Автор Эван Манро, соучредитель Entropica Labs.

«Квантовые вычисления - это прекрасно, но разве до этого не осталось 10 лет?» Простой вопрос с тонким ответом. И этот вопрос, безусловно, задают чаще в наши дни, учитывая нынешний ажиотаж вокруг квантовых вычислений (QC). Конечно, переход от мира до контроля качества к миру после контроля качества не будет отмечен каким-либо моментом или прорывом. Скорее, это будет включать непрерывный процесс научных и инженерных достижений с промежуточными возможностями для практических приложений, возникающих на пути к предполагаемой конечной точке «полномасштабных, универсальных» квантовых вычислений.

В программной речи, произнесенной в конце 2017 года, физик Джон Прескилл ввел термин шумная квантовая технология промежуточного масштаба (NISQ) для тех типов квантовых компьютеров, которые будут доступны в ближайшие несколько лет. Здесь "шумно" означает, что устройства будут беспокоиться из-за того, что происходит в их среде. Например, небольшие изменения температуры или паразитные электрические или магнитные поля могут привести к ухудшению качества квантовой информации в компьютере - процесс, известный как декогеренция. Чтобы преодолеть это, нам нужно иметь возможность выполнять исправление ошибок - по сути, глядя на систему, чтобы определить, какие нарушения произошли, а затем обращать их вспять.

«Промежуточная шкала» относится к тому факту, что количество кубитов, скорее всего, будет ограничено несколькими сотнями или, возможно, несколькими тысячами. Конечно, слово «средний» передает смысл более грандиозной цели. В конечном итоге мы стремимся к гораздо более крупным устройствам с несколькими миллионами кубитов и функцией исправления ошибок. Этот режим, который часто называют отказоустойчивым режимом, возможно, будет рассматривать вопрос, поставленный в начале этой статьи, как квантовые вычисления. Цель этой статьи - изучить различия между режимами NISQ и отказоустойчивым режимом. Это подготовит почву для будущих статей, в которых мы обсудим потенциальные реальные приложения технологии NISQ.

Вычислительная техника в эпоху NISQ

Термин «NISQ» часто используется как синоним «ближайшего будущего», когда говорят о квантовых вычислениях, потому что устройства, которые будут доступны в ближайшие несколько лет, будут небольшими и в них не будет исправления ошибок. Это верно независимо от используемой физической платформы, будь то сверхпроводящие кубиты или фотонные квантовые компьютеры с непрерывным изменением параметров. Как и следовало ожидать, тот факт, что эти устройства в ближайшем будущем будут «маленькими» и «шумными», ограничивает наши возможности с ними делать. Давайте выясним, почему это так.

Когда мы говорим, что квантовый компьютер «маленький», мы, конечно, не имеем в виду физический размер устройства и всех поддерживающих его устройств. Скорее, мы имеем в виду количество содержащихся в нем базовых строительных блоков обработки информации - обычно количество кубитов. Всем известно, насколько огромны мэйнфреймы 1950-х годов по сравнению с современными ноутбуками. Однако в вычислительном отношении ваш ноутбук намного мощнее, потому что количество транзисторов, которые он содержит, намного превышает количество в старом мэйнфрейме - фактически на много порядков. Вы можете просто работать с гораздо большим объемом информации, и это позволяет выполнять гораздо более сложные операции.

Точно так же, чем больше кубитов содержит квантовый компьютер, тем большую вычислительную мощность он может потенциально предоставить. Как станет ясно из оставшейся части этой и последующих статей, количество кубитов ни в коем случае не является единственным показателем, определяющим мощность квантового компьютера. Тем не менее, он обеспечивает важные ограничения для размеров решаемых проблем. Например, для вычисления молекулярных электронных конфигураций в химии каждая электронная орбиталь может быть представлена ​​в квантовом компьютере одним кубитом. Если количество доступных кубитов ограничено, то соответственно ограничивается сложность молекул, которые можно моделировать.

количество кубитов отнюдь не единственная метрика, определяющая мощность квантового компьютера.

Обращаясь к «N» в NISQ, может показаться очевидным, что шум должен быть унизительным и ограничивающим фактором для производительности любого устройства, квантового или классического. Действительно, ошибки могут возникать и в классических компьютерах, и необходимо было разработать методы их устранения. Общая схема включает кодирование одного «логического» бита информации в несколько «физических» битов. При использовании вместе с простым правилом «большинства голосов» для интерпретации логического состояния из физического состояния может выполняться классическая коррекция ошибок.

Например, мы могли бы закодировать логический 0 тремя физическими битами как 000 и логическую 1 как 111. Предположим, что в какой-то момент мы наблюдаем состояние 010 - каково его соответствующее логическое состояние? Поскольку есть два нуля и только одна 1, мы бы демократически интерпретировали это как логический 0, и ошибку можно исправить, перевернув 1 в середине обратно на 0. Конечно, эта схема работает только в том случае, если вероятность того, что наличие двух ошибок совершенно незначительно. В противном случае мы можем оказаться в состоянии 011 и, используя правило голосования большинством, ошибочно заключим, что значение логического бита равно 1.

Если вероятность появления одной ошибки равна p, то вероятность двух (независимых) ошибок составляет p². Поэтому естественным условием работы схемы исправления ошибок является то, что вероятность ошибки p должна быть намного меньше единицы, так что p² очень близко к нулю. В качестве альтернативы, если вы не можете сделать p достаточно маленьким (возможно, из-за технических ограничений оборудования), вы можете пожертвовать большим количеством физических битов для кодирования одного логического бита. Например, если вы выбрали десять физических битов для кодирования одного логического бита, из начального состояния 0000000000 должно быть не менее пяти ошибок (с общей вероятностью p⁵), прежде чем интерпретация логического состояния станет неоднозначной.

Большая часть интуиции из предыдущих абзацев переносится на схемы квантовой коррекции ошибок с одним особенно важным предостережением. Наблюдение за кубитами означает, что мы коллапсируем их квантовое состояние - мы не можем просто посмотреть на них и спросить, каково логическое состояние трех кубитов, без фактического изменения их состояния и, следовательно, информации, которую они кодируют! Чтобы решить эту проблему, потребовалось разработать более сложные методы квантовой коррекции ошибок - историю, которую мы расскажем в следующей статье.

Суть в том, что даже некоторые из ведущих схем квантовой коррекции ошибок требуют значительных накладных расходов ресурсов, возможно, около 1000 физических кубитов для кодирования одного логического кубита. В ближайшем будущем, когда количество кубитов ограничено, возможно, максимум несколькими тысячами, отсюда следует, что масштабные квантовые вычисления с исправлением ошибок будут невозможны.

Однако важно то, что это не означает, что технологии NISQ не будут полезны для практических целей. Скорость, с которой возникают ошибки в системе, по существу определяет, как долго вы можете использовать квантовый компьютер - или, альтернативно, сколько квантовых вентилей вы можете выполнить - прежде чем вы сможете быть уверены, что ошибка действительно возникает. Ключевым моментом сейчас является определение того, какие виды вычислений могут быть выполнены с относительно небольшим количеством операций (так называемые мелкие квантовые схемы), сохраняя низкую вероятность ошибок, но которые, тем не менее, могут дать преимущество перед классическими вычисление.

В частности, новые классы алгоритмов были разработаны специально для квантовых компьютеров в ближайшем будущем. Двумя яркими примерами, применимыми к квантовым компьютерам на основе вентилей, являются Вариационный квантовый собственный вычислитель (VQE) и алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA). Эти методы используют как классическое, так и квантовое оборудование, как показано на рисунке ниже. Типичная проблема может состоять в поиске самой низкой энергии молекулы или минимизации функции во время обучения и / или вывода в машинном обучении. Классический компьютер передает на квантовый компьютер набор параметров, которые определяют конкретную последовательность операций затвора, которые должны выполняться - например, с помощью микроволновых импульсов на сверхпроводящих кубитах. Этот набор операций создает выходное квантовое состояние, которое мы измеряем для определения некоторого свойства - например, полной энергии. Результат измерения передается обратно в классический компьютер, завершая один цикл вычислительной процедуры.

