Вступ до курсу

Перш ніж почати, заповни це коротке опитування перед курсом — воно важливе для вдосконалення нашого контенту та покращення досвіду користувачів.

Натисни нижче, щоб прослухати вступ до курсу від Olivia Lanes, або відкрий відео в окремому вікні на YouTube.

Про цей курс

Ласкаво просимо до Quantum Computing in Practice — курсу, присвяченого сучасним квантовим комп'ютерам і тому, як використовувати їх на повну потужність. Він охоплює реалістичні потенційні сценарії застосування квантових обчислень, а також найкращі практики для роботи та експериментів із квантовими процесорами, що мають 100 і більше кубітів.

Квантовий утиліт

Настав захопливий час для квантових обчислень. Після багатьох років теоретичних і експериментальних досліджень та розробок квантові комп'ютери наближаються до точки, в якій вони можуть почати конкурувати з класичними і демонструвати утиліт.

Утиліт — не те саме, що квантова перевага, яка означає, що квантові комп'ютери перевершують класичні у значущих задачах. Класичні комп'ютери мають неймовірну потужність і адаптивність, і реальність така, що квантові комп'ютери ще просто не можуть їх перевершити. За десятиліття ми спостерігали прогрес у класичних обчисленнях — не лише в апаратному забезпеченні, а й в алгоритмах для класичних комп'ютерів, — і можемо чітко бачити, що технологія електронних цифрових обчислень докорінно змінила наш світ.

Квантові обчислення, з іншого боку, перебувають на іншому етапі свого розвитку. Вони висувають надзвичайні вимоги до нашого контролю над квантово-механічними системами і розсуває межі сучасних технологій — і ми не можемо реалістично очікувати освоїти цю нову технологію і перевершити класичні обчислення з місця в кар'єр. Але ми бачимо ознаки того, що квантові комп'ютери починають конкурувати з класичними методами обчислень для окремих задач, що є природним кроком у технологічній еволюції квантових обчислень, відомим як квантовий утиліт.

У міру розвитку технологій і появи нових методів квантових обчислень можна обґрунтовано очікувати, що їхні переваги ставатимуть дедалі більш вираженими — але це потребує часу. У процесі цього ми, ймовірно, побачимо взаємний обмін із класичними обчисленнями: будуть проводитися квантові демонстрації, класичні обчислення відповідатимуть, квантові зроблять ще один крок, і ця закономірність повторюватиметься. І одного дня, коли продуктивність квантового комп'ютера не зможе бути досягнута класичними методами, ми припустимо, що спостерігаємо квантову перевагу — але навіть тоді не знатимемо напевно! Доведення результатів неможливості для класичних комп'ютерів саме по собі є надскладною задачею, наскільки нам відомо.

Симуляція природи

Класичні симулятори — тобто комп'ютерні програми на класичних комп'ютерах, що моделюють фізичні системи, — можуть робити передбачення про квантово-механічні системи. Але класичні симулятори не є квантовими і не можуть безпосередньо емулювати квантові системи. Натомість вони використовують математичні розрахунки для наближеного відтворення квантової поведінки. Зі зростанням розмірів систем, що симулюються, витрати на це різко зростають, що обмежує, які квантові системи можна симулювати класично, скільки часу займають симуляції та точність результатів.

Квантові комп'ютери, з іншого боку, можуть емулювати квантові системи більш безпосередньо — і в результаті потрібні ресурси значно краще масштабуються зі зростанням розміру системи. Власне, це й була ідея Річарда Фейнмана у 1980-х роках, яка вперше спонукала до дослідження потенціалу квантових комп'ютерів. Ми ще повернемося до цього!

Дослідники IBM® опублікували у 2023 році статтю, що вперше показала: квантовий комп'ютер може конкурувати з найсучаснішими класичними методами симуляції конкретної фізичної моделі. Ці результати ще можуть бути відтворені передовими методами на класичних комп'ютерах — але вони перевершили прямолінійні алгоритми і також надають нову точку даних для порівняння різних методів симуляції (які не є точними і не всі погоджуються у своїх передбаченнях).

Фокус на більших квантових процесорах

Попередні користувачі апаратного забезпечення IBM Quantum могли помітити, що менші процесори, які ми раніше робили доступними для широкого загалу, були виведені з онлайну, поступившись місцем більшим (100+ кубітів). Ці менші процесори можна легко симулювати класично. Тому, хоча вони й були публічно доступними кроками в технологічному прогресі, вони не могли демонструвати квантовий утиліт: все, що можна було зробити з ними, можна було так само легко зробити за допомогою класичної симуляції.

