит собеседнику, что вы орёте над его мемом. Любое устройство, на котором вы сейчас читаете эти строки, состоит из таких вот единичек и ноликов. Вся информация кодируется в битах, биты молотит ваш процессор, биты хранятся на диске, образуя байты, мегабайты, гигабайты — вы это знаете лучше меня. Физически нам действительно неважно что у них внутри. В первых компьютерах они были механическими реле, в современных — всего лишь импульсы по 5 вольт, суть осталась та же. 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.
Лебедева РАН при координации госкорпорации «Росатом». Это часть реализации дорожной карты по квантовым вычислениям. Цифровой прорыв: как искусственный интеллект меняет медийную рекламу Сейчас 16 кубитов есть на нескольких платформах, при этом наибольшую вычислительную мощность демонстрирует ионный процессор. До конца 2024 года планируется увеличить число кубитов в отечественных вычислительных машинах до 50-100.
Российские ученые решили сосредоточиться на использовании кубитов из ионов, которые обладают более длительным временем когерентности и, следовательно, обеспечивают больше возможностей для успешного выполнения квантовых алгоритмов с меньшим количеством ошибок. В 2021 году был представлен прототип компьютера на ионах с четырьмя кубитами.
Иными словами, перспективы у него есть, если компания начнёт быстро догонять конкурентов.
Квантовый компьютер на сверхпроводящих кубитах Было бы заманчиво увидеть масштабное применение кубита Nord Quantique. Для кубитов IBM и Google безошибочная работа кубитов означает, что каждый логический кубит должен состоять из 1000 физических кубитов. Для логического кубита Nord Quantique нужен всего один физический кубит или, по крайней мере, десятки, а не тысячи всех этих петелек, резонаторов, коаксиальных разъёмов и прочей мелочи, которая в масштабе представляет то, что мы видим на современных фотографиях квантовых систем: огромные хромированные люстры.
По словам главного квантового архитектора IBM Маттиаса Стефана Mattias Stephan , усилия по созданию этого устройства «открыли путь к масштабированию» квантовых вычислений. Источник изображений: IBM Процессор Condor является частью долгосрочных исследований IBM по разработке крупномасштабных квантовых вычислительных систем. Хотя он располагает огромным количеством кубитов, производительность его сравнима с 433-кубитным устройством Osprey, дебютировавшим в 2022 году.
Это связано с тем, что простое увеличение количества кубитов без изменения архитектуры не делает процессор быстрее или мощнее. По словам Стефана, опыт , полученный при разработке Condor и предыдущего 127-кубитного квантового процессора Eagle , проложил путь к прорыву в перестраиваемой архитектуре процессора Heron. Он был разработан с учётом модульности и масштабирования».
Ранее в этом году компания IBM продемонстрировала, что квантовые процессоры могут служить практическими платформами для научных исследований и решения проблем химии, физики и материаловедения, выходящих за рамки классического моделирования квантовой механики методом грубой силы. После этой демонстрации исследователи и учёные из многочисленных организаций, включая Министерство энергетики США, Токийский университет, Q-CTRL и Кёльнский университет, использовали квантовые вычисления для решения более крупных и сложных реальных проблем, таких как открытие лекарств и разработка новых материалов. Эта система на базе трёх квантовых процессоров Heron станет основой архитектуры квантовых вычислений IBM следующего поколения.
Она сочетает в себе масштабируемую криогенную инфраструктуру и классические серверы с модульной электроникой управления кубитами. В результате систему можно будет расширять в соответствии с будущими потребностями, и «апгрейдить» при появлении следующего поколения квантовых процессоров. Стремясь облегчить разработчикам и инженерам работу с квантовыми вычислениями, IBM анонсировала выход в феврале 2024 года версии 1.
