Najnovejši tehnološki napredki odpirajo podjetjem in raziskovalcem nove možnosti za raziskovanje praktičnih uporab kvantnih računalnikov, na primer optimizacijo dodelitve letaliških terminalov.
Bizarna sposobnost subatomskih delcev, da so hkrati na dveh mestih, omogoča t.i. kvantnim računalnikom, da nekatere izračune opravijo znatno hitreje kot njihovi konvencionalni protipostavki. Ta sposobnost bi kmalu lahko pomagala pri reševanju problemov v našem vsakdanjem življenju, kot je izogibanje zamujenim letalskim povezavam.
Medtem ko običajni računalniki informacije shranjujejo kot binarne številke ali bite, ki so lahko bodisi ničla ali ena, kvantni računalniki uporabljajo kubite. Ti kubiti lahko zaradi svojega subatomskega vedenja predstavljajo kompleksno mešanico ničle in enice. Svoje akcije lahko z drugimi kubiti uskladijo takoj, ne glede na to, kako daleč so drug od drugega, pojav, ki ga je Albert Einstein imenoval "strašljivo delovanje na daljavo".
Kljub temu, da so masivni, visokokakovostni stroji, potrebni za takšne naloge, verjetno še vsaj desetletje stran, so kvantni računalniki podjetij kot sta IBM in D-Wave Systems presegli najzmogljivejše konvencionalne računalnike na svetu pri določenih fizikalno relevantnih izračunih. Ti napredki spodbujajo podjetja in raziskovalce, da iščejo več praktičnih uporab – kot je izračun optimalnih poti za potnike, da dosežejo svoje letalske povezave.
„Živimo v dobi, ko resnično imamo priložnost raziskati, kje bi morali uporabljati kvantni računalnik,“ pravi Karl Jansen, fizik pri Nemškem elektronskem sinhrotronu (DESY), ki pri problemu letalskih vrat sodeluje s podjetjem za kvantne računalnike IonQ.
D-Wave je uporabil svoj kvantni računalnik, da je strankam pomagal pri določanju urnikov dostave živil, načrtovanju poti promocijskih turnej in obdelavi tovora v pristanišču Los Angeles. Te naloge so primeri tako imenovanih optimizacijskih problemov, ki so izjemno kompleksni zaradi množice možnosti. Dodatni primeri vključujejo najučinkovitejše pakiranje škatel v zabojnike in tehtanje tveganja ter donosa v finančnih portfeljih.
Na voljo je 100.000 načinov za dodelitev petih letal desetim izhodom na letališču. Če to število povečamo na 50 letal in 100 izhodov, število možnosti eksplodira na 10 na potenco 100 – kar je veliko več kot število atomov v vidnem vesolju. Noben običajen računalnik ne bi mogel slediti vsem tem možnostim, toda kvantni računalnik bi to teoretično lahko zmorel.
Zbirke kubitov se obnašajo kot valovi, ki vsebujejo ogromno količino podatkov. Kvantni računalnik z zgolj 350 kubiti bi teoretično lahko sledil vsem možnim rešitvam problema dodelitve 50 letal 100 vratom.
Angelo Bassi, fizik na Univerzi v Trstu, primerja razliko med klasičnim in kvantnim računalništvom z razliko med surferjem in valom, ko trčita v skalo. Surfer se odloči za mimo skale bodisi levo ali desno, medtem ko val počne oboje hkrati. Nekatere osnovne značilnosti skale je mogoče izpeljati iz poti surferja, vendar se veliko več lahko naučimo iz vzorca valovanja v vodi.
"Valovi prenašajo več informacij kot delci," pravi Bassi.
Kubiti so izjemno težko obvladljivi. Običajno ustvarjeni z uporabo superprevodnih tokokrogov ali ujetih ionov, kubiti se z lahkoto uničijo ob najmanjšem motenju in jih je tipično treba ohladiti na temperature nižje od temperatur medzvezdnega prostora. Tudi takrat so kubiti veliko bolj dovzetni za napake kot biti, ki se zanašajo na običajne elektronske vezje.
Prihodnji kvantni računalniki bodo potrebovali ogromno število kubitov – morda milijone –, da se spopadejo s problemom napak in vseeno imajo dovolj zmogljivosti za naloge, kot je simulacija dinamike atomov in molekul, kot je pokazala študija Microsofta iz leta 2022.
Tudi današnje razmeroma šibke naprave so presegle prag, ki jih naredi dovolj zmogljive, da prekašajo najnaprednejše superračunalnike na svetu pri nekaterih izračunih. Ta kritična točka je nekje med 50 in 100 kubitov, pravi Travis Humble, direktor Centra za kvantno znanost pri Oak Ridge National Laboratory.
