Квантовые компьютеры — принципы работы и потенциальное применение

Квантовый компьютер представляет собой революционную технологию, использующую принципы квантовой механики для обработки информации. В отличие от классических компьютеров, оперирующих битами и принимающими значения 0 или 1, квантовые работают с кубитами. Они обладают уникальными свойствами, позволяющими выполнять вычисления с беспрецедентной скоростью и эффективностью.

Подробнее о том, как устроены квантовые компьютеры и что они умеют, вы узнаете из нашего большого материала.

Квантовые основы: кубиты и их свойства

Что такое кубиты

Кубит, или квантовый бит, — это основная единица информации в квантовых вычислениях. Если классический бит всегда находится в одном из двух состояний — 0 или 1, то кубит существует в более сложной форме благодаря законам квантовой механики. Его состояние описывается как суперпозиция этих двух базовых состояний, обозначаемых обычно как |0⟩ и |1⟩ (в нотации Дирака, принятой в квантовой физике).

Математически кубит можно представить как комбинацию: |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩, где α и β — комплексные числа, называемые амплитудами вероятности, а их квадраты (|α|² и |β|²) определяют вероятность того, что при измерении кубит окажется в состоянии |0⟩ или |1⟩. Условие нормализации требует, чтобы |α|² + |β|² = 1.

Источник: Bluefors / Квантовый компьютер

Физически кубиты реализуются с помощью различных систем: это могут быть сверхпроводящие контуры, ионы в ловушках, фотоны или даже атомы. Например, в сверхпроводящих кубитах, которые используют IBM и Google, состояния |0⟩ и |1⟩ соответствуют различным уровням электрического тока в микросхеме, охлажденной до температур, близких к абсолютному нулю. 

Важно, что кубиты — это не просто переключатели, а объекты, подчиняющиеся квантовым законам, что и делает их такими мощными.

Суперпозиция: многозадачность кубитов

Одно из ключевых свойств кубитов — это суперпозиция. В классическом компьютере каждый бит имеет фиксированное значение, и для обработки данных компьютер должен последовательно перебирать все возможные комбинации. Кубит же, находясь в состоянии суперпозиции, одновременно представляет оба значения — |0⟩ и |1⟩.

Это означает, что система из нескольких кубитов может описывать множество состояний одновременно. Например, два классических бита могут быть в одном из четырех состояний (00, 01, 10, 11), но только в одном за раз. Два кубита в суперпозиции представляют все четыре состояния сразу: |ψ⟩ = α|00⟩ + β|01⟩ + γ|10⟩ + δ|11⟩.

Источник: Quanta Magazine / Суперпозиция

Суперпозиция дает квантовым компьютерам экспоненциальное преимущество. Если у вас есть n кубитов, они могут одновременно представлять 2ⁿ состояний. Для 300 кубитов это число превышает количество атомов во Вселенной.

Однако есть нюанс: при измерении суперпозиция «схлопывается», и мы получаем только одно конкретное состояние с вероятностью, зависящей от амплитуд. Это означает, что квантовые алгоритмы должны быть тщательно спроектированы, чтобы извлечь полезную информацию из суперпозиции до измерения.

Запутанность: связь на квантовом уровне

Второе фундаментальное свойство кубитов — это запутанность (entanglement). Когда два или более кубита становятся запутанными, их состояния перестают быть независимыми: измерение одного кубита мгновенно определяет состояние другого, даже если они находятся на огромном расстоянии друг от друга.

Например, два запутанных кубита могут находиться в состоянии |ψ⟩ = (1/√2)|00⟩ + (1/√2)|11⟩. Если измерить первый кубит и получить |0⟩, второй немедленно окажется в состоянии |0⟩, и наоборот.

Источник: WIRED / Квантовая запутанность

Запутанность — это не просто курьез квантовой механики, а ресурс для вычислений. Она позволяет квантовым компьютерам выполнять операции, связывающие кубиты в единую систему, что недоступно классическим компьютерам.

Например, алгоритм Шора, который может факторизовать большие числа экспоненциально быстрее классических методов, использует запутанность для ускорения вычислений. Это свойство также лежит в основе квантовой телепортации — передачи квантового состояния между системами.

Квантовое превосходство: достижения Google и IBM

Что такое квантовое превосходство

Квантовое превосходство не означает, что квантовый компьютер становится универсально лучше классического во всех задачах. Речь идет о конкретной демонстрации: решении задачи, где квантовые свойства — такие как суперпозиция, позволяющая кубитам представлять множество состояний одновременно, и запутанность, связывающая их в единую систему, — дают решающее преимущество. Это своего рода доказательство концепции, показывающее, что квантовые вычисления могут выйти за пределы возможностей даже самых мощных суперкомпьютеров.

Источник: MIT Technology Review / Квантовый компьютер

Задача для демонстрации превосходства должна быть тщательно подобрана: достаточно сложной для классических систем, но реализуемой на текущих квантовых устройствах. Одним из популярных примеров стала генерация случайных чисел с определенными свойствами — задача, которая кажется простой, но требует огромных вычислительных ресурсов на классическом компьютере из-за экспоненциального роста сложности.

