Det mangler ikke sprøytenarkoman i datamaskinbransjen, selv om jeg til og med må innrømme at noen ganger teknologien innfrir løftene. Maskinlæring er et godt eksempel. Maskinlæring har blitt hypet siden 1950-tallet, og har endelig blitt generelt nyttig det siste tiåret.
Quantum computing ble foreslått på 1980-tallet, men er fremdeles ikke praktisk, selv om det ikke har dempet sprøytenarkomanen. Det er eksperimentelle kvantedatamaskiner på et lite antall forskningslaboratorier, og noen få kommersielle kvantedatamaskiner og kvantesimulatorer produsert av IBM og andre, men til og med kommersielle kvantedatamaskiner har fortsatt lave antall qubits (som jeg vil forklare i neste avsnitt ), høye forfallshastigheter og betydelige mengder støy.
Quantum computing forklart
Den klareste forklaringen på kvanteberegning som jeg har funnet er i denne videoen av Dr. Talia Gershon fra IBM. I videoen forklarer Gershon kvanteberegning for et barn, en tenåring, en høyskolestudent og en kandidatstudent, og diskuterer deretter myter og utfordringer for kvanteberegning med professor Steve Girvin fra Yale University.
Til barnet lager hun analogien mellom biter og kroner. Klassiske biter er binære, som øre som ligger på bordet og viser enten hoder eller haler. Quantum bits (qubits) er som øre som snurrer på bordet, som til slutt kan kollapse i stater som enten er hoder eller haler.
Til tenåringen bruker hun samme analogi, men legger til ordet superposisjon for å beskrive tilstandene til en spinnende krone. Superposisjon av stater er en kvanteegenskap, ofte sett i elementære partikler og i elektronens skyer av atomer. I populærvitenskap er den vanlige analogien tankeeksperimentet til Schrödingers katt, som eksisterer i esken i en superposert kvantetilstand av både levende og død, til boksen er åpen og den observeres å være den ene eller den andre.
Gershon diskuterer videre kvante innvikling med tenåringen. Dette betyr at tilstandene til to eller flere sammenfiltrede kvanteobjekter er koblet sammen, selv om de er atskilt.
Forresten hatet Einstein denne ideen, som han avviste som "uhyggelig handling på avstand", men fenomenet er reelt og observerbart eksperimentelt, og har nylig til og med blitt fotografert. Enda bedre, lys viklet inn med kvanteinformasjon har blitt sendt over en 50 kilometer optisk fiber.
Til slutt viser Gershon tenåringen IBMs kvantedataprototype med fortynningskjøleskap, og diskuterer mulige anvendelser av kvantedatamaskiner, for eksempel modellering av kjemiske bindinger.
Med studenten går Gershon nærmere på kvantecomputeren, kvantebrikken og fortynningskjøleskapet som tar temperaturen på brikken ned til 10 mK (milliKelvin). Gershon forklarer også kvanteforvikling mer detaljert, sammen med kvantesuperposisjon og interferens. Konstruktiv kvanteinterferens brukes i kvantecomputere for å forsterke signaler som fører til riktig svar, og destruktiv kvanteinterferens brukes til å avbryte signaler som fører til feil svar. IBM lager qubits av superledende materialer.
Med gradstudenten diskuterer Gershon muligheten for å bruke kvantedatamaskiner for å øke hastigheten på viktige deler av opplæringen av dyplæringsmodeller. Hun forklarer også hvordan IBM bruker kalibrerte mikrobølgepulser til å manipulere og måle kvantetilstanden (qubits) til databrikken.
De viktigste algoritmene for kvanteberegning (diskutert nedenfor), som ble utviklet før selv en qubit hadde blitt demonstrert, antok tilgjengeligheten av millioner av perfekte, feiltolerante, feilkorrigerte qubits. Vi har for øyeblikket datamaskiner med 50 qubits, og de er ikke perfekte. Nye algoritmer under utvikling er ment å fungere med det begrensede antallet støyende qubits vi har nå.
Steve Girvin, en teoretisk fysiker fra Yale, forteller Gershon om sitt arbeid med feiltolerante kvantecomputere, som ennå ikke eksisterer. De to diskuterer frustrasjonen over kvante-koherens - "Du kan bare beholde informasjonskvanten din så lenge" - og den essensielle følsomheten til kvantecomputere for støy fra den enkle handlingen å bli observert. De tok et hakk på mytene om at kvantedatamaskiner om fem år vil løse klimaendringer, kreft og. Girvin: "Vi er for tiden på vakuumrøret eller transistorfasen av kvanteberegning, og vi sliter med å oppfinne kvanteintegrerte kretser."