В дополнение к Qiskit, IBM анонсировала Qiskit Patterns — способ, позволяющий квантовым разработчикам легко создавать код и оптимизировать квантовые схемы с помощью Qiskit Runtime, а затем обрабатывать результаты. На презентации он продемонстрировал использование генеративного ИИ на базе Watson X для создания квантовых схем при помощи базовой модели Granite, обученной на данных Qiskit. Это две ключевые характеристики, которые могут привести к появлению коммерческих универсальных квантовых компьютеров.
Архитектура испытана на одно- и двухкубитовых схемах, чем подтвердила свою перспективность. Источник изображения: MIT Современные квантовые вычислители компаний Google и IBM на сверхпроводящих кубитах для построения логических элементов используют так называемые трансмониевые кубиты transmon. В основе таких кубитов лежит джозефсоновский переход , работающий на одной частоте.
Около десяти лет назад были предложены кубиты на двухчастотных джозефсоновских переходах. Архитектурно трансмониевые кубиты можно считать одиночками, тогда как флюксониевые кубиты задействованы группами — цепочками, в которых несколько или даже множество джозефсоновских переходов. В этих группах низкочастотные флюксониевые кубиты использовались для хранения квантовых состояний кубитов , а высокочастотные — для логических операций гейтов.
Со временем было показано, что флюксониевые кубиты способны примерно на порядок дольше удерживать кубиты в когерентном состоянии, что давало время на выполнение логических операций с более низкой вероятностью возникновения ошибок, чем в случае трансмониевых кубитов. Так, одна из работ лета этого года показала, что время жизни флюксониевого кубита достигло 1,43 мс. До недавнего времени специалисты мало работали с флюксонием, но такие его выдающиеся качества игнорировать нельзя — это может стать кратчайшим путём к производительным и масштабируемым универсальным квантовым компьютерам.
Отказоустойчивая квантовая архитектура, в которой трансмониевый кубит связывает два флюксониевых кубита. Источник изображения: American Physical Society В новой работе исследователи из MIT показали, как можно повысить надёжность работы помехоустойчивость флюксониевых кубитов. Дело в том, что сильная связь, образующаяся между флюксониевыми кубитами в цепочке, кроме полезных свойств также вела к увеличению влияния ошибок.
Поэтому учёные фактически разбавили флюксониевые кубиты трансмониевыми, врезав трансмониевый элемент между двумя флюксониевыми. Источник изображения: huawei.
Количество кубитов в квантовых компьютерах — это обман. Вот почему
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. Однако четыре бита используются для хранения того же объёма информации, что два кубита. Восемь бит сохраняют информацию, которую можно сохранить в трёх кубитах, так как 3-кубитная система может хранить восемь состояний — 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110 и 111. И так далее.
График ниже демонстрирует вычислительную мощность кубитов. По оси x отображается количество кубитов, используемых для хранения определённого количества информации. Значения по оси y голубой линии отображают количество битов, необходимых для хранения того же объёма информации, что и в количестве кубитов по оси x, или 2 в степени x. График построен с помощью Desmos. Представьте себе какие возможности предоставляют квантовые вычисления! Квантовые компьютеры также прекрасно подходят для разложения чисел на множители, что приводит нас к RSA шифрованию.
