Достижение квантового превосходства

Достижение квантового превосходства

Исследователи Google демонстрируют силу 53 запутанных кубитов.

Исследователи выполнили свои требования к квантовому превосходству. Используя 53 запутанных квантовых бита («кубита»), их компьютер Sycamore взял на себя — и решил — проблему, которая считается неразрешимой для классических компьютеров.

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре и группы ученых из Google Джона Мартини выполнили свои требования о квантовом превосходстве. Используя 53 запутанных квантовых бита («кубита»), их компьютер Sycamore взял на себя — и решил — проблему, которая считается неразрешимой для классических компьютеров.

«Вычисление, которое заняло бы 10 000 лет на классическом суперкомпьютере, заняло 200 секунд на нашем квантовом компьютере», — сказал Брукс Фоксен, исследователь аспирантов в Martinis Group. «Вполне вероятно, что время классического моделирования, которое в настоящее время оценивается в 10 000 лет, будет сокращено за счет улучшения классического аппаратного обеспечения и алгоритмов, но, поскольку в настоящее время мы работаем в 1,5 триллиона раз быстрее, мы чувствуем себя комфортно, претендуя на это достижение».

Подвиг изложен в статье в журнале Nature.

Эта веха наступила после примерно двух десятилетий исследований квантовых вычислений, проведенных Мартинисом и его группой, от разработки одного сверхпроводящего кубита до систем, включающих в себя архитектуры 72 и, с Sycamore, 54 кубита (один не работал), использующих преимущества как внушающие страх, так и причудливые свойства квантовой механики.

«Алгоритм был выбран для того, чтобы подчеркнуть сильные стороны квантового компьютера, используя естественную динамику устройства», — сказал Бен Чиаро, другой исследователь аспирантов в Martinis Group. То есть исследователи хотели проверить способность компьютера хранить и быстро манипулировать огромным количеством сложных неструктурированных данных.

«Мы в основном хотели получить запутанное состояние, включающее все наши кубиты, как можно быстрее, — сказал Фоксен, — и поэтому мы остановились на последовательности операций, которая выдает сложное состояние суперпозиции, которое при измерении возвращает цепочку битов с вероятностью определяется определенной последовательностью операций, используемой для подготовки этой конкретной суперпозиции. Упражнение, которое состояло в том, чтобы проверить, что выходной сигнал схемы соответствует уравнению, используемому для подготовки состояния, дискретизировало квантовую схему миллион раз всего за несколько минут, исследуя все возможности — прежде чем система может потерять свою квантовую согласованность.

«Комплексное состояние суперпозиции»

«Мы выполнили фиксированный набор операций, который запутывает 53 кубита в сложное состояние суперпозиции», — объяснил Кьяро. «Это состояние суперпозиции кодирует распределение вероятностей. Для квантового компьютера подготовка этого состояния суперпозиции выполняется путем применения последовательности десятков управляющих импульсов к каждому кубиту в течение микросекунд. Мы можем подготовить и затем произвести выборку из этого распределения, измеряя кубиты миллион раз за 200 секунд. «

«Для классических компьютеров гораздо сложнее вычислить результат этих операций, потому что для этого требуется вычислить вероятность нахождения в любом из 2 ^ 53 возможных состояний, где 53 происходит из числа кубитов — экспоненциального масштабирования Вот почему люди интересуются квантовыми вычислениями с самого начала «, — сказал Фоксен. «Это делается с помощью умножения матриц, что дорого для классических компьютеров, поскольку матрицы становятся большими».

Согласно новой статье, исследователи использовали метод, называемый кросс-энтропийным бенчмаркингом, чтобы сравнить выход квантовой схемы («цепочку битов») с «соответствующей идеальной вероятностью, вычисленной с помощью моделирования на классическом компьютере», чтобы убедиться, что квантовый компьютер работает правильно.

«Мы сделали много дизайнерских решений при разработке нашего процессора, которые действительно выгодны», — сказал Кьяро. Среди этих преимуществ, по его словам, возможность экспериментально настроить параметры отдельных кубитов, а также их взаимодействия.

Хотя эксперимент был выбран в качестве подтверждения концепции для компьютера, в результате исследования был получен очень реальный и ценный инструмент: сертифицированный генератор случайных чисел. Используемые в различных областях, случайные числа могут гарантировать, что зашифрованные ключи не могут быть угаданы, или что выборка из большей части населения действительно представительна, что приводит к оптимальным решениям для сложных проблем и более надежным приложениям машинного обучения. Скорость, с которой квантовый контур может генерировать свою рандомизированную последовательность битов, настолько велика, что нет времени анализировать и «обманывать» систему.