Приблизно з 100 кубітів це вже не так; квантові процесори цього розміру більше не можуть бути симульовані класично. Це свого роду фазовий перехід в нову еру технологій квантових обчислень, де існує потенціал перевершити класичні обчислення. Саме на цьому IBM обрала зосередитися — шукати квантову обчислювальну потужність і прагнути до кінцевої квантової переваги.

Ми заохочуємо наших користувачів використовувати ці нові пристрої на повну потужність, експериментувати з ними та розсувати їхні межі, а також передавати здобуті уроки наступному поколінню квантових процесорів, що зараз розробляються. Мета цього курсу — дати тобі змогу це робити!

Аудиторія та цілі курсу

Цей курс — для всіх, хто прагне розробляти нові застосунки для квантових комп'ютерів, хоче масштабувати поточну роботу в квантових обчисленнях або навчитися використовувати квантові процесори у своєму робочому процесі. Це стосується не лише фізиків і комп'ютерних учених, а й інженерів, хіміків, матеріалознавців та всіх, хто зацікавлений в освоєнні апаратного забезпечення квантових обчислень.

Курс буде практичним і зосередженим на практичному використанні квантових комп'ютерів. Серед тем і навичок, які охоплює курс:

• Запуск завдань промислового масштабу на квантових процесорах через Qiskit Runtime
• Використання методів пом'якшення помилок для покращення результатів апаратного забезпечення
• Потенційні сфери застосування для квантових комп'ютерів найближчого часу

Цей курс не охоплює вступну теорію квантових обчислень і передбачає базове знайомство з кубітами та квантовими схемами. Курс Basics of quantum information на цій платформі охоплює цей матеріал і рекомендується спочатку для тих, хто новачок у квантових обчисленнях.

Історія обчислень

Квантові обчислення — захоплива нова технологія на ранньому етапі розвитку — але це лише одна глава в історії, що сягає тисяч років. Це історія обчислень і їхніх багатогранних зв'язків із фізичним світом.

Обчислювальні пристрої з давніх часів

З давніх часів нам, людям, потрібно виконувати обчислення — тобто обробляти інформацію відповідно до певних правил і обмежень, — щоб забезпечити комунікацію, будівництво, торгівлю, науку та інші аспекти нашого життя. Ми зверталися до фізичного світу по допомогу і завдяки геніальним відкриттям конструювали пристрої для допомоги в обчисленнях.

Давно пристрої з дерева, кістки та мотузок зберігали інформацію та полегшували розрахунки. Механічні пристрої з важелів, шестерень та іншого обладнання розвивалися від ранніх астрономічних годинників до калькуляторів і складних обчислювальних пристроїв, таких як диференціальні аналізатори, що розв'язували рівняння за допомогою коліс і обертових дисків. Навіть технологія письма відіграла важливу роль у цій історії, дозволяючи людям виконувати обчислення, які інакше були б недоступні.

Коли ми думаємо про комп'ютери сьогодні, ми зазвичай маємо на увазі електронні цифрові комп'ютери. Але це насправді досить нова технологія: перші електронні цифрові комп'ютери були побудовані у 1940-х роках. (Для порівняння: шумерські рахунки, як вважають, були винайдені десь між 2700 і 2300 роками до н.е.) Технологія з тих пір стрімко розвинулася, і комп'ютери тепер повсюдні. Вони є вдома, на роботі та в транспортних засобах, на яких ми пересуваємося між ними, і багато хто з нас носить їх із собою повсюди.

Ми також маємо суперкомп'ютери — великі колекції потужних класичних процесорів, з'єднаних паралельно. Вони належать до найкращих інструментів, які людство будь-коли будувало для вирішення складних задач, і їхня потужність та надійність продовжують зростати. Але все ж є важливі обчислювальні задачі, які навіть ці велетні ніколи не зможуть вирішити через притаманну їм обчислювальну складність.

Зв'язки з фізичним світом

Комп'ютери мають багато застосувань. Одним із важливих є пізнання фізичного світу та краще розуміння його закономірностей. Серед історичних застосувань у цій категорії — передбачення затемнень і припливів, вивчення руху астрономічних тіл і (у дещо новіший час) моделювання вибухів. Сьогодні навряд чи є фізична лабораторія в світі без комп'ютера.

У ширшому сенсі, фізика та обчислення завжди були взаємопов'язані. Обчислення не можуть існувати у вакуумі: інформація потребує середовища, і для обчислень нам потрібно якимось чином задіяти фізичний світ. Рольф Ландауер, комп'ютерний учений (і співробітник IBM), десятиліття тому усвідомив, що інформація є фізичною — вона існує лише через фізичне представлення. Принцип Ландауера встановлює зв'язок між інформацією та законами термодинаміки, але насправді таких зв'язків багато.

