Как работают квантовые компьютеры: принципы вычислений и алгоритмы

Чтобы до конца разобраться в тонкостях квантовых вычислительных систем, нужно также понять, как именно они выполняют вычислительные операции, ведь квантовые кубиты работают совершенно по другим законам физики, нежели широко распространенные устройства на базе битов. На самом деле, понять логику квантовых вычислений не менее сложно, чем понять аппаратную архитектуру QPU-систем. Команда ServerFlow углубилась в тематику принципов работы квантовых компьютеров, чтобы рассказать вам, как они выполняют операции с данными, какие алгоритмы для этого используются и в каких сферах эти алгоритмы могут быть полезны. 

Квантовые компьютеры отличаются от традиционных систем не только единицами измерения информации, о которых мы рассказывали в прошлой статье, но и имеют принципиально другой способ выполнения вычислительных операций. Дело в том, что значения и состояния кубитов определяются векторными операциями, с использованием особой формулы — ∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩. Используя полученные значения, квантовые компьютеры производят вычисления через последовательность унитарных преобразований (квантовых гейтов), изменяющих амплитуды вероятности. Квантовые гейты — это базовые операции, представленные в виде матрицы и преобразующие состояния кубитов. Их классифицируют по функциональности и количеству задействованных кубитов:

• Однокубитные гейты.
• Двухкубитные гейты.
• Трехкубитные гейты.
• Универсальные наборы гейтов.
• Специальные наборы гейтов.

Каждый тип гейтов имеет собственные вычислительные формулы, в которых для расчета применяются разные квантовые значения в матрице. Также основные гейты делятся на ряд подтипов, которые предназначены для определенных задач, вроде вычислений в квантовой химии или квантового машинного обучения. 

У квантовых вычислений есть большой недостаток — высокая вероятность возникновения ошибок. Дело в том, что квантовые состояния кубитов очень хрупкие, а их поддержка сопровождается фундаментальными техническими сложностями. Вот нескольких основных ошибок, которые неизбежно сопровождают процесс квантовых вычислений:

• Декогеренция. Для поддержания квантовых состояний кубитов, они должны находиться в полной изоляции от окружающей среды (электромагнитный шум, тепловые фотоны). Если изолированность кубитов нарушается, возникают ошибки декогеренции. Для минимизации декогеренции используются герметичные камеры и криогенные установки, поддерживающие температуру около -273 °C.
• Ошибки гейтов. При вычислениях квантовых гейтов могут возникать определенные ошибки из-за воздействия микроволновых импульсов. Также на ошибки гейтов могут влиять перекрестные помехи от соседних кубитов, что ограничивает возможности масштабирования квантовых систем. 
• Ошибки измерения. При определении вектора кубитов могут ошибочно считываться значения кубитов из-за электромагнитных шумов. Также за время измерения значений кубитов, (процесс занимает около 1-5 мкс), их значение может поменяться, из-за чего снижается точность вычислений.
• Аппаратные дефекты. Физические кубиты, подобно ядрам традиционных процессоров, могут создаваться с дефектами и иметь неидентичную структуру, вследствие чего гейты будут срабатывать с разной точностью у каждого кубита, снижая точность вычислений. Кроме того, со временем кубиты могут терять свои параметры из-за дрейфа магнитного поля — эта проблема решается ежечасной калибровкой квантовой системы.
• Негативные квантовые эффекты. Кубиты склонны к произвольной смене своего значения из-за квантовых флуктуаций вакуума. Также существует явление предельной квантовой скорости, при котором скорость выполнения гейтов ограничена законом перехода энергии, вследствие чего медленные гейты увеличивают вероятность декогеренции. 

Вероятность некоторых из этих ошибок можно минимизировать с помощью аппаратных улучшений системы, вроде использования более совершенных материалов, а также обеспечения максимальной изоляции кубитов. Кроме того, для достижения высочайшей точности квантовых вычислений, используется метод квантовой коррекции ошибок — QEC. Метод QEC подразумевает избыточное кодирование квантовой информации, что помогает минимизировать негативное воздействие на полезные квантовые состояния. Еще один метод, позволяющий увеличить устойчивость к ошибкам в вычислениях — алгоритмическая устойчивость NISQ. Метод NISQ внедряет в процесс вычислений вариационные квантовые алгоритмы (VQE/QAOA) и развертывает их на классической вычислительной системе. Другими словами, традиционный компьютер оптимизирует параметры квантовой схемы, минимизируя влияние электромагнитного шума. В наиболее современных квантовых компьютерах с возможностью интеграции традиционных вычислительных систем, NISQ также может предсказывать ошибки и устранять их с помощью компьютерных симуляций в тензорных сетях. 