А квантовый компьютер, который способен смоделировать квантовую механическую систему, радикально ускорит процесс. Или фолдинг белка сейчас пытаются сделать рентгеновскими лучами, хитрыми магнитными резонансами. А если будет квантовый компьютер, он сможет смоделировать эту систему, и мы упростим себе жизнь в создании лекарств. Еще ускорится разработка новых материалов для космических полетов, двигателей, сверхпроводящих систем. Сделать лучше не получается, потому что мы пока плохо моделируем. За одно интервью невозможно даже перечислить все те применения квантовых компьютеров, которые можно придумать. Даже если он просто сможет ускорить считанное количество процессов важных операций типа преобразования Фурье — это уже будет серьезным прогрессом. А это только один шаг к созданию универсального квантового компьютера. Поэтому такой хайп. Их уже применяют для оптимизации финансовых портфелей, маршрутов, оптимизации ИИ-алгоритмов. Что может остановить прогресс? Допустим, если время жизни системы 0,001 секунда, то можно не успеть вычислить что-то важное. Надо думать, как удерживать качество вычислений и масштабировать их. Возьмем компанию IonQ — в нее проинвестировали уважаемые инвестиционные фонды со всего мира, она даже стала публичной. Они делают системы на ионах, и проблема в том, что там есть ионные ловушки, но есть предел количества ионов, который можно уловить. И надо придумать механизм связывания ловушек между собой. С этим пока большие проблемы — это сильно мешает масштабировать систему. У других платформ есть похожие серьезные проблемы. Еще есть проблемы с оборудованием — иногда под квантовые компьютеры нужно изобретать новые устройства. Например, специальную оптику, лазеры, вакуумное оборудование, криогенные камеры. Проблем много, но это путь развития — микроэлектроника уже прошла его. Это нормально: под каждый новый процесс промышленность адаптируется и придумываются новые проводящие металлы и другие открытия. Просто вся система пока на ранней стадии зрелости. Основная проблема при создании квантовых компьютеров — это создание кубитов в большом количестве и их связывание, время жизни всей системы — Как не специалистам, которые интересуются квантовыми компьютерами, понимать, действительно ли новое открытие — шаг вперед для этой отрасли или очередная новость ради кликов? На что обратить внимание? Например, количество кубитов — это показатель? Если совсем не понимаешь, — эти бенчмарки очень поверхностно раскроют суть прогресса, а иногда даже введут в заблуждение. Как, например, с количеством кубитов — на самом деле это хорошо, но не говорит о том, насколько система умеет вычислять и с какой точностью. Для меня важно количество связанных между собой логических кубитов, точность вычисления, время жизни системы и способность вычислять практические алгоритмы.
Например, компания D-Wave, которая производит квантовые компьютеры, охлаждает атомы почти до абсолютного нуля, чтобы отсечь все внешние процессы. Поэтому они такие большие — почти всё место занимает защита для квантового процессора. Квантовый процессор на девяти кубитах от Google Зачем нужны квантовые компьютеры Одно из самых важных применений квантового компьютера сейчас — разложение на простые числа. Дело в том, что вся современная криптография основана на том, что никто не сможет быстро разложить число из 30—40 знаков или больше на простые множители. На обычном компьютере на это уйдёт миллиарды лет. Квантовый компьютер сможет это сделать примерно за 18 секунд. Это означает, что тайн больше не будет, потому что любые алгоритмы шифрования можно будет сразу взломать и получить доступ к чему угодно. Это касается всего — от банковских переводов до сообщений в мессенджере. Возможно, наступит интересный момент, когда обычное шифрование перестанет работать, а квантовое шифрование ещё не изобретут. Симметричное шифрование Ещё квантовые компьютеры отлично подходят для моделирования сложных ситуаций, например, расчёта физических свойств новых элементов на молекулярном уровне. Это, возможно, позволит быстрее находить новые лекарства или решать сложные ресурсоёмкие задачи. Сейчас квантовые компьютеры всего этого не умеют — они слишком сложные в производстве и очень нестабильные в работе. Максимум, что можно пока сделать, — заточить квантовый компьютер под единственный алгоритм, чтобы получить на нём колоссальный выигрыш в производительности. Как раз для этих целей их и закупают крупнейшие компании — чтобы быстрее решать одну-две самые важные для себя задачи. Первая часть обучения всегда бесплатная, чтобы попробовать и найти то, что вам по душе.