Розуміння фізичного світу є метою фізики як дисципліни, але насправді це вулиця з двостороннім рухом. Через наше розуміння фізичного світу ми можемо освоювати нові технології для обчислень, і завдяки ним продовжуємо пізнавати фізичний світ — по суті, підтягуючи фізику та обчислювальні технології за ремінці самих чобіт.

Закон Мура

Закон Мура — це спостереження, що максимальна кількість транзисторів в інтегральній схемі подвоюється приблизно кожні 2 роки. Протягом останніх приблизно 5 десятиліть ми не лише спостерігали цю тенденцію, але й користувалися її плодами. З більшою кількістю транзисторів на чіпі ми можемо виконувати складніші обчислення й робити це швидше. Саме тому комп'ютери ставали дедалі потужнішими з часом.

Однак «закон» Мура за необхідністю добігає кінця. Експерти розходяться в думках щодо того, коли це станеться, і дехто стверджує, що це вже сталося. Але ми точно знаємо, що це неминуче, бо є теоретична межа мініатюризації обчислювальних компонентів. Ми не можемо зробити транзистор менший за атом! Попри те, що це може звучати перебільшено, саме до цієї стіни ми наближаємося.

Вирішення полягає не в тому, щоб здатися і сказати: «Ну що ж, це максимум, чого можна досягти». Це суперечить людській природі. Натомість нам потрібно звертатися до фізичного світу за новими обчислювальними інструментами — ось де і вступають у гру квантові обчислення.

Квантові обчислення

Квантова механіка та обчислення

Квантова механіка була відкрита на початку XX століття і вже відіграла важливу роль в обчисленнях. Справді, наше розуміння квантової механіки частково уможливило сучасні комп'ютери. Без квантової механіки, наприклад, важко уявити, чи був би винайдений твердотільний жорсткий диск.

Квантові обчислення в теорії

Коли Річард Фейнман вперше запропонував ідею квантового комп'ютера у 1982 році, його увага була зосереджена на симуляції квантово-механічних систем. Розрахунки, необхідні для цього, здавалися надто складними для звичайних комп'ютерів — але, можливо, з комп'ютером, що діє відповідно до квантово-механічного опису світу, ці системи можна було б емулювати безпосередньо.

Сьогодні це один із найперспективніших напрямків квантових обчислень. За нашим найкращим розумінням, Природа не є класичною — вона квантова. Тому квантові комп'ютери можуть стати цінними інструментами для її вивчення. Класичні комп'ютери, з іншого боку, можуть лише наближено відтворювати те, що насправді відбувається в Природі, і в деяких випадках ці наближення дуже обмежені.

Один зі способів подумати про це — аналогія з аеродинамічними трубами. Гідродинаміка сумнозвісно важко піддається симуляції та математичному передбаченню. Наприклад, симулювати автомобіль, що їде в потоці вітру, надто дорого і непрактично, тому виробники автомобілів фактично будують тунелі з вітром і проганяють крізь них автомобілі для тестування їхніх характеристик. Тобто вони створюють вітер, а не симулюють його. Побудова квантового комп'ютера для вивчення фізичного світу схожа на будівництво аеродинамічної труби для вивчення впливу вітру на автомобілі. Квантові комп'ютери можуть безпосередньо емулювати закони Природи на молекулярному рівні, оскільки вони діють відповідно до цих законів, — тобто вони емулюють Природу, а не симулюють її через формули та розрахунки.

Інші розвинули ідеї Фейнмана й пов'язали їх із теорією квантової інформації, яка вже розроблялася. Народилася галузь квантової інформації та обчислень. Відтоді вона розвинулася в багату, міждисциплінарну область дослідження, і виявлено численні переваги квантових обчислень перед класичними в широкому спектрі теоретичних задач, пов'язаних із зв'язком, обчисленнями та криптографією.

Квантові обчислення на практиці

На практиці для перенесення цих теоретичних переваг у реальний світ потрібні дві речі: самі пристрої та методологія для розкриття їхнього потенціалу.

На відміну від класичних комп'ютерів, ніхто не тримає квантовий комп'ютер у кишені. Ще зовсім недавно, якщо ти хотів поекспериментувати з квантовим комп'ютером, тобі доводилося будувати й обслуговувати його самостійно (зазвичай у сумній підвальній лабораторії університету чи дослідницького закладу), і у тебе було б лише кілька, дуже шумних кубітів. Зараз це вже не так. У 2016 році IBM Quantum® розмістила перший квантовий процесор у хмарі. Він мав лише 5 кубітів і досить високий рівень помилок, але ми пройшли довгий шлях відтоді. Підсумуємо поточний стан технологій у розділі нижче.

