В сфере создания квантовых компьютеров в 2023 году может произойти сразу несколько значимых событий. Ожидается, что именно в этом году появится первая коммерческая модель квантового компьютера, а также будет практически завершена работа над первым российским квантовым компьютером на ионах. Будет ли это означать уверенное достижение квантового превосходства, о котором уже заявили в Google, – большой вопрос. В гонке за кубитами участвуют сразу несколько стран, но победителя в этом научном и техническом соревновании может не оказаться. Несмотря на все успехи, наука очень далека от создания по-настоящему массовых квантовых вычислительных технологий. Мы собрали несколько наивных вопросов на этот счет и попросили ответить на них научного консультанта Artezio, доктора технических наук, профессора по кафедре прикладной математики и информатики Владимира Крылова.
От персональных компьютеров к квантовым: что даст переход с битов на кубиты?
Для начала немного о том, почему все ждут революции в области вычислительной техники. Наверняка, многие знают, что в основе работы универсальной вычислительной машины лежит принцип исполнимого алгоритма, то есть решения задачи через последовательное исполнение определенных шагов. Это вполне соответствует материализации фундаментальной теоретической модели вычислений, известной как машина Тьюринга.
На основе этой теоретической модели было достигнуто понимание основ теории вычислений и основной ее части – теории сложности. Мы знаем, что не любая функция вычислима. Более того, мы знаем, что невычислимых функций несоизмеримо больше, чем вычислимых, где может помочь компьютер. А все вычислимые функции можно классифицировать по степени роста необходимого количества операций для их выполнения при увеличении входных данных, так называемой вычислительной сложности.
Кроме того, на любом этапе технологического совершенствования компьютеров существуют задачи, решить которые можно только за время, настолько большое, что результат никого уже не будет интересовать. И таких задач больше, чем тех, которые могут быть решены за приемлемое на практике время.
В общем оказалось, что задач, реально решаемых на компьютерах гораздо меньше, чем всех, которые теоретически решаемы, вычислимы. И оставался только один путь развития вычислительных технологий – масштабирование компьютеров до гигантских размеров и уменьшения времени выполнения ими операций. Увы, и тут нас ждет разочарование: существует размер, больше которого компьютер не может существовать по законам физики.
В 1981 году Ричардом Фейнманом была предложена модель квантового компьютера. Вскоре Пол Бениофф описал теоретические основы построения такого компьютера, которые не укладываются в привычные рамки понимания компьютерных вычислений.
Элементная база квантового компьютера – квантовые объекты. При этом он медленнее существующих ПК. Он даже отстает по объему памяти от классических компьютеров. Зато он решает задачи не путем разложения в цепочку шагов алгоритма. Поэтому квантовый компьютер способен получить решение многих задач за время, в миллионы раз меньшее, чем самый современный суперкомпьютер.
При объяснении работы квантового компьютера главный вопрос состоит в том, где же в нем выполняются параллельно все те вычислительные операции. Почему он решает задачу в миллионы раз быстрее, чем классический компьютер?
И ответ находится в интерпретации квантовой механики, называемой “многомировой”: квантовые объекты существуют одновременно во многих параллельных физических мирах. Именно там в параллельных нашему миру других мирах и происходят параллельные операции. Итак, квантовый компьютер – это принципиально другая реализация вычислений путем использования параллельных миров. Кубиты часто принято рассматривать просто как аналоги элементов классических компьютеров с двумя состояниями (битами). Но это совсем иное. Кубиты – это квантовые объекты для взаимодействия с параллельными мирами. Программировать квантовый компьютер значит управлять этим взаимодействием.
Сложности создания: почему квантовый компьютер еще не стал массовым?
Функционирование кубитов требует их исключительной изоляции от внешних воздействий. Квантовый компьютер в конструкции имеет существенно больше элементов глубокого охлаждения (вплоть до криогенных температур в 0.015 градуса Кельвина) и защиты от внешних помех, чем физических объектов, выполняющих функции кубитов.
Но даже при таких тщательно разработанных, изготовленных и смонтированных вспомогательных агрегатах сегодняшний квантовый компьютер не способен стабильно выполнять квантовые алгоритмы. Его работа нестабильна и сопровождается ошибками. Современные тренды в разработке квантовых компьютеров направлены на создание методов исправления этих ошибок. Большинство разработок квантовых алгоритмов ведется для так называемых Noisy intermediate-scale quantum (NISQ) компьютеров (с промежуточным уровнем шума).
Выход квантового компьютера за пределы научной лаборатории определяется наличием NISQ-алгоритма для решаемой задачи.
Кроме этого, для успешного создания квантовых компьютеров необходимо понимание их места в архитектуре вычислительных инструментов. Сегодня - это специализированные ускорители. Они применяются в общей архитектуре сетей из классических компьютеров. И появление встроенных в какие-либо устройства квантовых вычислителей пока остается за гранью фантазии даже энтузиастов. Проблема развития квантовых компьютеров исключительно наукоемкая и решается пока по законам науки. Никакими рыночными инструментами ускорить решение этой проблемы невозможно.
Но нельзя сбрасывать со счетов непредсказуемое появление кубитов на иных, чем сегодня физических принципах, которые окажутся стабильными и управляемыми квантовыми объектами.
Тогда проводимые в настоящее время разработки квантовых алгоритмов дадут быстрый результат. Но почему тогда правительства разных стран и ИТ-компании заявляют о наличии «дорожных карт» по созданию и выводу на массовый рынок квантовых компьютеров?
Эти «дорожные карты» направлены на количественный рост числа интегрированных в компьютер кубитов. Первый поставляемый компанией IBM серийный квантовый компьютер IBM Quantum System One имеет квантовый процессор Eagle с 127 кубитами. Следующим таким компьютером, поставки которого начнутся с 2023 года, является IBM Quantum System Two с 433 и 1121 кубитами. Это позволит бороться с проблемами ошибок путем дублирования. Выпуск этих компьютеров позволит и дальше выделять финансирование на научные разработки, которые могут принести непредсказуемый, но прорывной результат в области создания квантовых устройств.
На рынке квантовых компьютеров уже работают больше 400 компаний. В разработку и выпуск аппаратной (самой дорогой) составляющей инвестируют Amazon, Archer, Atos, Fujitsu, Google, Hitachi, Honeywell, IBM, Intel, NEC, Nvidia, Quantum Computing Inc., Quantum Numbers Corporation, Toshiba. С крупными игроками конкурируют и другие частные компании, например, PsiQuantum, Rigetti, D-Wave, IonQ, Xanadu, Quantum Circuits Inc., Delft Circuit, Quemix, Turing Inc.
Гонка за кубитами: какая страна станет лидером в разработке квантовых компьютеров - США, Китай или, может быть, Россия?
На этот вопрос я могу ответить так: квантовые вычисления и квантовые компьютеры в целом – это слишком научная сфера разработок. И история высоких технологий говорит, что США в таких задачах всегда оказывались впереди. Но именно в области квантовых компьютеров существует высокий уровень негомогенности, и отдельные задачи оказываются гораздо ближе к практическому решению существующими средствами, чем многие другие.
Напомню, что квантовый компьютер – это пока не полностью универсальная вычислительная машина, а специализированный вычислитель. И если выбрать такую задачу, где решение определяется достижением некоторого количественного технологического показателя, то Китай вполне может выиграть гонку.
Все будет решать ситуация с общим уровнем поддержки научных исследований и образования в этой специфической области. Если говорить об образовании, то в прошлом году российские студенты проявили желание участвовать в процессе сертификации IBM по квантовым вычислениям. Большинство предложенных задач представлялись нашим студентам преодолимыми по уровню полученных умений на семинаре. В рамках регистрации мы узнали имена тех, кто подал заявки. Так вот, кроме ожидаемых представителей из США, КНР и Европы подавляющее число заявителей было из африканских стран. Из России имен мы практически не увидели. Поэтому у меня вызывает глубокое сомнение успех российской “дорожной карты” по квантовым вычислениям. Хотя если понимать поставленную в ней задачу, как появление к 2025 году первых квантовых компьютеров от 30 до 100 кубитов, то как физическая установка такой квантовый компьютер вполне воспроизводим. Но кто и для чего сможет его использовать – это вопрос.
Кому и зачем: какие задачи способен сегодня решать квантовый компьютер?
Обычно разговор о преимуществах квантовых вычислений сводится к задаче разложения большого целого числа на простые сомножители. С прикладной точки зрения, это позволит легко вскрывать все распространенные современные шифровальные коды. Некоторые апологеты квантовых вычислений говорят о крахе криптографии. Скептики им возражают, и действительно, пока неизвестно, чтобы кто-то вскрыл современную криптосистему благодаря применению квантового компьютера. И это несмотря на то, что квантовый алгоритм для решения упомянутой выше задачи был опубликован еще в 1994 году Питером Шором.