Добиваемся, чтобы магнитное поле было одинаковым и стабильным. Раньше мы для этого использовали катушки и прецизионные источники тока, сейчас переходим на постоянные магниты. Это тоже должно расширить спектр задач, которые мы сможем решать на нашем компьютере. Таким образом, мы модернизируем почти все компоненты компьютера и параллельно в соседней комнате собираем еще один. Обращаются с запросом много научных групп, но, к сожалению, большинству мы вынуждены отказывать, потому что стоим перед выбором: либо предоставить им компьютер, либо модернизировать его. И чаще выбираем модернизацию. Хотя бы примерно. Чтобы посчитать молекулу гидрида лития, запускается около 200 цепочек расчетов. Там довольно сложные алгоритм и постобработка. Каждую цепочку нужно запускать от 1 тыс. Кроме того, мы бы хотели провести научные исследования, чтобы масштабировать квантовые компьютеры. Для этого нужен третий компьютер, а лучше и четвертый. Мы сейчас работаем с трехмерными ловушками. А для того, чтобы делать компьютеры с числом кубитов больше 50, нужно обязательно работать с планарными, то есть плоскими ловушками на чипах. Это отдельное направление. У нас уже изготовлены первые ловушки в сотрудничестве с Московским институтом электронной техники. Это пока не полноценный компьютер, нам нужно тестировать ловушки, смотреть, как захватываются ионы, делать новые модели. Фактически это еще одна система. Вот уже четыре системы, которые нужно иметь, чтобы проводить полноценные исследования в области квантовых вычислений. Вопрос, хватит ли времени. Когда мы только начинали, я ожидал, что к этому времени у нас будет четыре-пять установок. Но мы ждем поставок.
Революция в ИТ: как устроен квантовый компьютер и зачем он нужен
В роли кубитов могут выступать атомы или электроны — цифровые данные записываются на их спине. Такие кубиты неустойчивы к воздействиям окружающей среды, способной нарушить их корректную работу, а процедура считывания и записи информации на них крайне сложна. В начале 2000-х годов ученые создали «искусственные атомы», которые ведут себя в соответствии с законами квантовой физики, но проще в использовании. Одни из таких объектов — джозефсоновские контакты — состоят из двух сверхпроводников, разделенных тонким слоем диэлектрика.
Это тоже должно расширить спектр задач, которые мы сможем решать на нашем компьютере.
Таким образом, мы модернизируем почти все компоненты компьютера и параллельно в соседней комнате собираем еще один. Обращаются с запросом много научных групп, но, к сожалению, большинству мы вынуждены отказывать, потому что стоим перед выбором: либо предоставить им компьютер, либо модернизировать его. И чаще выбираем модернизацию. Хотя бы примерно.
Чтобы посчитать молекулу гидрида лития, запускается около 200 цепочек расчетов. Там довольно сложные алгоритм и постобработка. Каждую цепочку нужно запускать от 1 тыс. Кроме того, мы бы хотели провести научные исследования, чтобы масштабировать квантовые компьютеры.
Для этого нужен третий компьютер, а лучше и четвертый. Мы сейчас работаем с трехмерными ловушками. А для того, чтобы делать компьютеры с числом кубитов больше 50, нужно обязательно работать с планарными, то есть плоскими ловушками на чипах. Это отдельное направление.
У нас уже изготовлены первые ловушки в сотрудничестве с Московским институтом электронной техники. Это пока не полноценный компьютер, нам нужно тестировать ловушки, смотреть, как захватываются ионы, делать новые модели. Фактически это еще одна система. Вот уже четыре системы, которые нужно иметь, чтобы проводить полноценные исследования в области квантовых вычислений.
Вопрос, хватит ли времени. Когда мы только начинали, я ожидал, что к этому времени у нас будет четыре-пять установок. Но мы ждем поставок. Часть уже в России, чего-то не хватает.
Тем не менее, надеюсь, к середине следующего года мы запустим вторую установку, может, даже третью.
Классическая детская задача про волка, козу и капусту вполне подходит для этого. Напомним условия: крестьянину нужно перевести троицу на другой берег в лодке, которая кроме хозяина вмещает еще один объект. При этом человек не может оставить наедине ни волка с козой, ни козу с капустой по понятным причинам. Если решать задачу с помощью обычного компьютера, можно использовать 4-битную систему, в которой 0 или 1 будут означать берег — левый и правый соответственно.
