Najnoviji tehnološki napreci pružaju kompanijama i istraživačima nove mogućnosti za istraživanje praktičnih primena kvantnih računara, kao što je, na primer, optimizacija dodele izlaza na aerodromima.

Bizarna sposobnost subatomskih čestica da budu istovremeno na dva mesta omogućava tzv. kvantnim računarima da neke proračune izvrše znatno brže nego njihovi konvencionalni pandani. Ova sposobnost bi uskoro mogla da pomogne u rešavanju problema u našem svakodnevnom životu, kao što je izbegavanje propuštenih avionskih veza.

Dok konvencionalni računari informacije čuvaju kao binarne cifre ili bitove, koji mogu biti nula ili jedan, kvantni računari koriste kubite. Ovi kubiti mogu zbog svog subatomskog ponašanja predstavljati kompleksnu mešavinu nule i jedinice. Oni mogu svoje akcije sa drugim kubitima koordinirati odmah, bez obzira koliko su daleko jedan od drugog, fenomen koji je Albert Ajnštajn nazvao "jeziva akcija na daljinu".

Iako su masivne, visokokvalitetne mašine, neophodne za takve zadatke, verovatno još najmanje jednu deceniju udaljene, kvantni računari kompanija poput IBM-a i D-Wave Systems su premašili najmoćnije konvencionalne računare sveta u određenim fizički relevantnim izračunavanjima. Ti napreci podstiču kompanije i istraživače da tragaju za više praktičnih primena – poput izračunavanja optimalnih puteva za putnike da stignu do svojih letova.

„Živimo u eri kada zaista imamo priliku da istražimo gde bi trebalo da koristimo kvantni računar“, kaže Karl Jansen, fizičar u Nemačkom elektronskom sinkrotronu (DESY), koji radi na problemu 'flight-gate' s kompanijom za kvantne računare IonQ.

D-Wave je koristio svoj kvantni računar da pomogne klijentima u određivanju rasporeda za isporuke prehrambenih proizvoda, planiranju ruta promotivnih turneja i rukovanju teretom u luci Los Anđeles. Ovi zadaci su primeri tzv. optimizacionih problema koji su izuzetno kompleksni zbog obilja opcija. Dodatni primeri uključuju najefikasnije pakovanje kutija u kontejnere i vaganje rizika i prinosa u finansijskim portfolijima.

Postoji 100.000 načina da se pet aviona dodeli deset kapija na aerodromu. Ako se to poveća na 50 aviona i 100 kapija, broj mogućnosti eksplodira na 10 na stepen 100 - što je mnogo više od broja atoma u vidljivom univerzumu. Nijedan konvencionalni računar nije u mogućnosti da prati sve te mogućnosti, ali kvantni računar bi to teoretski mogao.

Kolekcije kubita se ponašaju kao talasi koji sadrže ogromnu količinu podataka. Kvantni računar sa samo 350 kubita teoretski bi mogao pratiti sve moguće rešenja za problem dodeljivanja 50 aviona na 100 kapija.

Анђело Баси, физичар на Универзитету у Тријесту, пореди разлику између конвенционалног и квантног рачунарства са разликом између сурфера и таласа када ударе у стену. Сурфер или заобилази стену лево или десно, док талас то чини обоје истовремено. Неке основне карактеристике стене могу се извести из путање којом сурфер прође, али много више се може научити из узорка таласања у води.

"Talasi nose više informacija nego čestice", kaže Bassi.

Kubiti su, međutim, izuzetno teški za rukovanje. Često stvoreni pomoću superprovodnih kola ili zarobljenih jona, kubiti se uništavaju zbog najmanje smetnje i obično moraju biti ohlađeni na temperature hladnije od interstelarnog prostora. Čak i tada, kubiti su mnogo podložniji greškama od bitova koji se oslanjaju na obične elektronske kola.

Budući kvantni računari će zahtevati ogroman broj kvantnih bitova – možda milione – kako bi se izborili sa problemom grešaka i dalje imali dovoljno snage za zadatke poput simulacije dinamike atoma i molekula, pokazala je studija Microsofta iz 2022. godine.

Чак и данашњи релативно слаби уређаји, међутим, прешли су праг који их чини довољно моћнима да надмаши најнапредније суперрачунаре света у неким израчунавањима. Та критична тачка је негде између 50 и 100 кубита, каже Тревис Хамбл, директор Центра за квантну науку у Националној лабораторији Оак Риџ.