«Квантово-механические состояния делают вещи, которые выходят за рамки нашего повседневного опыта, и поэтому имеют потенциал для предоставления возможностей и приложений, которые в противном случае были бы недостижимыми», — прокомментировал Джо Инкандела, вице-канцлер Калифорнийского университета в Санта-Барбаре по исследованиям. «Команда продемонстрировала способность надежно создавать и многократно отбирать сложные квантовые состояния, включающие 53 запутанных элемента, для выполнения упражнения, которое заняло бы тысячелетия для классического суперкомпьютера. Это серьезное достижение. Мы на пороге нового эра приобретения знаний. «

Смотреть вперед

С таким достижением, как «квантовое превосходство», заманчиво думать, что исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре / Google установят свой флаг и будут отдыхать спокойно. Но для Foxen, Chiaro, Martinis и остальных членов группы UCSB / Google AI Quantum это только начало.

«Это своего рода постоянное улучшение мышления», сказал Фоксен. «В работах всегда есть проекты». В ближайшей перспективе дальнейшее улучшение этих «шумных» кубитов может позволить имитировать интересные явления в квантовой механике, такие как термализация, или огромное количество возможностей в сферах материалов и химии.

В долгосрочной перспективе, однако, ученые всегда стремятся улучшить время когерентности или, с другой стороны, обнаружить и исправить ошибки, что потребует много дополнительных кубитов на каждый проверяемый кубит. Эти усилия проводились параллельно с разработкой и сборкой самого квантового компьютера и гарантировали исследователям много работы перед тем, как перейти к следующему этапу.

«Для меня было честью и удовольствием быть связанным с этой командой», — сказал Кьяро. «Это отличная коллекция сильных технических специалистов с отличным руководством, и вся команда действительно хорошо взаимодействует».


Источник истории:

Материалы предоставлены UC Santa Barbara . Оригинал написан Соней Фернандес. Примечание: содержимое может быть отредактировано по стилю и длине.


Связанные мультимедиа :


Ссылка на журнал :

  1. Фрэнк Аруте, Кунал Арья, Райан Баббуш, Дейв Бэкон, Джозеф Бардин, Рами Барендс, Рупак Бисвас, Серхио Бойсо, Фернандо GSL Брандао, Дэвид А. Буэлл, Брайан Буркетт, Ю Чен, Зижун Чен, Бен Чиаро, Роберто Коллинз, Уильям Кортни, Эндрю Дансворт, Эдвард Фархи, Брукс Фоксен, Остин Фаулер, Крейг Гидни, Марисса Джустина, Роб Графф, Кит Герин, Стив Хабеггер, Мэтью П. Харриган, Майкл Дж. Хартманн, Алан Хо, Маркус Хоффманн, Трент Хуанг, Трэвис С. Хамбл, Сергей В. Исаков, Эван Джеффри, Чжан Цзян, Двир Кафри, Константин Кечеджи, Джулиан Келли, Павел В. Климов, Сергей Кныш, Александр Коротков, Федор Кострица, Дэвид Ландхаис, Майк Линдмарк, Эрик Лусеро, Дмитрий Лях, Сальваторе Мандра, Джаррод Р. МакКлин, Мэтью Макьюэн, Энтони Мегрант, Сяо Ми, Кристель Михилсен, Масуд Мохсени, Джош Мутус, Офер Нааман, Мэтью Нили, Чарльз Нил, Мерфи Южен Ниу, Эрик Остби, Андре Петухов, Джон К. Плат Крис Кинтана, Элеонора Дж. Риффель, Педрам Рушан, Николас С. Рубин, Даниэль Санк , Кевин Дж. Сатцингер, Вадим Смелянский, Кевин Дж. Сун, Мэтью Д. Тревитик, Амит Вайнсенчер, Бенджамин Вильялонга, Теодор Уайт, З. Джейми Яо, Пинг Йе, Адам Зальцман, Хартмут Невен, Джон М. Мартинис. Квантовое превосходство с использованием программируемого сверхпроводящего процессора . Природа , 2019; 574 (7779): 505 DOI: 10.1038 / s41586-019-1666-5