Например, запись вида 0000 означает, что все находятся на левом берегу, а 1000 — что крестьянин уплыл один, бросив имущество. Единственно верным первым шагом при решении, как мы знаем, будет перевозка козы — это комбинация 1001. Чтобы ПК понял, что именно этот шаг верный, он должен перебрать все варианты по очереди, последовательно пребывая в каждом из 16 состояний. Квантовые компьютеры используют для хранения информации кубиты, которые могут принимать значение 0 и 1 по отдельности, а также 0 и 1 одновременно. То есть они могут пребывать во всех 16 состояниях сразу — это называется суперпозицией в противовес двоичной позиции в обычных устройствах.
Для примера мы использовали простую задачу, но представьте, если состояний не 16, а триллион, и вам нужно найти среди них одно. Даже если обычный компьютер будет обрабатывать каждое состояние за 1 микросекунду это миллионная доля секунды , ему понадобится не меньше недели на решение задачи. Квантовый компьютер справится за 1 секунду, действуя по алгоритму Гровера. Еще раз: что такое квантовый компьютер? Квантовый компьютер — новый тип устройств, он использует в своей работе принципы квантовой механики.
Это раздел науки, которая изучает поведение атомов и еще более мелких субатомных частиц: фотонов, электронов, нейтрино. Законы взаимодействия между ними существенно отличаются от того, что мы привыкли видеть вокруг, в «большом» мире. Единицей информации, как мы выяснили, в квантовом компьютере является квантовый бит, или кубит, одно из свойств которого — суперпозиция, то есть комбинация всех возможных состояний. Представьте, что нужно открыть N дверей. Обычный компьютер будет открывать их по очереди, квантовый может открыть все сразу.
Парадокс кошки Шредингера да, именно кошки — тоже пример суперпозиции, ведь она по условию и живая, и мертвая одновременно.
Квантовые компьютеры не создаются для замены привычных транзисторных. Итак, квантовые компьютеры ориентированы на сложные расчеты. За свои открытия в 1999 году Ричард Фейнман попал в десятку лучших физиков всех времен.
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.
Эксперт рассказал, из чего состоит квантовый компьютер, что такое кубиты и для чего они нужны
| Квантовые вычисления – следующий большой скачок для компьютеров | Кубит может принять значение любого из квадратов в сфере, а бит — только 1 или 0. |
| Квантовые вычисления – следующий большой скачок для компьютеров | Вторая проблема — это заставить кубиты взаимодействовать друг с другом — при взаимодействии их время жизни катастрофически уменьшается. |
| Будущее квантовых компьютеров: перспективы и риски // Новости НТВ | IBM объявила о выпуске квантового процессора Eagle с рекордным количеством кубитов (127). |
| Кубит | это... Что такое Кубит? | Квантовый бит (кубит) может находиться в любом из бесконечного множества промежуточных состояний и плавно переключаться между ними. |
Кульбит кубита. Новейший сверхкомпьютер может победить рак или погубить мир
Отечественные кубиты состоят из четырех джозефсоновских контактов и выполнены методом литографии из тончайших пластин алюминия, толщиной всего 2 нанометра, которые разделены слоем диэлектрика. Суперпозиция кубита может быть представлена вероятностной функцией |ψ, которая зависит от амплитуды кубита в гильбертовом пространстве α и β. Они могут работать, как обычные кубиты, так и как кудиты, представляющие собой расширенную версию кубитов. Куби́т — наименьшая единица информации в квантовом компьютере (аналог бита в обычном компьютере), использующаяся для квантовых вычислений.
