Cos'è il quantum computing? Soluzioni a problemi impossibili

Non manca il clamore nell'industria dei computer, anche se devo ammettere che a volte la tecnologia mantiene le promesse. L'apprendimento automatico è un buon esempio. L'apprendimento automatico è stato pubblicizzato dagli anni '50 ed è finalmente diventato generalmente utile nell'ultimo decennio.

Il calcolo quantistico è stato proposto negli anni '80, ma non è ancora pratico, anche se ciò non ha smorzato l'hype. Ci sono computer quantistici sperimentali in un piccolo numero di laboratori di ricerca, e alcuni computer quantistici commerciali e simulatori quantistici prodotti da IBM e altri, ma anche i computer quantistici commerciali hanno ancora un basso numero di qubit (che spiegherò nella prossima sezione ), tassi di decadimento elevati e quantità significative di rumore.

Il calcolo quantistico spiegato

La spiegazione più chiara dell'informatica quantistica che ho trovato è in questo video della dottoressa Talia Gershon dell'IBM. Nel video, Gershon spiega l'informatica quantistica a un bambino, un adolescente, uno studente universitario e uno studente laureato, quindi discute i miti e le sfide dell'informatica quantistica con il professor Steve Girvin dell'Università di Yale.

Al bambino fa l'analogia tra bit e penny. I bit classici sono binari, come i penny che giacciono sul tavolo, che mostrano testa o croce. I bit quantistici ( qubit ) sono come i penny che girano sul tavolo, che potrebbero eventualmente collassare in stati che sono testa o croce.

Per l'adolescente, usa la stessa analogia, ma aggiunge la parola sovrapposizione per descrivere gli stati di un penny rotante. La sovrapposizione di stati è una proprietà quantistica, comunemente vista nelle particelle elementari e nelle nuvole di elettroni degli atomi. Nella scienza popolare, la solita analogia è l'esperimento mentale del Gatto di Schrödinger, che esiste nella sua scatola in uno stato quantico sovrapposto di vivo e morto, finché la scatola non è aperta e si osserva che è l'uno o l'altro.

Gershon continua a discutere di entanglement quantistico con l'adolescente. Ciò significa che gli stati di due o più oggetti quantistici in entanglement sono collegati, anche se separati.

A proposito, Einstein odiava questa idea, che ha liquidato come "azione spettrale a distanza", ma il fenomeno è reale e osservabile sperimentalmente, e recentemente è stato persino fotografato. Ancora meglio, la luce intrecciata con le informazioni quantistiche è stata inviata su una fibra ottica di 50 chilometri.

Infine, Gershon mostra il prototipo di computer quantistico dell'adolescente IBM con il suo frigorifero a diluizione e discute le possibili applicazioni dei computer quantistici, come la modellazione di legami chimici.

Con lo studente universitario, Gershon entra più in dettaglio sul computer quantistico, sul chip quantistico e sul frigorifero a diluizione che porta la temperatura del chip fino a 10 mK (milliKelvin). Gershon spiega anche l'entanglement quantistico in modo più dettagliato, insieme alla sovrapposizione e all'interferenza quantistica. L'interferenza quantistica costruttiva viene utilizzata nei computer quantistici per amplificare i segnali che portano alla risposta giusta e l'interferenza quantistica distruttiva viene utilizzata per annullare i segnali che portano alla risposta sbagliata. IBM produce qubit con materiali superconduttori.

Con il dottorando, Gershon discute la possibilità di utilizzare computer quantistici per accelerare parti chiave della formazione di modelli di apprendimento profondo. Spiega anche come IBM utilizza impulsi a microonde calibrati per manipolare e misurare lo stato quantistico (i qubit) del chip di elaborazione.

I principali algoritmi per il calcolo quantistico (discussi di seguito), sviluppati prima che fosse dimostrato anche un solo qubit, presupponevano la disponibilità di milioni di qubit perfetti, tolleranti ai guasti e corretti agli errori. Al momento abbiamo computer con 50 qubit e non sono perfetti. I nuovi algoritmi in fase di sviluppo sono destinati a funzionare con il numero limitato di qubit rumorosi che abbiamo ora.

Steve Girvin, un fisico teorico di Yale, racconta a Gershon del suo lavoro sui computer quantistici tolleranti ai guasti, che ancora non esistono. I due discutono della frustrazione della decoerenza quantistica - "Puoi conservare le tue informazioni quantistiche solo per così tanto tempo" - e della sensibilità essenziale dei computer quantistici al rumore derivante dal semplice atto di essere osservati. Hanno preso a pugni i miti secondo cui in cinque anni i computer quantistici risolveranno i cambiamenti climatici, il cancro e. Girvin: "Siamo attualmente allo stadio del tubo a vuoto o del transistor dell'informatica quantistica e stiamo lottando per inventare circuiti integrati quantistici".