Google и Sycamore: громкое заявление

В октябре 2019 года Google объявила, что ее квантовый процессор Sycamore достиг квантового превосходства. Устройство с 53 кубитами решило задачу выборки случайных квантовых цепей (random quantum circuit sampling) за 200 секунд. По утверждению Google, та же задача заняла бы у самого мощного классического суперкомпьютера — IBM Summit — около 10 000 лет. Sycamore использовал сверхпроводящие кубиты, охлажденные до температур ниже -273°C, чтобы поддерживать суперпозицию и запутанность в течение вычислений.

Источник: BlueQubit / Sycamore

Google выбрала задачу, которая идеально подходит для квантовых систем: генерация случайных чисел из квантовой цепи зависит от интерференции квантовых состояний, что делает ее экспоненциально сложной для классического моделирования. Команда Google утверждала, что это первый случай, когда квантовый компьютер превзошел классический в реальной задаче, и назвала это «моментом Спутника» для квантовых технологий. Их работа, опубликованная в журнале Nature, вызвала ажиотаж и поставила Google в центр внимания как лидера в этой области.

IBM: контраргументы и альтернативный путь

IBM, один из главных конкурентов Google, быстро отреагировала на заявление. Компания оспорила выводы, утверждая, что классический суперкомпьютер Summit мог бы решить ту же задачу за 2,5 дня, а не за 10 000 лет, если использовать оптимизированные алгоритмы и больше памяти. По мнению IBM, Google завысила сложность задачи для классических систем, и квантовое превосходство пока не доказано в строгом смысле. Этот спор подчеркнул, что определение «разумного времени» в контексте превосходства остается субъективным.

Источник: Energy Industry Review / Квантовый компьютер IBM

IBM идет своим путем в развитии квантовых технологий. Их платформа IBM Quantum фокусируется на создании масштабируемых систем с открытым доступом через облако. В 2021 году IBM представила 127-кубитный процессор Eagle, а к 2023 году планировала выпустить 433-кубитный Osprey и 1121-кубитный Condor. В отличие от Google, которая сделала ставку на громкий эксперимент, IBM продвигает постепенное улучшение технологий, включая разработку инструмента Qiskit — открытой платформы для квантового программирования. Их подход менее ориентирован на «прорывные моменты» и больше на долгосрочное практическое применение.

Значение и перспективы

Достижение Google с Sycamore стало символическим шагом, показав, что квантовые компьютеры могут превзойти классические в специализированных задачах. Однако критика IBM поднимает важный вопрос: насколько практичны такие эксперименты? Пока квантовое превосходство остается скорее демонстрацией потенциала, чем инструментом для реального мира. Тем не менее, обе компании двигают технологию вперед. Google планирует к 2029 году создать систему с 1 миллионом кубитов, а IBM нацелена на коммерческие приложения в ближайшие годы.

Потенциальные области применения квантовых компьютеров

Криптография: угроза и новые возможности

Одной из самых обсуждаемых областей применения квантовых компьютеров является криптография. Современные системы шифрования, такие как RSA и алгоритмы на основе эллиптических кривых, полагаются на математическую сложность задач, например факторизации больших чисел. Квантовый алгоритм Шора, разработанный в 1994 году, способен решать такие задачи экспоненциально быстрее благодаря суперпозиции и запутанности кубитов. Это означает, что достаточно мощный квантовый компьютер мог бы взломать большинство существующих шифров, используемых в банковских системах, интернете и государственных коммуникациях.

Источник: Jade Global / Чип

Однако эта угроза стимулирует развитие квантовой криптографии. Методы, основанные на квантовых принципах, такие как распределение ключей через запутанные частицы (например, протокол BB84), предлагают защиту, которую невозможно взломать даже квантовыми средствами. Перехват ключа нарушает квантовое состояние, делая вмешательство очевидным. Таким образом, квантовые компьютеры одновременно ставят под удар текущую безопасность и открывают путь к новым, невзламываемым системам.

Химия и материаловедение: моделирование на квантовом уровне

Квантовые компьютеры идеально подходят для моделирования молекул и химических реакций, поскольку сами молекулы подчиняются законам квантовой механики. Классические компьютеры сталкиваются с экспоненциальным ростом сложности при симуляции больших молекул, таких как белки или катализаторы. Квантовые системы, напротив, могут напрямую воспроизводить квантовые состояния благодаря кубитам, находящимся в суперпозиции.

Источник: ThoughtCo / Моделирование на квантовом уровне

Это открывает возможности для фармацевтики: квантовые компьютеры могут ускорить разработку лекарств, моделируя взаимодействия молекул с высокой точностью. Например, IBM уже сотрудничает с компаниями вроде Merck, чтобы симулировать химические соединения. В материаловедении квантовые вычисления помогут создавать новые сплавы, сверхпроводники или батареи с улучшенными свойствами, что особенно актуально для энергетики и электроники.