Работоспособность алгоритма Шора была показана в 2001 году на примере факторизации числа 15 на квантовом компьютере из семи кубитов. Экстраполяция прогресса роста размера квантовых компьютеров позволяет предсказать, что квантовые компьютеры, способные эффективно решать задачи криптоанализа используемых сейчас криптосистем, будут доступны в диапазоне 2028-2033 годов.
Этот прогноз и привел к интенсивным разработкам новых алгоритмов криптозащиты, которые должны быть устойчивы к вскрытию на квантовых компьютерах. Такие системы будут относиться уже к постквантовой криптографии.
Вообще история появления квантовых алгоритмов выглядит весьма непоследовательной. В большинстве случаев все начинается с поиска какой-нибудь задачи из списка известных трудных вычислительных задач и подбора для нее композиции квантовых схем, вентилей, осуществляющих превращение обычных данных в квантовые. Удалось найти квантовые алгоритмы для решения многих задач, часть которых пока даже не имеет практического смысла. Я приведу несколько примеров, на которых обычно построены истории успеха квантового превосходства.
Многих интересует, что приносят квантовые вычисления в разработки искусственного интеллекта. Так вот сегодня известно немало квантовых алгоритмов машинного обучения. Это квантовые нейронные сети, квантовые классификаторы и регрессоры, обучение с квантовым ядром, квантовые генеративные состязательные сети. К сожалению, достижимые сегодня размеры квантовых компьютеров позволяют решать задачи машинного обучения только в гибридной среде совместно с классическими вычислениями. Поэтому успехи в этой области носят характер перспективных прогнозов будущего использования.
Существенно большие реальные перспективы видны в разработках алгоритмов в области исследований молекулярных и атомных структур вещества. В первую очередь это вычисления молекулярных гамильтонианов и их использования в квантовых алгоритмах для поиска информации об электронной структуре молекул и их взаимодействия с другими молекулами. С помощью таких алгоритмов решены практические задачи синтеза материалов с заданными свойствами, лекарств, связывающих определенные молекулы в живом организме.
Есть еще одна область, где квантовые алгоритмы уже дают заметные преимущества – это задачи из финансовой области, например, оптимизация и диверсификация портфеля, ценообразование опционов, «бычьи» и «барьерные спреды», варианты ценовой корзины, ценообразование активов с фиксированным доходом, анализ кредитного риска. Здесь в основе лежит решение задачи оптимизации с помощью квантового приближенного алгоритма оптимизации и вариационного алгоритма оптимизации. Также оказалась востребованной целая группа квантовых алгоритмов оптимизации широкого применения, таких, как поисковый алгоритм Гровера, квадратичного программирования, проблем коммивояжера, маршрутизации транспорта и других.
Внедрение квантовых компьютеров: где они могут использоваться за пределами лабораторий?
Сейчас много крупных компаний проявляет интерес к использованию квантовых компьютеров в своих бизнес-процессах. Для этого они заключают контракты с ведущими производителями квантовых компьютеров и инвестируют в стартапы, ориентированные на их разработку на новой физической среде и предоставлении облачных сервисов квантовых вычислений.
Стоимость современного квантового компьютера запредельно велика. Она не по карману не только рядовым компаниям, но даже очень крупным. Естественной бизнес-моделью использования квантового компьютера является облачная модель.
Ряд разработчиков и владельцев квантовых компьютеров предоставляют услугу и интерфейс прикладного программирования для удаленного использования реальных кубитов любому заинтересованному. Причем такой бэкэнд предоставляется бесплатно, без ограничений квантовых вычислений. Так что вы можете поработать сегодня на реальном квантовом компьютере, если умеете работать с Python и имеете постоянное интернет-соединение. Конечно, очереди за бесплатным сервисом затрудняют работу с такими задачами, как квантовое машинное обучение, но почувствовать реальность квантовых вычислений довольно просто.
Если говорить про будущие внедрения квантовых компьютеров, то Джем Дильмегани, основатель аналитической компании AIMultiple, рассматривает следующие рынки как перспективные.
Автомобильный рынок
Например, для оптимизации больших автономных парков. Так, Volkswagen сотрудничает с Google, чтобы использовать квантовые вычисления для разработки своих автономных транспортных средств.
Энергетика
Управление электроэнергетики и водоснабжения Дубая (DEWA) работает с Microsoft с 2020 года над использованием квантовых вычислений для оптимизации энергопотребления.
В Министерстве энергетики США (DOE) есть две лаборатории, созданные специально для интеграции квантовых вычислений в оптимизацию сети.
