Er kvanteberegning nærmere virkeligheten?

Kvanteberegning - ideen om å jobbe med datamaskiner som viser kvanteegenskaper, for eksempel å kunne holde flere tilstander på samme tid - har vært diskutert i lang tid, men ser ut til å nå nærmere virkeligheten, med noen store fremskritt. På forrige ukes teknologikonferanse hadde jeg muligheten til å være vertskap for et panel om emnet med ledere for noen av selskapene som presser konvolutten om dette emnet, inkludert D-Wave og IBM.

Bryan Jacobs, en konsulent i Berberian & Company, som tilbyr råd om kvanteberegning, forklarte at i all elektronikken vi bruker i dag, lagres informasjon gjennom ladningen til et elektron som enten er av eller på; med andre ord litt. Men hvis du koder informasjonen i en kvantetilstand, som et enkelt elektron eller et foton, kan du kartlegge det til en null og en, akkurat som en vanlig klassisk bit, men også en superposisjon, der den kan være null og en samtidig. Han forklarte at den interessante oppfatningen er at hvis du har en kvantecomputer som har et stort antall av disse kvantebitene - ofte kalt qubits - kan du starte den i en superposisjon av alle mulige innganger samtidig, og deretter, hvis du kan behandle informasjon på en kvantetrekkende måte, i noen forstand kan du beregne den samme funksjonen på alle mulige innganger samtidig. Det er kjent som kvanteparallellisme. Han bemerket at det er et par forskjellige tilnærminger folk prøver i dag - den ene er gate-basert, som ligner mer på tradisjonelle digitale datamaskiner, og den andre er på lignende måte en analog prosess, kjent som kvant annealing.

Vern Brownell, administrerende direktør i D-Wave Systems, som faktisk har levert noen få maskiner som bruker kvantglødning, sa at selskapet hans valgte å bruke den tilnærmingen først "fordi vi trodde at det kom til å gi oss kapasitet raskere enn noen annen type kvante beregning implementering. " Han sa at D-Wave så på andre modeller for kvanteberegning, men at denne tilnærmingen var den mest pragmatiske.

Han forklarte at han effektivt har en kvantglover med tusen qubits, som er i stand til å utforske et svarområde på to – til-antall-av-qubits forskjellige muligheter. I hovedsak fungerer dette på komplekse optimaliseringsproblemer, og ser ut til å finne den laveste energien eller det beste svaret for det optimaliseringsproblemet. Brownell bemerket at Google nå har oppgradert en tidligere kjøpt maskin til sitt kvante kunstig intelligenslaboratorium, og undersøkt hvordan dette kan hjelpe til maskinlæring. En annen kunde er Lockheed, som ser på et problem som heter programvareverifisering og validering.

Brownell erkjente at ingen av disse eksemplene virkelig har gått i produksjon ennå, men sa at de har kjørt ekte applikasjoner som løser reelle problemer i stor skala. Med andre ord, de har ennå ikke truffet punktet der D-Wave-maskinen utkonkurrerer klassiske superdatamaskiner, men han sa "vi er veldig nær det." I løpet av de neste månedene vil selskapet vise "at en kvantecomputer kan utkonkurrere det beste av hva klassisk databehandling kan gjøre. Vi er på det hengslepunktet akkurat nå."

Mark Ritter, fremtredende forskningsmedarbeider og toppsjef i fysisk-naturvitenskapelig avdeling ved IBM TJ Watson Research Center, forklarte at teamet hans driver med en rekke forskjellige kvanteprosjekter, men har fokusert arbeidet sitt på gate-basert kvanteberegning og feilretting.

En av teoretikerne på teamet hans, Sergey Bravyi, oppfant "en topologisk paritetskode." Han forklarte at vi også bruker feilrettingskoder i tradisjonelle datamaskiner, men at kvanteinformasjon er veldig skjør, så for å lage et gate-basert system trenger du en kode for å beskytte den skjøre kvanteinformasjonen. Teamet hans opprettet et 4-qubit system, med qubits kalt "transmoner" som kan beholde noe av kvanteinformasjonen i en lengre periode og med feilrettingskoden kan lage gate-basert kvanteberegning. Han sa at dette er som et firkantet gitter hvor kvittene er i toppunktene på grafpapir; en algoritme overlegger deretter denne koden over qubits. IBMs mål er å kunne legge til flere og flere qubits til den algoritmen. Han sa at det snart kan være i stand til å bevare kvantetilstanden på ubestemt tid.