Оптимизация: решение сложных задач

Задачи оптимизации — поиск наилучшего решения среди множества вариантов — встречаются повсюду: в логистике (оптимизация маршрутов), финансах (управление портфелями) и производстве (распределение ресурсов). Классические компьютеры решают такие задачи методом перебора, что становится непрактичным при большом числе переменных. Квантовый алгоритм Гровера позволяет ускорить этот процесс, находя оптимальное решение в квадратичной зависимости от числа вариантов, а не в линейной.

Источник: Zuken / Квантовый компьютер

Пример: планирование цепочек поставок для глобальных компаний может быть сокращено с дней до минут. Google уже экспериментирует с квантовыми алгоритмами для оптимизации трафика, а IBM работает над применением в финансовом секторе, где миллисекунды решают судьбу сделок. Это делает квантовые компьютеры потенциальным инструментом для повышения эффективности в самых разных индустриях.

Искусственный интеллект и большие данные

Квантовые вычисления могут значительно ускорить развитие искусственного интеллекта (ИИ). Обучение нейронных сетей, анализ больших данных и кластеризация требуют огромных вычислительных ресурсов. Квантовые алгоритмы, такие как квантовый метод главных компонент или квантовые варианты машинного обучения, используют суперпозицию для параллельной обработки данных, сокращая время вычислений.

Источник: Marin Ivezic / Искусственный интеллект

Применение включает анализ геномов для персонализированной медицины, прогнозирование изменений климата или обработку изображений в реальном времени. Google и IBM уже тестируют квантовые подходы к ИИ, хотя пока на небольших системах. В будущем это может привести к созданию более мощных и энергоэффективных ИИ-моделей.

Физика и космология: понимание Вселенной

Квантовые компьютеры способны моделировать сложные квантовые системы, которые невозможно воспроизвести на классических устройствах. Это особенно важно для физики высоких энергий и космологии. Например, они могут симулировать поведение частиц в черных дырах, квантовые фазовые переходы или свойства высокотемпературных сверхпроводников. Такие исследования помогут углубить наше понимание фундаментальных законов природы.

Источник: Live Science / Космос

Компании вроде IBM уже используют свои квантовые платформы для моделирования квантовых систем в научных лабораториях. Это может привести к прорывам в квантовой физике, а в долгосрочной перспективе — к новым технологиям, основанным на этих открытиях.

Проблемы и перспективы квантовых компьютеров

Декогеренция и шум

Одна из главных трудностей — декогеренция. Кубиты, в отличие от классических битов, крайне чувствительны к внешним воздействиям: температура, электромагнитное излучение или даже вибрации могут разрушить их квантовые свойства — суперпозицию и запутанность. Когда это происходит, кубит теряет способность выполнять квантовые операции, становясь обычным битом. Чтобы минимизировать декогеренцию, квантовые компьютеры работают при температурах, близких к абсолютному нулю (около -273°C), в криогенных камерах с мощной изоляцией.

Источник: Physics World / Квантовый шум

Однако даже в таких условиях шум остается проблемой. Современные системы, такие как 53-кубитный Sycamore от Google или 127-кубитный Eagle от IBM, имеют ограниченное время когерентности — период, в течение которого кубиты сохраняют свои квантовые состояния. Это делает вычисления нестабильными и требует сложных алгоритмов коррекции ошибок, которые, в свою очередь, увеличивают потребность в дополнительных кубитах.

Масштабирование

Для решения реальных задач квантовым компьютерам нужны тысячи или даже миллионы кубитов. Однако увеличение их числа приводит к росту ошибок и усложняет управление системой. Например, в сверхпроводящих кубитах, используемых Google и IBM, каждый новый кубит должен быть точно настроен и связан с другими, что требует сложной архитектуры. Текущие прототипы далеки от масштаба, необходимого для практического применения: 127 кубитов — это впечатляюще, но недостаточно для задач вроде факторизации больших чисел или моделирования сложных молекул.

Коррекция ошибок

Квантовые вычисления требуют надежной коррекции ошибок, но это создает замкнутый круг. Классические компьютеры используют избыточность для исправления ошибок, добавляя дополнительные биты. В квантовых системах такой подход сложнее из-за теоремы о запрете клонирования — квантовые состояния нельзя копировать напрямую. Вместо этого используются коды коррекции, такие как код Шора или поверхностный код (surface code), которые требуют множества дополнительных кубитов для защиты одного «логического» кубита. Например, для создания одного стабильного кубита может понадобиться до 1000 физических, что резко увеличивает требования к масштабированию.

Источник: SciTechDaily / Потенциальные ошибки

Программирование и кадры

Квантовые компьютеры требуют принципиально нового подхода к программированию. Классические алгоритмы здесь не работают — нужны квантовые аналоги, такие как алгоритм Шора или Гровера, использующие суперпозицию и запутанность. Разработка таких программ сложна и требует глубокого понимания квантовой механики. Инструменты вроде Qiskit от IBM упрощают задачу, но специалистов, способных создавать квантовые алгоритмы, катастрофически мало. Это ограничивает скорость развития технологии и ее внедрения в реальный мир.

Заглавное фото: BBC

Похожие статьи: