De senaste tekniska framstegen ger företag och forskare nya möjligheter att utforska praktiska tillämpningar för kvantdatorer, såsom optimering av gate-tilldelningar på flygplatser.

Den bisarra förmågan hos subatomära partiklar att vara på två platser samtidigt gör att så kallade kvantdatorer kan utföra vissa beräkningar avsevärt snabbare än sina konventionella motsvarigheter. Denna förmåga kan snart hjälpa till att lösa problem i vårt dagliga liv, som till exempel att undvika missade flygförbindelser.

Medan traditionella datorer lagrar information som binära siffror eller bitar, som antingen kan vara noll eller ett, använder kvantdatorer qubits. Dessa qubits kan på grund av sitt subatomära beteende representera en komplex blandning av noll och ett. De kan omedelbart koordinera sina handlingar med andra qubits, oavsett hur långt ifrån varandra de är, ett fenomen som Albert Einstein kallade "spöklik fjärrverkan".

Trots att de massiva och högkvalitativa maskiner som krävs för sådana uppgifter sannolikt är åtminstone ett decennium bort, har kvantdatorer från företag som IBM och D-Wave Systems överträffat världens mest kraftfulla konventionella datorer i vissa fysikaliskt relevanta beräkningar. Dessa framsteg motiverar företag och forskare att eftersträva fler praktiska tillämpningar - som att beräkna de optimala rutterna för passagerare att nå sina flygförbindelser.

"Vi lever nu i en era där vi verkligen har chansen att undersöka var vi bör använda en kvantdator," säger Karl Jansen, fysiker vid Tyska elektron-synchrotronen (DESY), som arbetar med flygportgrinden-problemet tillsammans med kvantdatorföretaget IonQ.

D-Wave har använt sin kvantdator för att hjälpa kunder med att bestämma leveransscheman för livsmedelsbutiker, planering av promotion-turer och hantering av gods i Los Angeles hamn. Dessa uppgifter är exempel på så kallade optimeringsproblem, vilka är extremt komplexa på grund av det stora antalet alternativ. Ytterligare exempel inkluderar den mest effektiva packningen av lådor i containrar samt avvägningen mellan risk och avkastning i finansiella portföljer.

Det finns 100 000 sätt att tilldela fem flygplan till tio gates på en flygplats. Ökar man detta till 50 flygplan och 100 gates, skjuter antalet möjligheter i höjden till 10 upphöjt till 100 - mycket mer än antalet atomer i det synliga universum. Ingen konventionell dator skulle kunna följa alla dessa möjligheter, men en kvantdator skulle teoretiskt kunna göra det.

Samlingar av qubits beter sig som vågor som innehåller en enorm mängd data. En kvantdator med bara 350 qubits skulle teoretiskt kunna följa alla möjliga lösningar för problemet med att tilldela 50 flygplan till 100 gates.

Angelo Bassi, fysiker vid universitetet i Trieste, jämför skillnaden mellan traditionell databehandling och kvantdatorer med skillnaden mellan en surfare och en våg när de möter en klippa. Surfaren passerar antingen till vänster eller höger om klippan medan vågen gör båda samtidigt. Några grundläggande egenskaper hos klippan kan härledas från surfarens väg, men mycket mer kan läras från vågmönstret i vattnet.

"Vågor bär på mer information än partiklar," säger Bassi.

Qubits är dock extremt svåra att hantera. De produceras ofta med supraledande kretsar eller fångade joner, och qubits förstörs av minsta störning och måste vanligtvis kylas till temperaturer kallare än det interstellära rymden. Även då är qubits mycket mer benägna att fel än bitar som förlitar sig på vanliga elektroniska kretsar.

Framtidens kvantdatorer kommer att behöva en enorm mängd kubiter – möjligen miljoner – för att hantera felproblemet och fortfarande ha tillräcklig kapacitet för uppgifter som simulering av atomers och molekylers dynamik, enligt en studie från Microsoft från år 2022.

Även dagens relativt svaga enheter har dock passerat en tröskel som gör dem tillräckligt kraftfulla för att överträffa världens mest avancerade superdatorer i vissa beräkningar. Denna kritiska punkt ligger någonstans mellan 50 och 100 Qubits, säger Travis Humble, direktör för Quantum Science Center vid Oak Ridge National Laboratory.