Han bemerket hvordan kvanteporter bruker sammenfiltring over alle kvittene og ser på alle potensielle tilstander, og sammenlignet dette med interferensmønsteret du ser når du slipper mange steiner i et tjern, og får konstruktiv og destruktiv interferens. Det beste svaret vil bli konstruktivt forstyrret, sa han, og dette svaret vil være det eneste svaret du ender opp med, hvis det er et enkelt svar på problemet. I en portbasert kvantedatamaskin, sa han, kan du bruke forstyrrelser i denne kodingen for å få et svar på slutten av prosessen, og at dette bør eksponeres eksponentielt for visse algoritmer.

Selv om dette fremdeles kan være en vei utenfor, sa Ritter at folk også tenker på å bruke qubits for å kjøre analoge simuleringer med høy koherens, for eksempel å simulere forskjellige molekyler. Jacobs var enig om kvantesimulering, og snakket om kjemiske simuleringer av stabile molekyler for å finne medisiner.

Jeg spurte om Shors algoritme, som antyder at du med en kvantecomputer kunne ødelegge mye av konvensjonell kryptografi. Jacobs brukte analogien til et rakettskip som prøvde å sende astronauter til månen. Jacobs sa algoritmen som utfører problemet vi prøver å løse, for eksempel Shors algoritme, ligner på kommandomodulen til rakettskipet, og at feilretting - for eksempel hva Ritters team jobber med - er som stadiene av raketten. Men, sa han, hvilke typer drivstoff- eller rakettmotormotorer vi har akkurat nå, er ikke tilstrekkelig for rakettskip i noen størrelse. Han sa at det er et veldig vanskelig spørsmål, og at all overhead som er forbundet med å gjøre kvanteberegninger og feilretting, betyr at mange av algoritmene som ser virkelig lovende ut i dag, kanskje ikke kommer ut. Brownell sa at han trodde vi har et tiår eller mer før kvantecomputere kunne bryte RSA-kryptering, og vi må gå over til kryptografi etter kvantum.

Brownell la vekt på at portmodellen for kvanteberegning er veldig forskjellig fra kvantealgling, og snakket om hvor nyttig den er når man løser visse optimaliseringsproblemer i dag. Han sa også at det nesten kan løse problemer som er utenfor rekkevidden til klassiske datamaskiner. På noen benchmarks, bemerket han, har Google funnet ut at D-Wave-maskinen kunne løse problemer et sted i størrelsesorden 30-100.000x raskere enn en generell algoritme kunne i dag. Selv om dette ikke var en nyttig algoritme, sa han at teamet hans fokuserer på faktiske brukssakalgoritmer som kan dra nytte av denne muligheten når prosessoren skalerer i ytelse hver 12-18 måned.

Brownell sammenlignet kvanteberegning i dag med Intel i 1974 da den kom ut med den første mikroprosessoren. Han var hos Digital Equipment Corp. på det tidspunktet, og sa at den gangen "vi ikke var spesielt bekymret for Intel, fordi de hadde disse billige små mikroprosessorene som ikke var i nærheten så kraftige som disse store boksene og tingene vi hadde. Men i løpet av ti år, vet du, var virksomheten helt borte og Digital gikk ut av drift. " Han sa at selv om han ikke trodde at kvanteberegning ville true hele den klassiske databehandlingsverdenen, regner han med å se disse trinnvise forbedringene i prosessorer hver 18. måned, til et punkt der det vil være en evne som vil være nødvendig for IT-ledere og utviklere å bruke.

Spesielt, sa han, har D-Wave co-utviklet probabilistiske læringsalgoritmer, noen av dem i det dype læringsrommet, som kan gjøre en bedre jobb med å gjenkjenne ting og i trening enn det som kan gjøres uten kvanteberegning. Etter hvert ser han dette som en ressurs i skyen som vil bli brukt veldig mye i kompliment med klassiske datamaskiner.

Ritter sa at det var vanskelig å virkelig sammenligne noen av kvantemetodene mot klassiske maskiner som utfører generell databehandling, fordi folk lager akseleratorer, og bruker GPUer og FPGAer designet for spesifikke oppgaver. Han sa at hvis du faktisk designet en ASIC som var spesifikk for å løse problemet ditt, burde ekte kvanteberegning med reell akselerasjon slå noen av dem, fordi hver qubit du legger til fordobler konfigurasjonsområdet. Med andre ord, å sette tusen qubits sammen skulle øke plassen med 2 x 1000 kraft, noe han bemerket er mer enn antallet atomer i universet. Og, sa han, med en portbasert datamaskin, er problemet at portene fungerer saktere enn mobiltelefonen din, så du har flere operasjoner som skjer samtidig, men hver operasjon er tregere enn på en klassisk datamaskin. "Derfor må du lage en større maskin før du ser denne overgangen, " sa han.

