量子アルゴリズムとそのファミリーについて簡単に説明します
Одна из целей развития квантовых технологий — ускорить
量子コンピューティング開発の出発点90年代を考えてみましょう。当時でも、量子コンピューターの最初のアルゴリズム (例: Deutsch アルゴリズム) は存在していましたが、それらは主に学術的な関心を集めていました。少し後、アメリカの科学者ピーター・ショールとロブ・グローバーは、本質的に異なる 2 つの、しかし実用的な観点から非常に価値のある量子アルゴリズムを開発しました。ショールのアルゴリズムは、量子技術には非常に現実的な用途があり、量子コンピュータが現代の暗号情報保護方法を脅かしていることを世界に確信させました。そして、Grover のアイデアは、量子の助けを借りて、古典的な技術の助けを借りてよりも速く非構造化データを検索できることを示しました (そして、後で証明されたように、このタスクで利用可能な最大の加速が得られます)。
どちらの発見もまだ直接的な実用化には至っていない経済的な結果。それにもかかわらず、応用ツールとしてクオンツを研究する時代はクオンツから始まり、実際により適用可能な他のアルゴリズムはクオンツに基づいています。
たとえば、Zalka-Wiesner アルゴリズムは次のような場合に役立ちます。新しい薬や新しい素材を生み出す。 Ambainis アルゴリズム - 画像やテキストなどのデータを分析します。もう 1 つの最も注目すべき発明は、量子コンピューター上で連立一次方程式を解く Harrow-Hassidim-Lloyd アルゴリズムです。これにより、ビッグデータの処理や複雑なシステムのモデリングが大幅に進歩し、最終的には強力な人工知能の作成に向けた新たな一歩となる可能性があります。
量子アルゴリズムの新しいアイデアが生まれる定期的に: ほとんどは Quantum Algorithm Zoo Web サイトにリストされており、実装例は Github で覗くことができます。米国と中国に加えて、スペインもこの傾向に大きく貢献しており、新興企業マルチバース コンピューティングの積極的な動きのおかげで金融アルゴリズムの開発をリードしています。イギリスには、音声認識と化学プロセス モデリングのソリューションが成功しています。間もなく、インドもその名を知られるようになるでしょう。インドでは、量子分野の多数の大学コースが開設されています。
量子の進歩を依然として遅らせているもの
つまり、量子アルゴリズムです。よりわかりやすい「アルゴリズム」という言葉から始めましょう。これは、特定の一連の動作、特定の結果を得るためのレシピを意味します。この場合の「量子」という言葉は、古典的な世界では利用できない特定の論理演算を実行できる能力を追加します。量子物体の状態に対する論理演算を使用する量子物理学の現象、つまり重ね合わせともつれのおかげで、従来は説明するのに多くの数値が必要だった複雑な量子状態を作成することが可能になります。たとえば、50 量子ビットの状態を記述するには、一般に最大 2^50 の数値が必要です。量子システムのこの特性を正しく使用して、論理的な順序を計算すると、変換を行って量子コンピューターに実装すると、古典的なコンピューターでは多くの時間とメモリ リソースが必要となる場合でも、目的の質問に対する答えを見つけることができます。
自分でさまざまなアルゴリズムを作成すると思われますさまざまなタスクがあり、理論的には、数百ではないにしても、すでに数十のタスクが存在します。しかし、実用化と大幅な（つまり指数関数的な）加速となると、量子アルゴリズムの開発は特定の障壁にぶつかります。したがって、根本的な変化をもたらす可能性のある新しい量子アルゴリズムが出現することはかなりまれです。10 年ごとに、新しい興味深い量子アルゴリズムは 5 ～ 10 個しか存在しません。
主な困難は、数学者や理論家の頭の中では、アルゴリズムは理想的なコンピューター上で実行されるという事実に関連しています。ただし、実際の量子コンピューターにはエラーがまったくないわけではありません。
障害は、要約すると、強力でエラーのない量子システムを作成するのが非常に難しいという事実にあります。
- 量子物体はほんのわずかなことに対して非常に敏感です環境の変化: アルゴリズムの実行中に環境への量子情報の漏洩が最小限であっても、最終的な答えの歪みにつながる可能性があります。そして、これは、特定の場合における量子ビットの安定した動作のための条件を非常に具体的に維持する必要があるという事実にもかかわらず、たとえば、温度は絶対零度に近い、つまり-273.15℃に相当する必要があります。
- ノイズは計算プロセスに影響を与えます - 原因:常にエラーにさらされているため、量子アルゴリズムで実装できる演算の数は現在数十に制限されていますが、産業上の問題を解決するには数千の演算が必要です。
- これまでのところ、必要な数を作成することはできませんエラーのない、つまり論理量子ビットです。たとえば、証券市場で活動する企業のリスクを計算するには、少なくとも 200 論理量子ビットが必要で、暗号を解読するには最低 6,000、金融デリバティブの価値をリアルタイムで予測するには 7.5,000 の論理量子ビットが必要です。ネットワークやビットコインの高速ハッキング、新しいマテリアルのモデリングなどのより複雑なタスクには、数千万から数億の費用がかかります。一方、今日の量子デバイスには、誤りのない量子ビットの単位以上はありません。
量子ノイズに対処するために、科学者たちはさまざまな修正方法が提供されており、システム内のエラーのレベルを減らすのに非常に役立ちます。ただし、計算への影響は、一定の時間が経過した後にのみ大幅に軽減されます。予測はさまざまです。IonQ は 2025 年、Google は 2025 年としています。 2029年を見据えて。
量子アルゴリズムが私たちの生活をどのくらい変えるか
量子コンピューティングはまだ主流になっていませんが、すでに生活水準に影響を与えている、あるいは近いうちに影響を受けるでしょう。たとえば、D-Wave 量子コンピューターは、ロサンゼルス港の作業を大幅に高速化する能力を示しました (テストデータに関する研究が行われています)。ダイムラーと IBM Quantum は、電気自動車用の量子電池を開発しようとしています。 RKC と QBoard プロジェクトは、ロスアトムの利益のために核廃棄物を安全に処理するための量子アルゴリズムを開発しました。
Быстрее всего — в течение 2-3 лет — себя проявят вариационные алгоритмы для решения оптимизационных задач, широко применимых практически в любой отрасли. Это гибридный класс вычислений: квантовая часть отвечает за изменения состояния, а классическая часть помогает стабилизировать этот процесс. И, поскольку гибридные модели намного проще в реализации, чем полностью квантовые, для них достаточно мощностей уже существующих квантовых компьютеров. РКЦ и проект QBoard используют квантовые алгоритмы при решении задач химического моделирования в интересах автомобильной индустрии. Однако разработка вариационных алгоритмов сталкивается с целым набором вызовов. На пути к их внедрению всю область квантовых вычислений ждут интересные открытия.
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