Любые кажущиеся нам случайными события далеко не случайны. Мы не можем на них повлиять, но способны проанализировать и найти первопричину того или иного происшествия. В обычной жизни это мало на что влияет, но для ряда приложений, например, в криптографии, случайности играют определяющую роль. Если они поддаются анализу и предсказанию — метод шифровки можно выбросить в мусорное ведро. Но где искать настоящий и непредсказуемый случай?

Источник изображения: Pixabay

Настоящая случайность всегда под рукой, и она лежит в основе нашего мироздания. Согласно квантовой теории поля, вакуум постоянно рождает случайные пары частиц и античастиц. Это по-настоящему случайные события, которые подчиняются принципу неопределённости Гейзенберга. Это изначально вероятностные объекты, все свойства которых мы не можем одновременно измерить и предсказать. Это та монетка, которую как ни подбрасывай, никакой статистически значимой вероятности выпадения мы никогда не создадим.

Использовать рождение виртуальных частиц в «квантовой пене» смогли учёные из институтов Бельгии, Дании и Италии. Они создали сравнительно компактный прибор для генерации каждую секунду 100 Гбит случайных данных. Каждый бит в этом потоке — это случайная виртуальная частица квантового поля.

Появление виртуальных частиц давно фиксируется тем или иным способом. Они проявляются в нюансах работы лазеров и в рассеивании их света на разных химических соединениях. Учёные давно ищут надёжный метод фиксации виртуальных частиц без сложного и громоздкого оборудования. В повседневной жизни такое нельзя использовать.

В новой работе в журнале PRX Quantum международная группа учёных предложила устройство на базе интегрированного гомодинного детектора, который обеспечивал детектирование виртуальных частиц в несколько раз быстрее аналогов и делал это без значительного количества дополнительного оборудования. Изюминкой разработки стало решение по снижению помех. Оно детектировало источник потенциальных помех и учитывало его влияние на датчик виртуальных частиц, чем резко повысило чувствительность для детектирования квантовых явлений.

В итоге получилась платформа на чипе, способная надёжно выдавать случайные числа для всех нужд шифрования и не только. Найдётся ли этому немедленно практическое применение, учёные предсказать не берутся, но учитывая растущие опасения взлома шифровок квантовыми платформами, потребность в настоящей случайности давно созрела.

Агентство Nikkei сообщило, что в понедельник в Японии запустили первый квантовый компьютер отечественной разработки. Установку спроектировали и построили институт RIKEN и компания Fujitsu. Квантовая система может оперировать 64 кубитами, что намного больше ранее размещённого в Японии квантового компьютера IBM на 27 кубитах. Желающих воспользоваться системой через облачный доступ оказалось так много, что пришлось вводить очередь.

Источник изображения: Tomoki Mera \ asia.nikkei.com

Японские компании сильно отстали от США и даже от Китая в разработке квантовых технологий. Несколько лет назад правительство Японии предприняло ряд мер организационного порядка и немного помогло с финансированием, чтобы процесс начал набирать силу. Компания Fujitsu и институт RIKEN были среди тех, кто начал совместную работу над принципиально новыми вычислительными системами. Они пообещали и достигли первого этапа в работе — представили отечественную 64-кубитовую вычислительную платформу. В 2025 году партнёры обещают запустить 100-кубитовый вычислитель, а ещё год спустя — 1000-кубитовый.

«Крупные зарубежные игроки, такие как Google, могут казаться лидерами в этой области, но у нас есть место для конкуренции», — сказал Синтаро Сато (Shintaro Sato), глава квантовой лаборатории Fujitsu.

В то же время нигде в мире пока нет ясного понимания, как и для каких задач лучше всего использовать квантовые вычислители. RIKEN и Fujitsu также будут прорабатывать эти вопросы. В частности, RIKEN займётся прикладной частью вместе с японскими предприятиями и университетами, а Fujitsu будет изучать возможные приложения совместно с Fujifilm и Tokyo Electron.

Распространено мнение, что квантовые вычисления могут ускорить разработку новых материалов в десять раз, в том числе в областях, имеющих решающее значение для декарбонизации, таких как батареи для электромобилей и искусственный фотосинтез.