Инвестиции в квантовые компьютеры: на что стоит обратить внимание
Из-за суперпозиции отдельный кубит может представлять гораздо больше информации, чем двоичный бит. Отчасти это происходит из-за того, что при начальном вводе кубиты могут перебирать методом грубой силы огромное число возможных результатов одновременно. Окончательный ответ появляется лишь когда ученые измеряют кубиты — так же, используя микроволновые сигналы — что заставляет их «коллапсировать» в двоичное состояние. Зачастую ученым приходится производить расчеты несколько раз, чтобы проверить ответ. Запутанность — еще более потрясающая штука. Применение микроволновых импульсов на пару кубитов может запутать их так, что они всегда будут существовать в одном квантовом состоянии.
Это позволяет ученым манипулировать парами запутанных кубитов, просто изменяя состояние одного из них, даже если они физически разделены большим расстоянием, отсюда и «жуткое действие на расстоянии». Из-за предсказуемой природы запутанности, добавление кубитов экспоненциально увеличивает вычислительную мощность квантового компьютера. Интерференция — последнее из свойств, которые реализуют квантовые алгоритмы. Представьте себе катящиеся волны: иногда они подгоняют друг друга действуют конструктивно , иногда гасят деструктивно. Использование интерференции позволяет ученым контролировать состояния, усиливая тип сигналов, приводящих к правильному ответу, и отменяя те, которые выдают неверные ответы.
Как программируются квантовые компьютеры? Основная цель состоит в том, чтобы закодировать части задачи в сложное квантовое состояние, используя кубиты, и затем манипулировать этим состоянием, чтобы привести его к некоему решению, которое можно будет измерить после коллапса суперпозиций в детерминированные последовательности нулей 0 и единиц 1. Перечитайте еще раз.
Авторам первой удалось сконструировать 60-кубитный атомный массив, точность выполнения запутывающего гейта в котором достаточно низкая, чтобы потенциально можно было получить устойчивые к ошибкам вычисления при использовании поверхностных кодов. Вторая же предлагает реализацию атомной архитектуры, позволяющую эффективно детектировать возникающие ошибки. Специалисты Atomic Computing при описании своей работы тоже предоставляют ссылку на работу в Nature, где заявляют о рекордном времени когерентности кубита. В статье можно подробнее ознакомиться с деталями реализации кубитной архитектуры. Результаты действительно впечатляют — время декогеренции в 40 секунд существенно превосходит предыдущие показатели и потенциально позволяет производить очень объёмные вычисления.
Конечно, при условии, что информация в кубитах не будет потеряна вследствие неточности применяемых к ним гейтов, особенно двухкубитных. И вот тут информации о характеристиках нового устройства достаточно мало. По какой-то причине авторы не выносят точных значений фиделити двухкубитного гейта в своей системе в первые строки пресс-релиза. Нет этих данных и в упомянутой статье, а документ с общим описанием оригинальной технологии, на который ссылается пресс-релиз, содержит лишь концептуальное объяснение работы двухкубитного гейта для атомов на основе эффекта Ридберговской блокады — давно известного и широко используемого подхода, в оттачивании которого и состоит одна из главных задач на пути масштабирования атомных вычислителей. Вместо этого Atom Computing предоставляет в основном информацию о технологиях создания атомных регистров, точности сохранения в них информации и её дальнейшего считывания.
Оглашение подобной перспективы мгновенно привело к взрывному росту числа тематических публикаций, регистрируемых патентов, а также компаний-стартапов в области квантовых вычислений [3]. Рост числа публикаций по теме квантовых вычислений [4. Тезис демонстрации квантового превосходства в значительной мере подвергается критике. Задача, на которой он был продемонстрирован, в реальности бесполезна, а временные рамки обещаний практически значимого квантового вычислителя постоянно сдвигаются [5 ; 6; 7]. В этом, безусловно, есть доля истины.