Окрім побудови квантових комп'ютерів, нам також потрібно розробляти методологію їхнього ефективного використання. Хоча теоретичні досягнення в квантових алгоритмах і протоколах вказують на сильний потенціал, завдання пошуку практичного застосування квантових обчислень ще стоїть перед нами. Сучасні квантові комп'ютери ще не можуть виконувати відмовостійкі обчислення, необхідні для перетворення відомих теоретичних переваг у практичні. Але вони виходять за межі можливостей класичних комп'ютерних симуляцій, і ми можемо прагнути використати цей факт для обчислювальної потужності.

З цими досягненнями ми маємо новий інструмент для обчислень, і від нас залежить — з'ясувати, що ми можемо з ним зробити.

Потенційні застосування

Не очікується, що квантові обчислення стануть корисними для вивчення поведінки автомобілів у вітрі. Але є інші фізичні процеси — наприклад, пов'язані з розробкою акумуляторів або певними хімічними реакціями, — де здатність квантового комп'ютера емулювати Природу може привести до квантової переваги. Загалом, існує безліч задач, надто складних або дорогих навіть для найпередовіших суперкомп'ютерів, включаючи задачі, дуже актуальні для нашого суспільства. Квантові обчислення не запропонують рішень для всіх із них, але можуть запропонувати для деяких.

Три такі прикладні сфери є цілями в галузі шумних квантових обчислень, до реалізації квантового виправлення помилок і відмовостійкості:

• Оптимізація
• Симуляція природи
• Пошук структури в даних (включаючи машинне навчання)

Ми детально обговоримо ці теми пізніше в курсі.

Стан технологій

Будівництво квантових комп'ютерів — складне технологічне завдання, і лише 8 років тому невеликі квантові комп'ютери стали публічно доступними. За ці 8 років ми досягли прогресу на багатьох фронтах.

Численні квантові процесори IBM зараз доступні через хмару, всі з більш ніж 100 кубітів. Але важливий не лише розмір процесорів — це лише одна метрика. Якість вентилів також різко покращилася, і ми також запровадили методи зменшення та пом'якшення помилок, притаманних квантовим системам, навіть просуваючись до створення відмовостійких систем. Три базові метрики — масштаб, якість і швидкість — є важливими для відстеження покращення продуктивності.

• Розмір. Більше кубітів — очевидно краще, але тільки якщо збільшення їх кількості не погіршує продуктивність (що може статися). Насправді нам потрібно більше якісних кубітів, які не заважають одне одному через перехресні завади, коли ми цього не хочемо. Спосіб з'єднання кубітів між собою також важливий, і пошук найкращого способу зробити це є викликом для надпровідних кубітних схем.

• Якість. Ще одна важлива метрика, яку ми спостерігаємо для відстеження покращення продуктивності з часом, — точність двокубітних вентилів. Вентилі на одному кубіті менш схильні до помилок, ніж двокубітні вентилі, які тому є більшою проблемою. (Двокубітні вентилі також мають вирішальне значення, оскільки саме вони відповідають за створення заплутаності між кубітами, що, за гіпотезою, є одним із фізичних феноменів, що надає квантовим обчисленням їхню потужність.)

• Швидкість. Останнє — швидкість і ефективність. Коротко кажучи, час виконання програми (включаючи квантову і класичну частини) має бути якомога меншим.

Висновок

Це справді захопливий час для роботи в галузі квантових обчислень: вперше в історії ми можемо почати досліджувати область обчислень, що виходить за межі класичних.

Т. Дж. Вотсон одного разу знаменито передбачив світовий ринок лише для кількох комп'ютерів. Ми можемо сміятися зараз над тим, наскільки він помилився — але робячи це, ми маємо визнати, що маємо перевагу ретроспективного погляду. Також варто визнати, що як людям нам властиво різко недооцінювати потенціал майбутніх технологій. Тепер, коли настала наша черга і ми беремо на себе роль першопрохідців квантових обчислень, слід пам'ятати про це.

Квантові обчислення часто протиставляють класичним як щось принципово відмінне від них і конкуруюче з ними. Але з ширшої точки зору ми можемо розглядати квантові обчислення просто як ще один розділ у довгій історії. Нам властиво як людям шукати нові способи обчислення і використовувати потужність, яку надає нам природний світ для цього. Ми займаємося цим протягом століть. Квантові обчислення пропонують нам новий інструмент у цьому прагненні, і від нас залежить — відкрити, як ми можемо використати потужність, яку вони пропонують.