Brevemente sugli algoritmi quantistici e le loro famiglie
Uno degli obiettivi dello sviluppo delle tecnologie quantistiche è accelerare
Un punto di partenza nello sviluppo del calcolo quantisticoconsidera gli anni '90. Anche allora esistevano i primi algoritmi per computer quantistici, ad esempio l'algoritmo Deutsch, ma erano principalmente di interesse accademico. Un po 'più tardi, gli scienziati americani Peter Shor e Lov Grover hanno sviluppato due algoritmi quantistici essenzialmente diversi, ma molto preziosi da un punto di vista pratico. L'algoritmo di Shor ha convinto il mondo che le tecnologie quantistiche hanno applicazioni molto reali e che il computer quantistico minaccia i moderni metodi di protezione delle informazioni crittografiche. E l'idea di Grover indicava che con l'aiuto dei quanti è possibile cercare dati non strutturati più velocemente che con l'aiuto delle tecnologie classiche (e, come è stato successivamente dimostrato, con la massima accelerazione disponibile in questo compito).
Entrambe le scoperte non hanno ancora portato pratico direttorisultati economici. Tuttavia, l'era dello studio dei quanti come strumento applicato è iniziata con loro e altri algoritmi che sono più applicabili nella realtà si basano su di essi.
Ad esempio, l'algoritmo Zalka-Wiesner aiuteràcreare nuovi farmaci e nuovi materiali. Algoritmo di Ambainis: analizza i dati, come immagini e testi. Un'altra delle invenzioni più importanti è l'algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd, che risolve un sistema di equazioni lineari su computer quantistici. Ciò farà avanzare notevolmente l'elaborazione dei big data, la modellazione di sistemi complessi e, in definitiva, potrebbe essere un altro passo verso la creazione di una forte intelligenza artificiale.
Emergono nuove idee per gli algoritmi quantisticiregolarmente: la maggior parte è elencata sul sito Web di Quantum Algorithm Zoo e gli esempi di implementazione possono essere sbirciati su Github. Oltre agli Stati Uniti e alla Cina, la Spagna contribuisce notevolmente a questa tendenza: guida lo sviluppo di algoritmi finanziari grazie al movimento attivo della startup Multiverse Computing. L'Inghilterra ha soluzioni di successo per il riconoscimento vocale e la modellazione di processi chimici. Presto anche l'India si farà un nome: lì vengono lanciati numerosi corsi universitari in aree quantistiche.
Cosa rallenta ancora il progresso quantico
Quindi, un algoritmo quantistico.Cominciamo con la parola più comprensibile "algoritmo", che significa una certa sequenza di azioni, una ricetta per ottenere un determinato risultato. La parola "quantistico" in questo caso aumenta la nostra capacità di eseguire determinate operazioni logiche che non sono disponibili nel mondo classico. Grazie ai fenomeni della fisica quantistica - sovrapposizione ed entanglement - utilizzando operazioni logiche sugli stati degli oggetti quantistici, è possibile creare stati quantistici complessi che classicamente richiederebbero molti numeri per essere descritti. Ad esempio, per descrivere lo stato di 50 qubit, in generale, sono necessari fino a 2^50 numeri. Se utilizzi correttamente questa proprietà dei sistemi quantistici e calcoli la sequenza dei processi logici trasformazioni, e poi implementarle su un computer quantistico, puoi trovare la risposta alla domanda desiderata nel caso in cui un computer classico richiederebbe molto tempo e risorse di memoria.
Sembrerebbe che crei algoritmi diversi per te stessocompiti diversi, e in teoria ce ne sono già dozzine, se non centinaia. Ma quando si tratta di pratica e di un'accelerazione significativa (cioè esponenziale), lo sviluppo di algoritmi quantistici incontra alcune barriere. E quindi, l'emergere di nuovi algoritmi quantistici che possono portare a cambiamenti radicali è piuttosto raro: ogni decennio ci sono solo 5-10 nuovi interessanti algoritmi quantistici.
La difficoltà principale è legata al fatto che nella mente di matematici e teorici gli algoritmi girano su un computer ideale. Tuttavia, i veri computer quantistici non sono affatto a prova di errore.
Gli ostacoli si riducono al fatto che è molto difficile creare un potente sistema quantistico privo di errori:
- Gli oggetti quantistici sono molto sensibili al minimocambiamenti ambientali: anche una minima perdita di informazioni quantistiche nell'ambiente durante l'esecuzione dell'algoritmo può portare a una distorsione della risposta finale. E questo nonostante il fatto che le condizioni per il funzionamento stabile dei qubit in alcuni casi debbano essere mantenute molto specifiche: ad esempio, la temperatura deve essere vicina allo zero assoluto, cioè corrispondere a -273,15 ° C.
- Il rumore influisce sul processo di calcolo - a causa diesposizione costante agli errori, il numero di operazioni che possono essere implementate in un algoritmo quantistico è ora limitato a diverse decine, mentre sono necessarie migliaia di operazioni per vincere quando si risolvono problemi industriali.
- Finora non è stato possibile creare il numero richiestosenza errori, ovvero qubit logici. Ad esempio, per calcolare i rischi di un'azienda che opera nel mercato mobiliare, sono necessari almeno 200 qubit logici, per decifrare la crittografia - circa 6mila e per prevedere il valore dei derivati finanziari in tempo reale - 7,5mila. compiti più complessi come l'hacking veloce della rete, bitcoin o la modellazione di nuovi materiali richiedono da diverse decine a centinaia di milioni. Considerando che oggi i dispositivi quantistici non hanno più di unità di qubit a prova di errore.
Per affrontare il rumore quantistico, scienziatioffrono diversi metodi di correzione e aiutano davvero a ridurre il livello di errori nel sistema. Ma il loro effetto sui calcoli sarà notevolmente ridotto solo dopo un certo tempo. Le previsioni variano: IonQ le stima al 2025 e Google contando sul 2029.
Quanto presto gli algoritmi quantistici cambieranno le nostre vite
L'informatica quantistica non ha ancora raggiunto il mainstream, mastanno già influenzando il tenore di vita, o lo faranno presto. Ad esempio, il computer quantistico D-Wave ha dimostrato la capacità di accelerare significativamente il lavoro del porto marittimo di Los Angeles (mentre sono in corso ricerche sui dati di test), Daimler e IBM Quantum stanno per creare batterie quantistiche per veicoli elettrici e RKC e il progetto QBoard hanno sviluppato un algoritmo quantistico per lo smaltimento sicuro dei rifiuti nucleari nell'interesse di Rosatom.
Molto rapidamente, entro 2-3 anni, si manifesterannoalgoritmi variazionali per la risoluzione di problemi di ottimizzazione ampiamente applicabili in quasi tutti i settori. Questa è una classe di elaborazione ibrida: la parte quantistica è responsabile dei cambiamenti di stato e la parte classica aiuta a stabilizzare questo processo. E, poiché i modelli ibridi sono molto più semplici da implementare rispetto a quelli completamente quantistici, la potenza dei computer quantistici esistenti è sufficiente per loro. RKC e il progetto QBoard utilizzano algoritmi quantistici per risolvere problemi di modellazione chimica a vantaggio dell'industria automobilistica. Tuttavia, lo sviluppo di algoritmi variazionali deve affrontare tutta una serie di sfide. Sulla strada verso la loro implementazione, l’intero campo dell’informatica quantistica è destinato a scoperte interessanti.
Leggi di più:
Il più antico testo cirillico mai trovato
"Webb" ha trovato tracce di stelle incredibilmente enormi: sono morte all'alba dell'universo
Strani suoni registrati nella stratosfera terrestre: come gli scienziati stanno cercando di capirne la natura
Foto di copertina: Immagine di starline su Freepik