Algoritmi quantistici

Come Gershon ha menzionato nel suo video, i vecchi algoritmi quantistici assumono milioni di qubit perfetti, tolleranti agli errori e corretti agli errori, che non sono ancora disponibili. Tuttavia, vale la pena discuterne due per comprendere la loro promessa e quali contromisure possono essere utilizzate per proteggersi dal loro utilizzo negli attacchi crittografici.

L'algoritmo di Grover

L'algoritmo di Grover, ideato da Lov Grover nel 1996, trova l'inverso di una funzione in passi O (√N); può anche essere utilizzato per cercare un elenco non ordinato. Fornisce una velocità quadratica rispetto ai metodi classici, che richiedono O (N) passaggi.

Altre applicazioni dell'algoritmo di Grover includono la stima della media e della mediana di un insieme di numeri, la risoluzione del problema di collisione e le funzioni hash crittografiche di reverse engineering. A causa dell'applicazione crittografica, i ricercatori a volte suggeriscono di raddoppiare le lunghezze delle chiavi simmetriche per proteggersi da futuri attacchi quantistici.

Algoritmo di Shor

L'algoritmo di Shor, ideato da Peter Shor nel 1994, trova i fattori primi di un numero intero. Funziona in tempo polinomiale in log (N), rendendolo esponenzialmente più veloce del classico setaccio di campo numerico generale. Questa accelerazione esponenziale promette di rompere gli schemi di crittografia a chiave pubblica, come RSA, se ci fossero computer quantistici con qubit "sufficienti" (il numero esatto dipenderebbe dalla dimensione dell'intero preso in considerazione) in assenza di rumore quantistico e altri quantum -Fenomeni di coerenza.

Se i computer quantistici diventassero mai abbastanza grandi e affidabili da eseguire con successo l'algoritmo di Shor contro il tipo di grandi numeri interi usati nella crittografia RSA, allora avremmo bisogno di nuovi criptosistemi "post-quantistici" che non dipendano dalla difficoltà della scomposizione in fattori primi.

Simulazione di calcolo quantistico presso Atos

Atos crea un simulatore quantistico, la Quantum Learning Machine, che funziona come se avesse da 30 a 40 qubit. Il pacchetto hardware / software include un linguaggio di programmazione in assembly quantistico e un linguaggio ibrido di alto livello basato su Python. Il dispositivo è in uso presso alcuni laboratori nazionali e università tecniche.

Ricottura quantistica presso D-Wave

D-Wave produce sistemi di ricottura quantistica come DW-2000Q, che sono leggermente diversi e meno utili dei computer quantistici generici. Il processo di ricottura esegue l'ottimizzazione in un modo simile all'algoritmo di discesa del gradiente stocastico (SGD) popolare per l'addestramento delle reti neurali di apprendimento profondo, tranne per il fatto che consente molti punti di partenza simultanei e tunnel quantistici attraverso le colline locali. I computer D-Wave non possono eseguire programmi quantistici come l'algoritmo di Shor.

D-Wave afferma che il sistema DW-2000Q ha fino a 2.048 qubit e 6.016 accoppiatori. Per raggiungere questa scala, utilizza 128.000 giunzioni Josephson su un chip di elaborazione quantistica superconduttiva, raffreddato a meno di 15 mK da un frigorifero a diluizione di elio. Il pacchetto D-Wave include una suite di strumenti Python open source ospitati su GitHub. Il DW-2000Q è in uso presso alcuni laboratori nazionali, appaltatori della difesa e aziende globali.

Informatica quantistica presso Google AI

Google AI sta conducendo ricerche sui qubit superconduttori con architettura scalabile basata su chip che mira a un errore di gate a due qubit <0,5%, su algoritmi quantistici per la modellazione di sistemi di elettroni interagenti con applicazioni in chimica e scienza dei materiali, su solutori ibridi quantistici classici per l'ottimizzazione approssimativa , su un framework per implementare una rete neurale quantistica su processori a breve termine e sulla supremazia quantistica.

Nel 2018 Google ha annunciato la creazione di un chip superconduttore a 72 qubit chiamato Bristlecone. Ogni qubit può connettersi con quattro vicini più vicini nell'array 2D. Secondo Hartmut Neven, direttore del laboratorio di intelligenza artificiale quantistica di Google, la potenza del calcolo quantistico sta aumentando su una curva a doppia esponenziale, basata sul numero di CPU convenzionali di cui il laboratorio ha bisogno per replicare i risultati dai propri computer quantistici.

Alla fine del 2019, Google ha annunciato di aver raggiunto la supremazia quantistica, la condizione in cui i computer quantistici possono risolvere problemi che sono intrattabili sui computer classici, utilizzando un nuovo processore a 54 qubit chiamato Sycamore. Il team di Google AI Quantum ha pubblicato i risultati di questo esperimento di supremazia quantistica nell'articolo su Nature , "Quantum Supremacy Using a Programmable Superconducting Processor". 