Junija lanskega leta je bil dosežen mejnik, ko je IBM v reviji "Nature" objavil študijo, ki je pokazala, da njihov procesor s 127 kubiti lahko prekaša običajne računalnike pri določenih izračunih, povezanih z magnetnimi materiali. Marca so raziskovalci iz podjetja D-Wave objavili še ne recenziran članek, ki kaže, da njihov najnovejši stroj v podobnih situacijah lahko izračuna količine v minutah, za katere bi najmočnejšemu superračunalniku na svetu potrebovala milijone let.
"Izmed vseh doslej postavljenih trditev o premoči kvantnih računalnikov nad konvencionalnimi računalniki je ta dejansko najmočnejša," pravi Daniel Lidar, direktor Centra za kvantno informacijsko znanost in tehnologijo Univerze Južne Kalifornije.
D-Wave močno stavi na aplikacije za optimizacijo z razvojem posebne vrste kvantnega računalnika imenovanega Annealer, ki je specializiran za reševanje te vrste problemov. Vsebuje približno 5.000 qubitov, vendar je omejen na hitro iskanje približnih odgovorov namesto izvajanja natančnih izračunov.
Obetavno znamenje, da bi tehnologija žarjenja podjetja D-Wave lahko ponujala prednost v primerjavi s konvencionalnimi računalniki pri praktičnih problemih, je, da je Lidar z USC na začetku letošnjega leta prikazal, kako bi se lahko uporabila za zmago v matematični igri, ki spominja na optimizacijo, v članku, ki je trenutno v recenziji.
Zdaj se začenja dirka, da ugotovimo, katere druge praktične uporabe bi lahko imela najnovejša generacija kvantnih računalnikov.
Jansen iz DESY pravi, da je uspešno rešil majhne različice problema optimizacije letalskih vrat na ujetih ionih kvantnega računalnika IonQ in videl zgodnje znake, da bi njegova tehnika lahko presegla tradicionalne računske metode pri zadostno velikem številu qubitov.
Raziskovalci Klinike Cleveland pravijo, da je kvantni računalnik IBM s pomočjo pristopa, podobnega Jansenovemu, premagal napredni algoritem umetne inteligence pri napovedovanju oblike dela protein molekule na podlagi poznavanja njenih aminokislin – naloga, ki bi lahko bila koristna pri odkrivanju in zdravljenju določenih bolezni, ko se bodo sposobnosti kvantnih računalnikov nadalje razvijale. Njihov članek je bil objavljen v ACS Journal of Chemical Theory and Computation.
Podjetja verjamejo, da lahko kvantno računanje naredi aplikacije umetne inteligence še pametnejše, če se optimizacija vključi v usposabljanje algoritmov strojnega učenja.
IonQ je sodeloval z Hyundaijem na razvoju kvantne umetne inteligence za prepoznavanje prometnih znakov in drugih objektov s samovozečimi avtomobili. Prehod na trening AI z uporabo kvantnega računalništva v majhnem modelu strojnega učenja je podvojil njegovo natančnost s 30 % na 60 %, pravi IonQ. Podjetje verjame, da bo, ko se bo število kubitov trenutnih 36 povečalo na 64 v naslednjem letu, njihov algoritem presegel vsak obstoječi model strojnega učenja, ki ni zasnovan na kvantnih izračunih.
Pristopi s poskusom in napako bi zagotovo razkrili nove uporabe za kvantne računalnike, pravi Scott Aaronson, direktor Centra za kvantne informacije na Univerzi v Teksasu v Austinu. Uveljavljene teorije pa nakazujejo, da bodo povečanja hitrosti kvantnih računalnikov pri optimizaciji in umetni inteligenci relativno skromna in verjetno ne bodo imela komercialnih učinkov dokler ne bodo kvantni računalniki večji in z napako popravljeni, pravi.
„Res je zelo, zelo težko videti, kako bi lahko s trenutno generacijo naprav dosegli dobiček,“ pravi Aaronson. „Zgoditi se mora nekaj, kar je zunaj tega, kar vemo o trenutnih algoritmih.“
Nekateri sodobni kvantni pionirji prav na to upajo: preboj, ki nastane iz eksperimentov.
Tož se je že zgodilo, pravi Ricardo Garcia iz Moody's Analytics, ki je s podjetjem za kvantno računalništvo Rigetti sodeloval pri projektu za izboljšanje natančnosti modela AI temelječe napovedi recesije. Eden najmočnejših metod, ki se danes uporabljajo za optimizacijske probleme, algoritem Simplex, je bil razvit v 1940-ih letih, dolgo preden so teoretiki lahko pojasnili, zakaj deluje tako dobro.
"Samo zato, ker danes ni teoretičnih zagotovil, to ne pomeni, da ni kratkoročnih priložnosti," pravi Garcia.