Но настолько ли далека перспектива распространения квантовых вычислителей, чтобы можно было обходить их вниманием? Цель данной статьи — сформировать у читателя понимание возможных сценариев развития квантовых компьютеров, их потенциального места среди других существующих технологий, а также текущего прогресса в борьбе с практическими ограничениями, препятствующими широкому распространению продуктов и сервисов на основе квантовых вычислений уже сегодня. Парадигма квантовых вычислений Прежде всего определим, какое место квантовые вычислители могут в перспективе занять в устоявшейся индустрии информационных технологий. Как известно, классические компьютеры оперируют битами — единицами информации, которые позволяют различить два состояния системы: 0 и 1. В основе логики квантового компьютера лежит схожее понятие — кубит. Кубит — объём информации, описывающий квантовую систему с двумя состояниями. В отличие от бита, кубит может принимать промежуточные значения, сочетающие вклад состояний 1 и 0 в разных пропорциях. Если кубита два, то возможных вкладов в состояние становится четыре: 00, 01, 10, 11. И так далее в геометрической прогрессии. Если число кубитов приближается к нескольким сотням, то памяти всех классических компьютеров не хватит, чтобы сохранить полный объём информации о состоянии такого регистра.
На практике это в совокупности с особенностями обработки и считывания квантовой информации приводит к тому, что отдельные задачи на квантовом вычислителе начинают решаться качественно быстрее, чем на классическом. Например квантовый алгоритм Шора позволяет разложить число на простые множители с экспоненциальным ускорением [8], а алгоритм Гровера — осуществить поиск по неструктурированной базе данных с квадратичным ускорением [9]. Из первого следует потенциальное разрушение криптографической стойкости шифров с открытым ключом на основе RSA, а из второго — квадратичное ускорение решения любой NP-задачи и соответствующее снижение стойкости симметричных шифров. То есть для обеспечения того же уровня секретности понадобится вдвое более длинный ключ. Математически доказано, что квантовый компьютер способен эффективно моделировать классический [10]. То есть всё, на что способен классический компьютер, квантовый компьютер способен исполнить по крайней мере не хуже. Однако на практике квантовый компьютер сегодня — весьма сложная лабораторная установка, отдельные элементы которой зачастую требуют криогенного охлаждения. Главным ограничением квантового компьютера является ограничение по объёму обрабатываемых данных. В лучшем случае сегодня это несколько сотен кубитов, что никак нельзя сравнить с доступными классическим вычислителям гигабайтами оперативной памяти. Поэтому реальный сценарий использования квантового вычислителя — гибридный.
Вся инфраструктура остаётся классической, и только при необходимости произведения отдельных специфичных расчётов классическая программа удалённо подключается к квантовому вычислителю, передаёт ему данные и считывает результат. Единственная технология, которая остаётся за рамками такой картины — квантовые коммуникации. Квантовая криптография, которая как раз способна обеспечить концептуальную защиту от атаки квантовым вычислителем, требует создания новой инфраструктуры для передачи квантовой информации. Это может быть оптическое волокно или атмосферный лазерный канал. Не исключается использование на оптическом канале дронов и спутников. Также, помимо непосредственно программируемых квантовых компьютеров, возможно использование проблемно-специфичных квантовых устройств. С их помощью, например, на линиях квантовых коммуникаций может осуществляться коррекция ошибки без считывания квантового состояния. Данный тип устройств не предъявляет больших требований по числу кубитов или объёму исполняемой программы и теоретически может быть реализован на имеющейся сегодня технологической базе. Из всего перечисленного выше формируется образ перспективной информационной инфраструктуры. Квантовые вычислители не повлияют существенным образом на облик имеющихся сегодня сервисов, оставив все конечные пользовательские интерфейсы привычно классическими.
