Квантовый компьютер: модная спекуляция или реальный помощник?

Квантовый компьютер: модная спекуляция или реальный помощник?

Время от времени информационное поле содрогается от очередной сенсации: в лаборатории такой-то уже изобрели чип на столько-то кубитов, а это означает, что квантовый компьютер чуть ли не завтра можно будет заказать с доставкой на дом. Но что это за квантовый компьютер и действительно ли он нам нужен?


Навигация по статье:


Квантовые компьютеры – тема модная и многим непонятная.

С тех пор, как в 1920-х годах прошлого века квантовая физика выделилась в отдельную отрасль науки, ученые не перестают твердить о ее несомненной практической пользе для человечества. Которое в основной своей массе этой пользы не видит – разве что прилив положительных эмоций от интернет-мемов, посвященных нелегкой судьбе Шрёдингерова кота. Однако ученые продолжают уверять, что квантовый компьютер – это именно то, что жизненно необходимо миру. Под эти разработки выделяются колоссальные средства; по слухам, за последние двадцать лет общая сумма грантов на квантовые вычислители в США превысила ассигнования на все программы NASA. И, разумеется, первый, кто изобретет полноценный квантовый вычислитель, получит Нобелевскую премию. Потому из малейшего информационного сообщения об очередных квантовых изысканиях раздувается сенсация. Зачем вообще нужен квантовый компьютер? Неужели в мире так много информации, что ее не одолеют привычные нам “классические” ноутбуки, рабочие станции или даже мощные серверные кластеры?

Эволюция информации

Для начала вспомним, что любая вычислительная машина – это инструмент для обработки информации.

В общенаучном контексте под информацией понимается обмен некими сигналами между объектами, группами сущностей и системами: живые существа, растения, люди, машины, биологические клетки, элементарные частицы. Сама по себе информация абстрактна, и для того, чтобы ее можно было обработать, она должна быть представлена в виде данных. Очень часто понятия “информация” и “данные” отождествляют – и это дает, пожалуй, больше наглядности.

С тех пор, как человек получил в подарок от эволюции вторую сигнальную систему – речь, его возможности информационного обмена с внешним миром существенно обогатились. Чтобы донести до собеседника (иногда даже воображаемого) информацию, рожденную в нашем мозге, мы можем использовать акустические сигналы (речь, рычание, смех, крик, плач), разнообразные виды невербальной коммуникации (мимика, жесты, телесный контакт). А еще – графическим образом представленные данные: картинки, слова из букв, цифры... По своей сути пещерные петроглифы эпохи палеолита и строки исходного кода равнозначны – они несут информацию и сообщают ее тому, кто способен ее обработать.

Познавая мир и объективную окружающую реальность, человек одновременно открыл в себе способность к абстрактному мышлению. Оно уже требовало гораздо более напряженной работы мозга, чем простая оценка информации, полученной через органы чувств. Чем больше данных вокруг нас, тем больше нагрузка на вычислительные мощности. Говорят, способности мозга беспредельны, но трудно не признать, что по степени быстродействия мозг обычного человека заметно уступает примитивным калькуляторам полувековой давности. А результаты вычислений – как продукт анализа поступившей информации – нам нужны немедленно. Поэтому с самых древних времен – наверное, с тех пор, как появились первые системы счета, – люди стали искать инструмент, способный ускорить получение результата вычислений.

От бита к кубиту

Так эволюция информации неминуемо повлекла за собой и эволюцию вычислителей. Со школы мы помним, какой долгий путь прошли счетные инструменты от веревки-абака, палочек Непера и логарифмических линеек до современных электронных компьютеров на кремниевых транзисторах. Тогда же мы усвоили и основной принцип работы классических компьютеров: бинарный код, в котором единица хранения информации (бит) может находиться в двух состояниях: 0 или 1.