Затем классический компьютер предлагает новый набор параметров, которые, по его мнению, приведут квантовый компьютер к созданию состояния с более низким выходом энергии. Когда кубиты сбрасываются в состояние | 0 ›, выполняется новая схема и снова измеряется энергия. Процесс повторяется до тех пор, пока энергия (или значение функции стоимости) не сойдется до своего кажущегося минимума.

В отношении этой квантово-классической гибридной модели вычислений есть несколько моментов. Обратите внимание, что классический компьютер выполняет цикл оптимизации: он просматривает море параметров и вносит предложения по обновлению на основе энергии, полученной при измерении квантового состояния. Если бы количество ошибок в квантовом компьютере было достаточно низким, ему могло бы не потребоваться такое внешнее руководство при поиске конфигурации с наименьшей энергией. Однако в эпоху NISQ QPU обычно полагается на инструкции ЦП.

Во-вторых, квантовый чип используется для вывода числа, которое было бы сложно определить с точки зрения вычислений - возможно, даже невозможно - классическому компьютеру. Даже с мелкими схемами и зашумленными кубитами моделирование поведения квантовых систем на классическом компьютере может оказаться трудновыполнимым; единственный вариант - использовать настоящий квантовый компьютер! Эта идея лежит в основе стремления продемонстрировать квантовое преимущество (или квантовое превосходство), когда квантовый компьютер наглядно выполняет вычисления, которые были бы невозможны даже для самых мощных классических компьютеров, за любой разумный промежуток времени. В следующей статье мы расскажем о квантовых преимуществах.

Наконец, эти квантово-классические гибридные алгоритмы демонстрируют некоторую степень устойчивости к ошибкам. Предположим, например, что классический компьютер продолжает предлагать параметры схемы, которые связаны с работой на особенно шумном кубите. Если ошибки, возникающие в этом кубите, приводят к значительным потерям энергии (или более высоким функциям стоимости), алгоритм научится не использовать этот кубит в последующих вычислениях.

Теперь, когда мы понимаем основную рабочую процедуру и ограничения вычислений NISQ, напрашивается очевидный вопрос: для каких типов проблем мы можем использовать эту технологию? Мы рассмотрим этот вопрос подробно, поскольку в ближайшие месяцы мы продолжим фокусироваться на приложениях, однако основными кандидатами считаются квантовая химия, квантовое машинное обучение и квантовая оптимизация.

Отказоустойчивые квантовые вычисления

Давайте уйдем из страны несовершенных квантовых вычислений, где ограничения по размеру системы и шуму накладывают существенные ограничения на то, что мы можем делать, и познакомимся с тем, что нас ждет за горизонтом, в стране отказоустойчивости.

Давайте сначала подумаем о том, как туда добраться. На рисунке ниже, созданном Джоном Мартинисом из Google, показана зависимость кубита качество от количества. По оси ординат показано значение наибольшего (и, следовательно, ограничивающего) коэффициента ошибок в данном квантовом компьютере. Пунктирная линия у 10 ^ -2 обозначает то, что известно как порог коррекции ошибок: если предельная частота ошибок в системе превышает это число, становится бесполезно следить за накоплением ошибок и чтобы попытаться исправить их. В этом свете становится совершенно ясно, почему простое увеличение количества кубитов само по себе не помогает - как показано на рисунке «количественной шумихой».