Jacobs påpekte hvor mye mer effektiv kvanteberegning kunne være. "Hvis du ser på kraften som trengs ved å bruke de beste supergrønne superdatamaskinene i verden, hvis du ville gjøre om en 65 kBs simulering, vil det kreve omtrent ett kjernekraftverk, " sa han, "og hvis du ville for å gjøre 66 ville det kreve to kjernekraftverk."

Brownell sa at med mer enn 1000 qubits, kunne den nåværende D-Wave-maskinen teoretisk håndtere modeller på opptil 2 til 1000- ^tallet, tilsvarende 10 til 300- ^tallet. (Til sammenligning, sa han, forskere anslår at det bare er rundt 10 til 80. atomer i universet.) Så han sier at grensene i ytelse på datamaskinen ikke skyldes begrensninger i kvantglødning, men snarere på begrensning i I / O-funksjoner, et ingeniørspørsmål som blir behandlet i hver nye generasjon. På noen av referansealgoritmene bør selskapets 1152-qubit-maskin være 600 ganger kraftigere enn det beste av hva klassiske datamaskiner kan gjøre, hevder han.

D-Waves arkitektur, som bruker en matrise av qubits med koblinger som på noen måter ligner et nevralt nettverk, har hatt en første anvendelse på dyplæring av nevrale nettverk i maskinlæring.

Men han snakket også om andre applikasjoner, for eksempel å kjøre tilsvarende Monte Carlo-simuleringer, som han pleide å gjøre på Goldman Sachs (hvor han var CIO) for beregninger av verdi-risiko. Han husket at dette tok omtrent en million kjerner og måtte løpe over natten. Teoretisk sett kan en kvantecomputer gjøre lignende ting med mye mindre energi. Han sa at D-Wave-maskinen bruker veldig lite, men trenger å kjøre i et stort kjøleskap som opprettholder veldig lave temperaturer (ca. 8 milikelvin), men at selve maskinen bare tar rundt 15-20 kW å kjøre, noe som er ganske lite for et datasenter.

Ritter nevnte en lignende idé for den gate-baserte modellen, og diskuterte kvantemetropolisprøvetaking som han sa er ekvivalent med kvante Monte Carlo, men med annen statistikk på grunn av sammenfiltringsegenskapene.

Ritters team jobber med kvanteanalogisk simulering, der den kan beregne og kartlegge en molekylær design til en forbindelse av qubits og få den til å løse de ideelle modusene og all oppførselen til et molekyl, som han sa er veldig vanskelig når du først har fått rundt 50 elektroner.

Jacobs diskuterte kvantekryptografi, som involverer en nøkkel som er generert på en måte som kan bevise at ingen hørte på sendingen. Ritter sa at IBMs Charlie Bennett teoretiserte en teknikk for å "teleportere" qubit på koblingen til en annen qubit i maskinen, men sa at han tror slike teknikker er mer enn noen få år ute.

Jacobs påpekte forskjellene mellom beregning av kvanteporter og kvantgloving, spesielt innen feilretting, og bemerket at det er en annen metode så vel som topologisk kvanteberegning som Microsoft jobber med.

En interessant utfordring er å skrive applikasjoner for slike maskiner, som Ritter beskrev som sending av toner i en spesifikk frekvens som får de forskjellige qubits til å resonere og samhandle med hverandre i tide, noe som får beregningen til å skje "nesten som en musikalsk poengsum." Han bemerket at det er språk på høyere nivå, men at mye arbeid fremdeles krever en teoretiker. Jacobs bemerket at det er forskjellige nivåer av åpen kildekvalitetsspråk som QASM og Quipper, begge fokuserte stort sett på kvanteportmodellen. Brownell bemerket at det ikke har vært så mye aktivitet på kvantealgling, fordi det var mer kontroversielt inntil nylig, og sa D-Wave har måttet gjøre mye av det arbeidet selv, og jobber med å flytte språk til høyere nivåer. I løpet av fem år håper han det vil være like enkelt å bruke som en GPU eller en annen klassisk ressurs.