Современный мир переполнен информацией, и ее становится все больше: по прогнозам аналитической компании IDC, всего через шесть лет общий объем данных на планете составит 163 зетабайт (ZB), то есть 163*1021 байтов. А в каждом байте, как мы помним, 8 бит. И ведь все это огромное информационное пространство – вокруг нас. Это данные, которые производят и обрабатывают наши домашние компьютеры и облачные серверы, промышленные роботы и устройства IoT, нетбуки и смартфоны, банковские терминалы и информационные системы глобальных корпораций, смартчасы и фермы по майнингу криптовалют. Все они в своей основе работают на кремниевых полупроводниковых микрочипах и используют для расчетов бинарный код.

С помощью этой многомиллиардной армии процессоров решаются задачи как материально-прикладного характера, так и абстрактно-теоретические: из области астрономии, квантовой физики, математики, кибернетики... Как бы ни был велик соблазн, отказываться от теоретических изысканий нельзя – ведь именно благодаря им научный поиск приходит к открытиям, которые мы можем применять уже на прикладном уровне. А значит, задачи надо решать. Вычислять, например, прототипы новых синтетических молекул с заданными свойствами вещества. Или создавать новые криптоалгоритмы с суперустойчивыми 512-битными исходными ключами. Или искать варианты таких комбинаций генов в геноме, которые смогут снизить опасность развития онкологии. Да и просто расшифровать геном человека – задача, требующая большого количества времени на обработку массива данных!

До сих пор классические компьютеры худо-бедно справляются. Правда, медленнее, чем хотелось бы, – а мы по-прежнему нуждаемся в получении результата здесь и сейчас. Так может, нам стоит пересмотреть принцип самих вычислений? В двоичной системе, как было сказано, информация может находиться в двух состояниях – либо 0, либо 1. И вычисления в классических процессорах происходят “по цепочке”, последовательно. Сама природа процессоров не дает избавиться от этой линейности в ситуациях, когда нужно обработать большой массив данных. Можно, конечно, использовать процессоры со многими ядрами и серверы с несколькими процессорами. Но это не универсальное решение – линейность вычислительных процессов сохраняется.

Сфера Блоха
Сфера Блоха
“А у меня есть принцип суперпозиции! – с притворной скромностью как бы невзначай роняет квантовая физика. – И я знаю, как можно распараллелить вычисления, сократив время на получение результата...”
Обрабатывать данные одновременно в несколько потоков как раз и позволяет использование квантовой суперпозиции. В квантовой системе (в отличие от классической двоичной) базовых состояний информации три: 0, 1 и оба вместе.

Именно этот принцип лежит в основе математического аппарата для разработки квантового компьютера. Единицей хранения информации квантового компьютера является кубит (quantum bit), вместо бита в классическом. Кубит может принимать значения |0⟩, |1⟩ или оба состояния одновременно, а точнее их комбинацию |ψ⟩=α|0⟩+β|1⟩ (это называется суперпозицией). Значение кубита можно представить себе как вектор из центра сферы Блоха в направлении точки на поверхности, вместо двоичного числа, как в «классическом» бите. Таким образом и происходит разделение вычислительных процессов на независимые потоки, происходящие одновременно.


Прикладная ценность – мнимая или реальная?

Итак, мы придумали, как осуществить обработку огромного массива информации в несколько потоков одновременно: берем данные, переводим в квантовый формат, препарируем их так, как нам необходимо, производим обратную трансформацию в привычный нам вид, наслаждаемся быстро полученным результатом.


А где мы будем применять такие мощные расчеты? Удивим скептиков – примеров хватает. Вот несколько из них:

  • развитие криптографии, программирования и кибернетики;
  • управление процессами на производстве;
  • анализ и прогноз биржевой активности;
  • построение максимально точных метеорологических и сейсмологических прогнозов на продолжительный срок;
  • полноценное моделирование реальных физических и химических систем (в том числе – построения новых молекул с расчетом сил связи между атомами, электронами и другими элементарными частицами);
  • создание новых веществ, лекарств с заданными свойствами в химии, фармацевтике, материаловедении;
  • предиктивная медицина и генетические исследования;
  • решение и моделирование сложных задач и систем из области математики, физики, аэрокосмической индустрии.