Quantum computing presso IBM

Nel video di cui ho discusso in precedenza, il dottor Gershon afferma che "Ci sono tre computer quantistici seduti in questo laboratorio che chiunque può usare". Si riferisce ai sistemi IBM Q, che sono costruiti attorno a qubit transmon, essenzialmente giunzioni Josephson di niobio configurate per comportarsi come atomi artificiali, controllati da impulsi a microonde che attivano risonatori a microonde sul chip quantistico, che a loro volta indirizzano e si accoppiano ai qubit sul processore.

IBM offre tre modi per accedere ai suoi computer quantistici e simulatori quantistici. Per "chiunque" c'è Qiskit SDK e una versione cloud ospitata chiamata IBM Q Experience (vedi screenshot sotto), che fornisce anche un'interfaccia grafica per la progettazione e il test dei circuiti. Al livello successivo, come parte di IBM Q Network, le organizzazioni (università e grandi aziende) hanno accesso ai sistemi di elaborazione quantistica e agli strumenti di sviluppo più avanzati di IBM Q.

Qiskit supporta Python 3.5 o successivo e funziona su Ubuntu, macOS e Windows. Per inviare un programma Qiskit a uno dei computer quantistici o simulatori quantistici IBM, sono necessarie le credenziali IBM Q Experience. Qiskit include un algoritmo e una libreria di applicazioni, Aqua, che fornisce algoritmi come la ricerca di Grover e applicazioni per chimica, intelligenza artificiale, ottimizzazione e finanza.

IBM ha presentato una nuova generazione di sistema IBM Q con 53 qubit alla fine del 2019, come parte di una flotta ampliata di computer quantistici nel nuovo IBM Quantum Computation Center nello Stato di New York. Questi computer sono disponibili nel cloud per gli oltre 150.000 utenti registrati di IBM e per quasi 80 clienti commerciali, istituzioni accademiche e laboratori di ricerca.

Quantum computing presso Intel

La ricerca presso Intel Labs ha portato direttamente allo sviluppo di Tangle Lake, un processore quantistico superconduttore che incorpora 49 qubit in un pacchetto prodotto nello stabilimento di produzione da 300 millimetri di Intel a Hillsboro, Oregon. Questo dispositivo rappresenta la terza generazione di processori quantistici prodotti da Intel, con scalabilità verso l'alto da 17 qubit nel suo predecessore. Intel ha inviato processori Tangle Lake a QuTech nei Paesi Bassi per testare e lavorare sulla progettazione a livello di sistema.

Intel sta anche conducendo ricerche sugli spin qubit, che funzionano sulla base dello spin di un singolo elettrone in silicio, controllato da impulsi a microonde. Rispetto ai qubit superconduttori, i qubit di spin assomigliano molto più da vicino ai componenti semiconduttori esistenti che operano nel silicio, sfruttando potenzialmente le tecniche di fabbricazione esistenti. Ci si aspetta che i qubit di spin rimangano coerenti molto più a lungo dei qubit superconduttori e occupino molto meno spazio.

Quantum computing presso Microsoft

Microsoft ricerca computer quantistici da oltre 20 anni. Nell'annuncio pubblico dello sforzo di calcolo quantistico di Microsoft nell'ottobre 2017, la dott.ssa Krysta Svore ha discusso di diverse scoperte, tra cui l'uso di qubit topologici, il linguaggio di programmazione Q # e il Quantum Development Kit (QDK). Alla fine, i computer quantistici Microsoft saranno disponibili come co-processori nel cloud di Azure.

I qubit topologici assumono la forma di nanofili superconduttori. In questo schema, parti dell'elettrone possono essere separate, creando un maggiore livello di protezione per le informazioni memorizzate nel qubit fisico. Questa è una forma di protezione topologica nota come quasi particella di Majorana. La quasi particella Majorana, uno strano fermione che funge da antiparticella, è stata prevista nel 1937 ed è stata rilevata per la prima volta nel laboratorio Microsoft Quantum nei Paesi Bassi nel 2012. Il qubit topologico fornisce una base migliore rispetto alle giunzioni Josephson poiché ha tassi di errore inferiori, riducendo il rapporto tra qubit fisici e qubit logici corretti dagli errori. Con questo rapporto ridotto, qubit più logici sono in grado di adattarsi all'interno del frigorifero di diluizione, creando la capacità di ridimensionamento.

Microsoft ha stimato in vari modi che un qubit Majorana topologico vale tra 10 e 1.000 qubit di giunzione Josephson in termini di qubit logici corretti dagli errori. Per inciso, Ettore Majorana, il fisico teorico italiano che predisse la quasi particella sulla base di un'equazione d'onda, scomparve in circostanze sconosciute durante un viaggio in barca da Palermo a Napoli il 25 marzo 1938.