Несколько лет назад пионером в исследованиях по использованию квантовых вычислений для разработки материалов для батарей стала Mitsubishi Chemical Group. Как и компании Toyota Motor и Sony Group, тоже заинтересованные в разработке новых технологий и материалов, Mitsubishi воспользовалась услугами 27-кубитового компьютера IBM, развёрнутого в 2021 году в Кавасаки. Можно не сомневаться, что более мощная отечественная квантовая система в полной мере будут востребована этими и другими компаниями. Это будущее, которое уже наступило. Упускать из рук такое нельзя.

NVIDIA сообщила о выпуске первой в мире системы на базе GPU с блоком сопряжения с квантовыми вычислителями. Система DGX Quantum обеспечит гибридные квантово-классические вычисления на основе программной платформы CUDA Quantum с открытым кодом. Фактически компания представила простой и понятный для использования программно-аппаратный интерфейс, объединяющий классические и квантовые компьютеры. Работать с кубитами станет легче.

Источник изображения: NVIDIA

Блок управления кубитами представила молодая израильская компания Quantum Machines. На изображении его нетрудно обнаружить по двум рядам коаксиальных разъёмов. Условно блок можно представить как контроллер кубитов. В идеальном случае он должен устанавливаться в один блок с кубитами, которыми он будет управлять по командам от GPU-ускорителя, но пока это невозможно осуществить — электроника просто не выдерживает криогенных температур.

Значительным достоинством блока управления Quantum Machines OPX+ является его универсальность. Блок адаптирует сигнальную структуру для работы (чтения, записи, калибровки) с очень широким спектром кубитов — от криогенных, до нейтральных атомов, вакансий (дефектов) в кристаллах, ионных ловушек и других. Решение поистине универсальное и позволит избежать проблем специалистам в процессе создания гибридных вычислителей.

Со стороны NVIDIA в систему DGX Quantum вложено новейшее решение Grace Hopper в виде сочетания Arm-процессора и ускорителя вычислений H100. Вместе с Quantum Machines OPX+ платформа обеспечит запуск гибридных ресурсоёмких алгоритмов, обещая низкие задержки и высочайшую производительность там, где классические системы спасуют.

Вишенкой на торте можно считать программную платформу CUDA Quantum. Она позволит людям разбираться с гибридными и квантовыми алгоритмами, не имея за плечами степени по квантовой механике. Платформу уже пообещали взять на вооружение компании Anyon Systems, Atom Computing, IonQ, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits и QuEra, а также компании по разработке квантового ПО Agnostiq и QMware и суперкомпьютерные центры Национальный институт передовой промышленной науки и технологии, Центр ИТ науки (CSC) и Национальный центр суперкомпьютерных приложений (NCSA).

«Мы движемся к новой эре квантовых вычислений, которые доступны большему числу исследователей, чем когда-либо, — сказал Итамар Сиван (Itamar Sivan), соучредитель и генеральный директор Quantum Machines. — Наше сотрудничество с NVIDIA по системе DGX Quantum позволит новому поколению новаторов решить некоторые из величайших мировых проблем».

Сообщается, что молодые ученые МФТИ первыми в России экспериментально реализовали работающий алгоритм квантового обучения в цепочке сверхпроводящих кубитов. Алгоритмы машинного обучения — это непросто само по себе, а их запуск на кубитах — это совсем иной уровень проблематики. Тем не менее, квантовая нейросеть показала практическую пригодность к решению сложных классических задач с высокой точностью, что также подтолкнёт к покорению новых вершин.

Источник изображения: МФТИ

«Мы нашли удачную структуру квантовой цепочки и алгоритм обучения, который позволяет нам достичь точности 94 % для стандартных задач классификации с несколькими метками и точности 90 % при распознавании рукописных десятичных цифр. Точность и стабильность алгоритма подтверждаются методом перекрестной проверки. Квантовая модель достаточно быстро обучается благодаря возможности эффективного вычисления градиента с использованием необычных свойств квантовых операций», — рассказал Алексей Толстобров (выше на фото), соавтор исследования, сотрудник лаборатории искусственных квантовых систем МФТИ.