В таких задачах приходится одновременно учитывать много различных переменных, влияющих на состояние друг друга. При последовательной обработке некоторых сложных данных классическим способом потребуются годы и даже века. Поэтому квантовый компьютер справится с ними гораздо быстрее и эффективнее. За счет чего? Если кубиты логически взаимосвязаны, то N кубитов позволят вместо последовательного перебора одновременно обрабатывать все 2N возможных состояний – среди них сразу найдется и правильный ответ задачи. Особенно эффектно это демонстрирует разложение больших целых чисел на простые сомножители (факторизация) в математике.

...А процессор-то – из чистого золота!

Процессор Intel (49 кубит)
Процессор Intel (49 кубит)
Разумеется, для принципиально иных, нежели привычная “классика”, вычислений и процессоры нужны другие. В отличие от классических чипов на кремниевых пластинах, квантовый процессор “тяготеет” к благородным металлам.

Как в любом классическом процессоре, в квантовом есть коннекторы (входы и выходы) для обмена информацией, то есть загрузки выполняемой программы и выгрузки результатов. Оказалось, что лучшим материалом для коннекторов является золото: его использование дает оптимальное качество передачи сигналов, снижает радиопомехи и потери в проводниках. В результате охлаждения до сверхнизких температур хаотическое движение молекул в материалах приостанавливается. Тогда тепловые шумы, влияющие на состояние кубита и искажающие полезную информацию, минимальны.

Дело в том, что квантовым системам необходимо достаточно большое время когерентности (связанного состояния информации в отдельных кубитах), чтобы успеть загрузить информацию, обработать ее и вывести результаты до момента, когда помехи и шумы уже исказят данные внутри кубитов, согласно законам квантового мира. Кроме того, обязательно должен быть продуман и реализован алгоритм коррекции ошибок. Именно этот эффект пока не позволяет создать работоспособный процессор с достаточным числом кубитов (50-100 сейчас полагают оптимальным), которые взаимодействуют и устойчиво сохраняют информацию до ее получения потребителем. На сегодняшний день уже есть прототипы систем с процессорами из 5, 16 и более кубитов. Так, 16-кубитный D-Wave был представлен еще в 2007 году. Некоторые реально работающие системы даже предоставлены для ознакомления и работы всех желающих, с доступом через облако – например, проект IBM Q.

Этот неуловимый квант...

Интерфейс программирования квантового компьютера (проект IBM Q)
Интерфейс программирования квантового компьютера (проект IBM Q)
Уточним: на сегодняшний день полноценный квантовый компьютер все еще не создан. На практике ряд компаний предлагает различные прототипы с имитацией «логики» поведения квантового мира, однако фактически это лишь эмуляторы. Смелость и противоречивость идеи в том, что ученые разных стран пытаются заставить относительно крупные, “рукотворные” структуры вести себя (в логическом смысле) как частицы микромира – атомы и электроны, например. Насколько правдоподобной будет такая эмуляция? Технологическую идею построения кубита как «искусственного атома» при температурах около абсолютного нуля используют Intel, IBM и некоторые другие компании. Такое охлаждение необходимо, поскольку при сверхнизких температурах проявляются эффекты сверхпроводимости, а время стабильности состояния системы возрастает. Интересно, что в открытом космосе намного теплее из-за излучения от звезд и других потоков энергии. Есть также попытки создать оптический вычислитель на основе управления фотонами (квантами света), существуют и другие подходы.

Однако не стоит забывать, что все это – дело будущего. Хотя в 2017 году было объявлено, что квантовое превосходство наконец достигнуто, бежать в техномаркет за квантовым компьютером еще не время. Квантовые компьютеры постепенно займут свое место в лабораториях, дата-центрах, на производстве. Свои специфические задачи (оптимизация, криптография, создание новых молекул и материалов и т.д.) они станут выполнять в миллиарды раз быстрее классических вычислителей. Для большинства же повседневных нагрузок (серверы, офисные и домашние приложения, развлечения, мультимедиа) компьютеры «классической» архитектуры еще надолго останутся наиболее эффективными, компактными и дешевыми.

Авторы: Станислав Комухаев, Алиса Кандеева




Источники:

Понравилась статья? Поделитесь ею в социальных сетях!