Рынок погодных прогнозов
IBM использует квантовые вычисления для точного прогнозирования погоды, в настоящее время обслуживая почти всех поставщиков потребительских технологий, например, Apple, Amazon, Google и Facebook.
Финансовый рынок
Автоматическая торговля (например, прогнозирование финансовых рынков).
Для анализа рисков. В 2020 году Caixa Bank запустил пилотную программу по использованию квантовых вычислений для моделей классификации рисков.
Оптимизация портфеля. В 2021 году KPMG провела пилотный бенчмаркинг управления портфелем и обнаружила, что квантовые вычисления работают лучше, чем любые другие методы бенчмаркинга для краткосрочных инвестиций.
Обнаружение мошенничества. В 2022 году PayPal заключила партнерское соглашение с IBM, чтобы использовать квантовые вычисления для обнаружения мошенничества.
Рынок страховых услуг
Оценка инструментов, страховые взносы в сложных случаях. Компания медицинского страхования Anthem планирует использовать решение IBM для квантовых вычислений для задач, требующих большого объема данных, например, для выявления аномалий здоровья.
Логистика
Оптимизация маршрутов и трафика: компания DWave, занимающаяся контролем качества, в партнерстве с Toyota провела исследование, которое доказало, что использование контроля качества для прогнозирования и оптимизации трафика работает лучше, чем существующие решения.
Оптимизация цепочки поставок и запасов: приложение контроля качества еще не является признанным решением в оптимизации цепочки поставок, но крупные компании (например, Coca Cola Japan), запустили крупномасштабные пилотные проекты.
Производство
Оптимизация конструкции (например, аккумуляторы, чипы, транспортные средства и т. д.): Daimler работает с технологией квантовых вычислений IBM для создания более долговечных чипов.
Фармацевтический рынок
Предсказание взаимодействия лекарств. Биотехнологическая компания из Массачусетса заключила партнерское соглашение с 1QBit, чтобы использовать квантовые вычисления для молекулярного сравнения при разработке лекарств.
Персонализированная медицина с учетом геномики. Cambridge Quantum, исследовательский партнер Roche и Crownbio, разрабатывает технику квантовых вычислений для анализа генетических данных для лечения рака.
Технологии исследования и программное обеспечение.
Исследования лекарств. Молекулярная биология и здравоохранение также включают в себя процесс, аналогичный химическим исследованиям, который может заменить лабораторные эксперименты моделированием квантовых вычислений. Выпуск препарата — сложный процесс, который занимает много лет и стоит около 2,7 млрд долларов.
Ускорение процесса утверждения лекарств. Благодаря исследованию воздействия заболеваний на организм человека и моделированию на молекулярном уровне квантовые компьютеры могут ускорить тестирование лекарств.
Квантовые вычисления – это близкая реальность?
Квантовые вычисления – это реальность, но пока еще далекая от регулярного использования в индустрии. Темпы продвижения квантовых вычислений зависят от числа специалистов, которые могут внести реальный вклад в их развитие. И здесь нужно создавать, развивать и поддерживать коллективы физиков, строящих все новые материальные воплощения для управления квантовыми эффектами. Кроме того, в поддержке нуждаются группы программистов и математиков, развивающих программные средства квантовых вычислений и их гармоничного сочетания с миром классического компьютинга. Нужна целенаправленная работа по поиску и стимулированию специалистов в прикладных областях, которые смогли бы перевести проблемы из своей области на язык квантовых представлений. Добавлю, что в Artezio открыта лаборатория искусственного интеллекта, и мы уделяем внимание QML.
Мы стремимся, чтобы команда Artezio была в курсе самых передовых технологий, поэтому ежегодно Владимир Крылов обновляет и читает большой увлекательный внутренний курс по машинному обучению для разработчиков и аналитиков, на который может записаться любой сотрудник компании. Так что если вы ИТ-специалист и хотели бы получить уникальные знания и навыки, присмотритесь к списку вакансий на нашем сайте.
А еще 10 июня в 12.00 по МСК состоится публичный онлайн-вебинар доктора технических наук Владимира Крылова на тему «Знакомимся с квантовым машинным обучением (QML)». В нем можно принять участие бесплатно и задать вопросы лектору. Для регистрации на вебинар достаточно заполнить простую форму. Все зарегистрированные участники получат на указанный при регистрации e-mail инструкции для подключения к трансляции. Будем рады всем, кто интересуется QML.
Автор:
Artezio_team