Однако для полного избавления от ошибок в квантовых вычислениях на данном этапе развития индустрии может помочь только использование альтернативных типов кубитов, например, переход от сверхпроводящих к нейтральным, кремниевым или фотонным кубитам. Ученые уже работают над экспериментальными устройствами, например, квантовыми мемористорами, которые будут устранять ошибки непосредственно в квантовом компьютере без необходимости подключения традиционных компьютеров. 

Сами по себе квантовые вычисления происходят весьма медленно, даже с учетом высочайшего параллелизма кубитов в состоянии суперпозиции. К тому же, из-за принципиального различия традиционных и квантовых систем, последние не так просто адаптировать для выполнения для практического использования. Для решения этих проблем используются специальные алгоритмы. Яркий пример таких алгоритмов — алгоритмы Шора и Гровера.

Алгоритм Шора разлагает большие числа на простые множители (факторизация) с экспоненциальным ускорением, что обеспечивает квантовую систему феноменальными возможностями в области криптографии. Другими словами, алгоритм Шора позволит квантовой системе выполнять дешифровку даже самых сложных шифров. Например, чтобы подобрать код, состоящий из 10000 цифр, классическому компьютеру понадобится миллионы лет, тогда как квантовый компьютер справится с задачей за считанные часы или дни. Этот алгоритм можно использовать для такой сложнейшей задачи, как взлом RSA-шифрования, которое считается одним из самых надежных для традиционных вычислительных систем, поскольку безопасность RSA держится именно сложности факторизации для обычных компьютеров. Однако квантовые компьютеры смогут взломать RSA-шифрования лишь при появлении систем с 3000 кубитами — по прогнозам, такие компьютеры появятся только в 2028 – 2033 годах. Это событие произведет настоящую революцию, поскольку большинство асимметричных криптосистем (банки, блокчейны, мессенджеры) станут уязвимы к взлому через квантовые компьютеры. 

Алгоритм Гровера — еще один уникальный алгоритм, позволяющий квантовым компьютерам выполнять взлом даже самых защищенных систем шифрования. Суть алгоритма Гровера заключается в амплитудном усилении с последовательным использованием двух операторов: оракула (отмечает искомый элемент инверсией фазы) и диффузии (инвертирует амплитуды относительно среднего значения). Это позволяет значительно уменьшить количество шагов к нахождению нужного элемента или кода шифра. Однако алгоритм Гровера можно использовать не только в области криптографии, но и для других задач, например, ускорения поиска молекулярных конфигураций в химии или аномалий в больших данных. Причем, в отличие от алгоритма Шора, алгоритм Гровера более защищен от внешних электромагнитных шумов, свойственных для современных квантовых процессоров Google и IBM.

Этот занимает особое место в нише квантовых вычислений как один из первых и наиболее наглядных примеров, демонстрирующих квантовое превосходство для конкретного класса задач. Его цель — определить, является ли заданная двоичная функция f(x) константной (всегда возвращает 0 или всегда 1) или сбалансированной (возвращает 0 для половины входов и 1 для другой половины). Классическому компьютеру в худшем случае может потребоваться проверить более половины всех возможных входных значений, чтобы дать гарантированный ответ, и это заняло бы огромное количество времени. Алгоритм Дойча-Йожи радикально меняет ситуацию. Он использует квантовый параллелизм, вычисляя f(x) одновременно для всех возможных x, закодированных в суперпозиции кубитов. После применения функции (через квантовый оракул), преобразования Адамара и измерения, алгоритм дает точный ответ всего за одно обращение к оракулу. Это обеспечивает экспоненциальное ускорение математических вычислений. Хотя задача несколько искусственна, алгоритм Дойча-Йожи имеет огромное образовательное значение, наглядно показывая, как суперпозиция и интерференция позволяют квантовым компьютерам решать задачи в разы быстрее, чем традиционные компьютеры.

Квантовые компьютеры — это новый этап в индустрии вычислительных систем, который с большой вероятностью в будущем смогут стать одним из самых успешных аналогов традиционных вычислительных систем, эффективные возможности масштабирования которых постепенно сходят на нет. Если уже сейчас начать разбираться в принципах работы квантовых компьютеров и природе кубитов, это обеспечит превосходство и конкурентоспособность вашего бизнеса, когда весь мир начнет переходить на использование квантовых систем.