Мы довольно давно слышим о машинном обучении и к настоящему времени в этой сфере достигнуты впечатляющие результаты. Взять хотя бы ставший популярным ИИ-бот ChatGPT на большой языковой модели GPT. Но у классических компьютеров (суперкомпьютеров) есть свои и довольно ощутимые пределы, преодолевать которые индустрия намеревается с помощью квантовых систем. Работа российских учёных показывает, что квантовые вычислители или, вернее, симуляторы вполне способны создавать обучаемые нейросети и выполнять алгоритмы, что когда-нибудь позволит сделать прорыв в сфере машинного обучения.

Забавно, но сегодня всё больше причин считать, что вычислительная работа головного мозга в своей основе имеет квантовые явления. Может так статься, что в будущем настоящий ИИ будет построен только на квантовой самообучающейся нейросети, что, как считают специалисты, станет концом человечества, но это уже другая история.

Возвращаясь к работе команды физиков МФТИ, уточним, что она провела цикл экспериментов с моделью гибридного классификатора, работу которой ускорил квантовый симулятор. Симулятор же представлял собой цепочку из нескольких сверхпроводящих кубитов. Модель была обучена решать задачи классификации и распознавания изображений. В частности, решались задачи чётности, обнаружения меток рака молочной железы («есть/нет») и типологии различных вин (многозначная классификация по десятку параметров). Помимо этого, было продемонстрировано решение задачи распознавания рукописных изображений цифр.

На следующем этапе учёные увеличат количество кубитов в квантовом симуляторе, что даст возможность решать более сложные задачи классификации, а также протестируют способность системы решать задачи регрессии и, наконец, попытаются перейти от классических данных к квантовым.

Специалисты компании HRL Laboratories опубликовали в журнале Nature статью, в которой рассказали об эксперименте по управлению кремниевыми спиновыми кубитами. Решение оказалось удивительно удобным и способным подтолкнуть науку вперёд к созданию универсального квантового компьютера. Это не готовая к внедрению разработка, но вполне чёткий план действий, каждый этап реализации которого сегодня полностью осуществим.

Источник изображения: HRL Laboratories

Большинство предложенных сегодня схем воздействии на кремниевые спиновые кубиты и другие варианты кубитов опираются на микроволновое излучение. Отправка радиосигнала на резонансной частоте меняет квантовые состояние кубитов либо производит их считывание. Было бы гораздо удобнее, если бы непосредственно влияющие на кубиты управляющие сигналы посылались как в современной электронике — импульсами напряжения. Именно подобную реализацию предложили исследователи из HRL Laboratories. И не просто предложили, а создали макет установки и оценили её способность управлять закодированными кубитами — спинами кремниевых кубитов.

Решение представляет собой изготовленные на обычном фабричном техпроцессе квантовые точки, к которым подведены электроды. Квантовая точка — это соединение кремния и кремния-германия (Si/SiGe). Каждая квантовая точка захватывает электрон, направление спина которого кодируется напряжением на электроде. Учёные показали, что точно выверенное напряжение с высокой частотой, подающееся на электроды между квантовыми точками (кубитами) позволяет влиять на направление закодированных спинов и эти изменения можно фиксировать.

Фактически учёные показали устройство логики для квантовых вычислений, хотя до работающих алгоритмов всё ещё далеко. Тем не менее, предложенное решение показало хорошее время когерентности и устойчивость ко многим внешним воздействиям и целому списку ошибок, характерных, в частности, для метода микроволнового воздействия на кубиты. В отличие от всех других популярных кубитов, уверены разработчики, в их схеме нет непреодолимых барьеров — всё постепенно решается, тогда как у других кубитов есть, как минимум, какое-то одно несокрушимое пока препятствие.

«Трудно определить лучшую технологию создания кубитов, но я думаю, что кремниевые кубиты с обменом являются, по крайней мере, наиболее сбалансированными, — сказал Таддеус Лэдд (Thaddeus Ladd), руководитель группы HRL и соавтор статьи. — Остаются реальные задачи по улучшению ошибок, масштаба, скорости, однородности, перекрестных помех и других аспектов, но ни один из них не требует чуда. Для многих других видов кубитов есть, по крайней мере, один аспект, который все еще выглядит очень, очень трудным».