Может повыситься скорость обработки данных в отдельных задачах за счёт доступа пользовательских устройств к облачным квантово-вычислительным сервисам. Также появится квантовая информационная инфраструктура, в первую очередь для квантовой криптографии. Это будут стационарные, либо мобильные, но маловероятно, что карманные устройства для квантового распределения ключей. Вполне возможно, что более простые и компактные по сравнению с полноценными компьютерами квантовые вычислительные системы будут использоваться на конечных пользовательских узлах для обработки квантовой информации. Квантовые алгоритмы и возможности квантовых вычислителей Ступень развития, на которой сегодня находятся квантовые вычислители, получила название NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum — квантовые устройства среднего масштаба без коррекции ошибок. Название отражает две главные проблемы, сдерживающие развитие квантовых компьютеров — сложность создания регистра большого объёма и большая подверженность влиянию внешних шумов. Две этих проблемы неразрывно связаны. То, что под влиянием шума квантовые состояния со временем теряют заложенную в них информацию, влияет на нашу способность контролировать одновременно большое число кубитов. Экспериментальные реализации квантовых вычислителей только чуть более года назад перешагнули рубеж в 100 кубитов в регистре [11]. Теоретически, этого уже достаточно, для экспериментальной реализации некоторых алгоритмов криптоанализа.
Атака полноценного AES-128 может быть выполнена при 384 доступных кубитах [13]. Однако глубина данного алгоритма такова, что к концу его исполнения полезная информация в вычислительном регистре будет почти полностью уничтожена шумами. Справиться с такими нежелательными эффектами призвана технология коррекции ошибок. Вероятность того, что несколько кубитов одновременно потеряют информацию о своём состоянии под действием шумов — ниже, чем для одного. Для коррекции ошибок вводится понятие логического кубита, состояние которого кодируется несколькими физическими кубитами. Если часть физических кубитов, кодирующих один логический, оказалась зашумлена, их состояния могут быть восстановлены с опорой на информацию, сохранённую в остальных кубитах. Таким образом, для повреждения состояния логического кубита необходимо, чтобы к моменту выполнения коррекции большая доля физических кубитов была значительно зашумлена. Такой подход в теории позволяет бороться с шумами, но кратно увеличивает требования к объёму регистра квантовых вычислителей. Объём регистра, необходимого для выполнения атаки Гровреа на AES с применением коррекции ошибок составляет от нескольких тысяч до десятков тысяч кубитов. Объём регистра, необходимого для атаки шифра RSA алгоритмом Шора преодолевает порог в сто тысяч кубитов.
Возможность реализации вычислителя с регистром такого объёма в ближайшие пять лет представляется крайне маловероятной. Однако не исключено, что первые попытки лабораторной реализации подобных алгоритмов или их элементов начнут появляться к концу десятилетия. Рост числа кубитов по годам Другим возможным подходом к борьбе с шумами является не коррекция, а подавление ошибок [14].
Вместо этого Atom Computing предоставляет в основном информацию о технологиях создания атомных регистров, точности сохранения в них информации и её дальнейшего считывания. Таким образом, преждевременно говорить, что мы подошли к окончанию эпохи NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum computers, шумных квантовых вычислителей среднего масштаба. Для полноценного осознания величины совершенного прорыва необходимо дождаться исчерпывающих данных о точности работы нового компьютера в реальных квантовых алгоритмах. В любом случае, 1000 кубитов — существенный шаг вперёд для индустрии.
На уровне идеи 1000-кубитный регистр даёт невероятные возможности, начиная от моделирования квантовой химии, заканчивая эффективным финансовым прогнозированием и атакой 256-битных симметричных шифров. В связи с этим очень полезно ознакомиться с очерком «Что нам делать с 1000 кубитов? Также это позволяет лучше осознать, насколько стремительно развивается индустрия квантовых вычислений. И хотя безусловно, число кубитов является главным сдерживающим фактором развития квантовых алгоритмов, получив достаточное число кубитов, мы, как и прежде, возвращаемся к вопросу точности — сколько устойчивых к ошибкам логических кубитов мы можем получить? И на этом этапе каждый инженер должен открыто и чётко характеризовать разработку, которую ему удалось создать. Этот вопрос ведёт нас к большим результатам, но требует большой работы и исследований.