Когда мы опускаемся ниже порога ошибки и выходим за пределы 50-60 кубитов, быстро становится невозможным моделировать квантовые схемы на классическом компьютере. Заштрихованная синим область соответствует режиму технологии NISQ, приложения которой будут изучены в ближайшие несколько лет. Стремясь ограничить количество ошибок примерно до одного из тысячи и имея достаточно физических кубитов для кодирования нескольких десятков логических кубитов, мы достигаем области полезных квантовых вычислений с исправлением ошибок. Именно здесь мы начинаем достигать святого Грааля - земли обетованной идеальных квантовых вычислений в масштабе.

Что мы ожидаем найти в этой обетованной земле? Большой объем теоретической работы на протяжении многих лет позволяет нам многое сказать о ожидаемых наградах. В частности, именно здесь мы сможем запустить алгоритмы факторинг Шора и поиск Гровера *, возможно, два канонических примера из учебников о силе квантовых вычислений. Возможно, более заманчивой перспективой является цифровое квантовое моделирование, которое позволит нам использовать квантовый компьютер для воспроизведения поведения любой другой квантовой системы. Ожидается, что это облегчит разработку новых материалов и даже более эффективных химических реакций.

Мы также находим множество методов, основанных на алгоритме квантовых линейных систем *, также известном как алгоритм HHL по имени его основателей, который обеспечивает экспоненциально более быстрый способ решения определенных классов линейных уравнений. Это может значительно ускорить решение многих реальных инженерных и математических проблем, включая машинное обучение на больших классических наборах данных, однако до сих пор практически не проводилось исследований по практическому применению алгоритма.

Очень естественное приложение для крупномасштабных квантовых компьютеров - анализ квантовых данных. В настоящее время очень мало случаев, когда мы работаем с собственно квантовыми данными, поскольку мы их не производим и не обнаруживаем. Однако это изменится по мере того, как использование квантовых технологий станет более распространенным. Результатом работы квантового компьютера или симулятора является квантовое состояние, в то время как квантовые датчики могут в конечном итоге позволить нам собирать квантовые данные из других источников. Обработка и анализ этой информации обязательно потребуют больших отказоустойчивых квантовых компьютеров. Можно представить себе появление совершенно новой экономики «квантовых данных».

В ближайшем будущем

Заглянув в далекое будущее, давайте вернемся туда, где мы находимся сегодня. В настоящее время квантовые компьютеры слишком малы и шумны, чтобы делать то, что не может делать ноутбук. Однако в ближайшие несколько лет технологии NISQ могут предложить путь к квантовым преимуществам, которые можно будет использовать для таких важных приложений, как химия и машинное обучение.

Хотя выше мы сосредоточились на алгоритмах для квантовых компьютеров на основе вентилей, таких как VQE и QAOA, потенциально есть другие средства достижения квантового преимущества в ближайшем будущем. Это предполагает использование специализированного оборудования, предназначенного для решения только одного типа проблем - микросхем для конкретных квантовых приложений, если хотите. Двумя яркими примерами таких устройств являются квантовые отжигатели и бозонные пробоотборники.

Квантовые отжигатели будут в центре внимания следующей статьи, однако наша следующая публикация будет описывать стремление продемонстрировать квантовое преимущество - подвиг, который некоторые считают неизбежным.

QWA помогает преодолеть разрыв между квантом и бизнесом. Отправлять предложения, отзывы и вопросы можно по нашему адресу электронной почты [email protected].

* Это отдельная история для другого дня, но такие алгоритмы, как Шор, Гровер и HHL, на самом деле требуют большего, чем просто отказоустойчивый и достаточно большой квантовый компьютер. Чтобы поддерживать ускорение, предлагаемое этими алгоритмами, нам также нужен эффективный способ загрузки классических данных в состояние квантовой суперпозиции. Существуют предложения по устройству, известному как квантовая память с произвольным доступом (qRAM), для достижения этой цели, однако вопрос о том, как на самом деле построить практическую qRAM, остается очень открытым.