En milstolpe nåddes i juni förra året när IBM i tidskriften "Nature" publicerade en studie som visade att deras 127-qubitsprocessor kan överträffa konventionella datorer i vissa beräkningar relaterade till magnetiska material. I mars publicerade forskare från D-Wave en uppsats, som ännu inte har genomgått peer review, som visar att deras senaste maskin kan räkna ut mängder på minuter som skulle ta världens kraftfullaste superdatorer miljontals år i liknande situationer.

"Av alla de anspråk på överlägsenhet som hittills gjorts av kvantdatorer över traditionella datorer, är detta faktiskt det starkaste," säger Daniel Lidar, direktör för Center for Quantum Information Science & Technology vid University of Southern California.

D-Wave satsar stort på optimeringsapplikationer genom att utveckla en speciell typ av kvantdator kallad Annealer, som är specialiserad på att lösa detta problem. Den innehåller ungefär 5 000 Qubits, men är begränsad till att snabbt söka efter ungefärliga svar istället för att utföra exakta beräkningar.

Ett lovande tecken på att D-Waves anlöpningsteknik möjligen erbjuder en fördel jämfört med traditionella datorer för praktiska problem är att Lidar från USC tidigare i år visade hur den kunde användas för att vinna ett matematiskt spel liknande optimering i en artikel som för närvarande är under granskning.

Nu börjar tävlingen att ta reda på vilka andra praktiska tillämpningar den senaste generationen av kvantdatorer kan ha.

Jansen från DESY säger att han har löst små versioner av optimeringsproblemet för flygplatsgrindar framgångsrikt på en fällande-joners kvantdator från IonQ och har sett tidiga tecken på att hans teknik kan överträffa traditionella beräkningsmetoder om antalet qubits är tillräckligt stort.

Forskare från Cleveland Clinic säger att en IBM-kvantdator har överträffat en avancerad artificiell intelligens-algoritm genom att använda en liknande metod som Jansens för att förutsäga formen på en sektion av ett proteinmolekyl utifrån kunskap om dess aminosyror – en uppgift som skulle kunna vara användbar för att upptäcka och behandla vissa sjukdomar när kapaciteten hos kvantdatorer fortsätter att utvecklas. Deras artikel publicerades i ACS Journal of Chemical Theory and Computation.

När optimering integreras i träningen av maskininlärningsalgoritmer tror vissa företag att kvantdatorer kan göra AI-applikationer ännu smartare.

IonQ har arbetat med Hyundai på kvantbaserad AI för att möjliggöra för självkörande bilar att känna igen trafikskyltar och andra objekt. En övergång till kvantbaserad AI-träning i en liten maskininlärningsmodell fördubblade dess noggrannhet från 30 % till 60 %, säger IonQ. När antalet qubit ökar från nuvarande 36 till 64 nästa år, tror företaget att deras algoritm kommer att överträffa alla tänkbara icke-kvantbaserade maskininlärningsmodeller.

Försök-och-misslyckandes-metoder kan säkert avslöja nya användningsområden för kvantdatorer, säger Scott Aaronson, direktör för Quantum Information Center vid University of Texas i Austin. Kända teorier tyder emellertid på att de kvantrelaterade hastighetsökningarna inom optimering och AI kommer att vara relativt blygsamma och troligen inte ha några kommersiella effekter förrän kvantdatorer är mycket större och har felkorrigering, säger han.

"Det är verkligen, verkligen svårt att se hur man skulle kunna göra en vinst med den nuvarande generationen av enheter", säger Aaronson. "Något måste hända som ligger utanför vad vi vet om de nuvarande algoritmerna."

Men det är precis vad några av dagens kvantpionjärer hoppas på: ett genombrott som uppstår från experiment.

"Det har redan hänt en gång", säger Ricardo Garcia från Moody’s Analytics, som har arbetat med kvantdatorföretaget Rigetti på ett projekt för att förbättra precisionen i en AI-baserad modell för prognoser om recessioner. En av de mest kraftfulla metoderna som används idag för optimeringsproblem, simplexalgoritmen, utvecklades på 1940-talet, långt innan teoretiker kunde förklara varför den fungerade så bra.

"Bara för att det inte finns några teoretiska garantier idag betyder det inte att det saknas kortfristiga möjligheter," säger Garcia.