Postignut je veliki uspeh u junu prošle godine kada je IBM u časopisu "Nature" objavio studiju koja pokazuje da njegov procesor sa 127 kubita može da nadmaši konvencionalne računare u određenim izračunavanjima vezanim za magnetne materijale. U martu su istraživači iz D-Wave-a objavili rad koji još uvek nije recenziran i koji pokazuje da njihova najnovija mašina u sličnim situacijama može da izračuna količine za nekoliko minuta, za koje bi najmoćnijem superkompjuteru na svetu trebalo milione godina.

"Od svih dosadašnjih tvrdnji o superiornosti kvantnih računara u odnosu na konvencionalne, ova je zaista najjača," kaže Daniel Lidar, direktor Centra za kvantne informacije i tehnologiju Univerziteta Južne Kalifornije.

D-Wave snažno se fokusira na aplikacije za optimizaciju razvijanjem specijalne vrste kvantnog računara nazvanog Annealer, koji je specijalizovan za rešavanje ovog problema. Sadrži oko 5.000 Qubita, ali je ograničen na brzo traženje približnih odgovora umesto izvođenja tačnih proračuna.

Obećavajući znak da tehnologija kaljenja kompanije D-Wave možda ima prednost u odnosu na tradicionalne računare u praktičnim problemima jeste to što je Lidar sa USC-a početkom ove godine demonstrirao kako bi se mogla koristiti za pobedu u matematičkoj igri sličnoj optimizaciji, u radu koji se trenutno recenzira.

Сада почиње трка да се открије које друге практичне примене може имати најновија генерација квантних рачунара.

Јансен из DESY-а каже да је успешно решио мале верзије проблема оптимизације ваздушних гејтова на заробљеном јонском квантном рачунару компаније IonQ и видео ране наговештаје да би његова техника могла надмашити традиционалне рачунарске методе уколико би број кубита био довољно велик.

Istraživači Klinike Cleveland kažu da je IBM-ov kvantni kompjuter, koristeći sličan pristup kao Jansen, nadmašio napredni algoritam veštačke inteligencije radi predviđanja oblika dela proteinskog molekula na osnovu poznavanja njegovih aminokiselina – zadatak koji bi mogao biti koristan u detektovanju i tretmanu određenih bolesti ukoliko se sposobnosti kvantnih kompjutera dalje razvijaju. Njihov rad je objavljen u časopisu ACS Journal of Chemical Theory and Computation.

Kompanije veruju da uključivanje optimizacije u trening algoritama mašinskog učenja može čak i učiniti primene veštačke inteligencije inteligentnijim uz pomoć kvantnog računarstva.

IonQ je radio sa Hyundaijem na kvantnoj veštačkoj inteligenciji radi omogućavanja autonomnih vozila da prepoznaju saobraćajne znakove i druge objekte. Prebacivanje na kvantno zasnovan AI trening u malom modelu mašinskog učenja udvostručilo je tačnost s 30 % na 60 %, kaže IonQ. Kada se broj kubita poveća sa trenutnih 36 na 64 sledeće godine, kompanija veruje da će njihov algoritam nadmašiti svaki zamislivi ne-kvantni model mašinskog učenja.

Prilazi metodom pokušaja i grešaka svakako bi mogli otkriti nove primene za kvantne računare, kaže Skot Aronson, direktor Centra za kvantne informacije na Univerzitetu u Teksasu u Ostinu. Međutim, poznate teorije sugerišu da će povećanja brzine kvantnog računanja u optimizaciji i veštačkoj inteligenciji biti relativno skromna i verovatno neće imati komercijalni uticaj dok kvantni računari ne postanu mnogo veći i ispravaniji u pogledu grešaka, kaže on.

"Stvarno je, stvarno teško videti kako bi se sa trenutnom generacijom uređaja mogla ostvariti dobit", kaže Aaronson. "Mora se desiti nešto što je izvan onoga što znamo o trenutnim algoritmima."

Ali upravo na to se nadaju neki današnji kvantni pioniri: proboj koji nastaje iz eksperimenata.

To Serbian, the heading can be translated as:

"Već se jednom desilo, kaže Ricardo Garcia iz Moody's Analytics, koji je sarađivao sa kompanijom Rigetti za kvantno računarstvo na projektu usmerenom na poboljšanje tačnosti AI-zasnovanog modela prognoze recesije. Jedna od najmoćnijih metoda koje se danas koriste za optimizacijske probleme, Simpleks algoritam, razvijena je 1940-ih godina, mnogo pre nego što su teoretičari mogli objasniti zašto tako dobro funkcioniše."

"Samo zato što danas ne postoje teorijske garancije, to ne znači da nema kratkoročnih prilika," kaže Garcia.