Kvantealgoritmer
Som Gershon nevnte i videoen sin, antar de eldre kvantealgoritmene millioner av perfekte, feiltolerante, feilkorrigerte qubits, som ennå ikke er tilgjengelige. Likevel er det verdt å diskutere to av dem for å forstå løftet sitt og hvilke mottiltak som kan brukes til å beskytte mot deres bruk i kryptografiske angrep.
Grovers algoritme
Grovers algoritme, utviklet av Lov Grover i 1996, finner det inverse av en funksjon i O (√N) trinn; den kan også brukes til å søke i en uordnet liste. Det gir en kvadratisk hastighet over klassiske metoder, som trenger O (N) trinn.
Andre anvendelser av Grovers algoritme inkluderer estimering av gjennomsnitt og median for et sett med tall, løsning av kollisjonsproblemet og reversering av kryptografiske hashfunksjoner. På grunn av den kryptografiske applikasjonen foreslår forskere noen ganger at symmetriske nøklelengder dobles for å beskytte mot fremtidige kvanteangrep.
Shors algoritme
Shors algoritme, utarbeidet av Peter Shor i 1994, finner hovedfaktorene til et heltall. Den kjører i polynomisk tid i logg (N), noe som gjør den eksponentielt raskere enn den klassiske generelle tallfeltsilen. Denne eksponensielle hastigheten lover å bryte krypteringsplaner med offentlig nøkkel, for eksempel RSA, hvis det var kvantecomputere med "nok" qubits (det nøyaktige antallet vil avhenge av størrelsen på heltallet som blir fakturert) i fravær av kvantestøy og annet kvantum. -dekoherensfenomener.
Hvis kvantecomputere noen gang blir store og pålitelige nok til å kjøre Shors algoritme med hell mot den typen store heltall som brukes i RSA-kryptering, ville vi trengt nye "post-quantum" kryptosystemer som ikke er avhengige av vanskeligheten med primfaktorisering.
Quantum computing simulering på Atos
Atos lager en kvantesimulator, Quantum Learning Machine, som fungerer som om den har 30 til 40 qubits. Maskinvare- / programvarepakken inneholder et programmeringsspråk for kvantesamlingen og et Python-basert hybridspråk på høyt nivå. Enheten er i bruk på noen få nasjonale laboratorier og tekniske universiteter.
Kvanteglassing ved D-Wave
D-Wave lager kvanteutglødningssystemer som DW-2000Q, som er litt annerledes og mindre nyttige enn kvantecomputere for generelle formål. Annealing prosessen gjør optimalisering på en måte som ligner SGD-algoritmen som er populær for trening av dyplærende nevrale nettverk, bortsett fra at den gir mulighet for mange samtidige utgangspunkt og kvantetunneling gjennom lokale åser. D-Wave-datamaskiner kan ikke kjøre kvanteprogrammer som Shors algoritme.
D-Wave hevder at DW-2000Q-systemet har opptil 2048 qubits og 6016 koblinger. For å nå denne skalaen bruker den 128 000 Josephson-kryss på en superledende kvantebehandlingsbrikke, avkjølt til mindre enn 15 mK av et heliumfortynningskjøleskap. D-Wave-pakken inneholder en pakke med åpen kildekode Python-verktøy som er vert på GitHub. DW-2000Q er i bruk på noen få nasjonale laboratorier, forsvarsentreprenører og globale virksomheter.
Quantum computing hos Google AI
Google AI undersøker superledende qubits med chipbasert skalerbar arkitektur rettet mot to-qubit gate feil <0,5%, på kvantealgoritmer for modelleringssystemer av samspillende elektroner med applikasjoner innen kjemi og materialvitenskap, på hybrid kvante-klassiske løsere for tilnærmet optimalisering , på et rammeverk for å implementere et kvante-neuralt nettverk på kortvarige prosessorer, og om kvanteoverlegenhet.
I 2018 kunngjorde Google etableringen av en 72-qubit superledende chip kalt Bristlecone. Hver qubit kan kobles til fire nærmeste naboer i 2D-arrayet. I følge Hartmut Neven, direktør for Googles Quantum Artificial Intelligence-laboratorium, øker kvanteberegningskraften på en dobbelteksponentiell kurve, basert på antall konvensjonelle CPUer som laboratoriet trenger for å replikere resultatene fra sine kvantedatamaskiner.
I slutten av 2019 kunngjorde Google at de hadde oppnådd kvanteoverlegenhet, tilstanden der kvantedatamaskiner kan løse problemer som er ukompliserbare på klassiske datamaskiner, ved hjelp av en ny 54-qubit prosessor kalt Sycamore. Google AI Quantum team publiserte resultatene av dette quantum supremacy eksperimentet i Natur artikkel, "Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor."
Kvant databehandling hos IBM
I videoen som jeg diskuterte tidligere, nevner Dr. Gershon at ”Det er tre kvantecomputere som sitter i dette laboratoriet hvem som helst kan bruke." Hun refererer til IBM Q-systemer, som er bygget rundt transmon-qubits, i det vesentlige niobium Josephson-kryss konfigurert til å oppføre seg som kunstige atomer, styrt av mikrobølgepulser som avfyrer mikrobølgeresonatorer på kvantebrikken, som igjen adresserer og kobles til qubits på prosessor.
IBM tilbyr tre måter å få tilgang til sine kvantedatamaskiner og kvantesimulatorer. For "hvem som helst" er det Qiskit SDK, og en vertskyversjon kalt IBM Q Experience (se skjermbilde nedenfor), som også gir et grafisk grensesnitt for å designe og teste kretser. På neste nivå, som en del av IBM Q Network, får organisasjoner (universiteter og store selskaper) tilgang til IBM Qs mest avanserte kvanteberegningssystemer og utviklingsverktøy.
Qiskit støtter Python 3.5 eller nyere og kjører på Ubuntu, macOS og Windows. For å sende et Qiskit-program til en av IBMs kvantecomputere eller kvantesimulatorer, trenger du legitimasjon fra IBM Q Experience. Qiskit inkluderer et algoritme- og applikasjonsbibliotek, Aqua, som tilbyr algoritmer som Grovers Search og applikasjoner for kjemi, AI, optimalisering og økonomi.
IBM avduket en ny generasjon av IBM Q-system med 53 qubits i slutten av 2019, som en del av en utvidet flåte med kvantecomputere i det nye IBM Quantum Computation Center i staten New York. Disse datamaskinene er tilgjengelige i skyen for IBMs over 150 000 registrerte brukere og nesten 80 kommersielle kunder, akademiske institusjoner og forskningslaboratorier.
Quantum computing hos Intel
Forskning ved Intel Labs har ført direkte til utviklingen av Tangle Lake, en superledende kvanteprosessor som inneholder 49 qubits i en pakke som er produsert på Intels 300 millimeter fabrikasjonsanlegg i Hillsboro, Oregon. Denne enheten representerer tredje generasjon av kvanteprosessorer produsert av Intel, og skaleres opp fra 17 qubits i forgjengeren. Intel har sendt Tangle Lake-prosessorer til QuTech i Nederland for testing og arbeid med design på systemnivå.
Intel forsker også på spin qubits, som fungerer på grunnlag av sentrifugeringen av et enkelt elektron i silisium, styrt av mikrobølgeimpulser. Sammenlignet med superledende qubits, ligner spin-qubits mye nærmere eksisterende halvlederkomponenter som fungerer i silisium, og potensielt utnytter eksisterende fabrikasjonsteknikker. Spin qubits forventes å forbli sammenhengende langt lenger enn superledende qubits, og vil ta mye mindre plass.
Quantum computing hos Microsoft
Microsoft har forsket på kvantedatamaskiner i over 20 år. I den offentlige kunngjøringen om Microsofts kvanteberegningsarbeid i oktober 2017 diskuterte Dr. Krysta Svore flere gjennombrudd, inkludert bruk av topologiske qubits, Q # programmeringsspråk og Quantum Development Kit (QDK). Etter hvert vil Quantum-datamaskiner fra Microsoft være tilgjengelige som co-prosessorer i Azure-skyen.
De topologiske qubits har form av superledende nanotråder. I dette skjemaet kan deler av elektronet skilles fra, noe som skaper et økt beskyttelsesnivå for informasjonen som er lagret i den fysiske quiten. Dette er en form for topologisk beskyttelse kjent som en Majorana kvasi-partikkel. Majorana kvasi-partikkel, en merkelig fermion som fungerer som sin egen anti-partikkel, ble spådd i 1937 og ble oppdaget for første gang i Microsoft Quantum-laboratoriet i Nederland i 2012. Den topologiske qubit gir et bedre fundament enn Josephson-kryssene. siden den har lavere feilrater, reduserer forholdet mellom fysiske qubits og logiske, feilkorrigerte qubits. Med dette reduserte forholdet, kan mer logiske qubits passe inn i fortynningskjøleskapet, noe som skaper evne til å skalere.
Microsoft har forskjellig estimert at en topologisk Majorana qubit er verdt mellom 10 og 1000 Josephson-kryss qubits når det gjelder feilkorrigerte logiske qubits. Som en side forsvant Ettore Majorana, den italienske teoretiske fysikeren som spådde kvasi-partikkelen basert på en bølgeligning, under ukjente omstendigheter under en båttur fra Palermo til Napoli 25. mars 1938.
