Группа учёных под руководством Google сообщила о прорыве в области квантовых вычислений. Они снова продемонстрировали квантовое превосходство — способность квантового компьютера выполнять вычисления, на которые не способен классический, — но на этот раз сосредоточились на точности вычислений. Также учёные показали, что существуют фазовые переходы в вычислительных процессах, что открывает путь к дальнейшему развитию квантовых технологий.

Источник изображений: Google, Nature

Ещё в 2019 году Google заявляла о достижении квантового превосходства, вызвав бурные споры в научном сообществе. Тогда IBM подвергла сомнению этот результат, утверждая, что классические алгоритмы могут быть оптимизированы для решения аналогичных задач. В новой работе, опубликованной в журнале Nature, учёные описали эксперимент с использованием метода случайной выборки цепей (Random Circuit Sampling, RCS), в ходе которого 67-кубитная система выполнила 32 цикла вычислений. Акцент сделан не на квантовом превосходстве, а на том, что даже при наличии шумов — основного ограничения для квантовых процессоров и главной причины ошибок вычислений — можно добиться вычислительных успехов, которые превосходят возможности классических систем. Это доказывает, что квантовые вычисления приближаются к фазе практического применения.

Термин «квантовое превосходство» вызывает определённые споры в научном сообществе. Некоторые исследователи предпочитают использовать термины «квантовая полезность» (Quantum Utility) или «квантовое преимущество» (Quantum Advantage). Последний термин подразумевает не только теоретическое превосходство квантовых устройств, но и их практическую пользу. В отличие от квантового превосходства, которое не связано с реальной полезностью для задач, квантовое преимущество предполагает выполнение задач быстрее и эффективнее, чем на классических компьютерах.

Квантовые процессоры, несмотря на их потенциал, остаются чрезвычайно чувствительными к внешним шумам, таким как температурные колебания, магнитные поля или даже космическая радиация. Эти помехи могут существенно снижать точность вычислений. В исследовании Google учёные изучили влияние шума на работу квантовых устройств и провели эксперимент, который позволил исследовать два ключевых фазовых перехода: динамический переход, зависящий от числа циклов, и квантовый фазовый переход, влияющий на уровень ошибок. Результаты показали, что даже в условиях шума квантовые системы эпохи NISQ могут достичь вычислительной сложности, недоступной для классических систем.

Фазовые переходы в случайной выборке цепей (RCS). График иллюстрирует два фазовых перехода. Первый — от сосредоточенного распределения битовых строк на малом числе циклов к широкому или антиконцентрированному распределению. Второй — переход в условиях шума, при котором высокая ошибка на цикл приводит к переходу от системы с полной корреляцией к представлению в виде нескольких несвязанных подсистем

Метод случайной выборки цепей (RCS), использованный в эксперименте, ранее подвергался критике за свою простоту и кажущуюся бесполезность. Однако Google подчёркивает, что RCS является ключевым методом для перехода к задачам, которые невозможно решить на классических компьютерах. Этот метод оптимизирует квантовые корреляции с использованием операций типа iSWAP, что предотвращает упрощение классических эмуляций. Благодаря этому подходу Google смогла чётко обозначить границы возможностей квантовых систем, стимулируя конкуренцию между квантовыми и классическими вычислительными платформами.

В исследовании также рассматриваются перспективы практического использования квантовых процессоров. Одним из первых примеров может стать сертифицированное генерирование по-настоящему случайных чисел, требующее высокой вычислительной сложности и устойчивости к шумам. Серджио Бойксо (Sergio Boixo), руководитель квантовых исследований Google, в своём интервью для Nature отметил: «Если квантовые устройства не смогут продемонстрировать преимущество с помощью RCS, самого простого из примеров использования, то вряд ли они смогут это сделать в других задачах».

Дорожная карта развития квантовых вычислений Google

Работа Google представляет собой значительный вклад в развитие квантовых технологий. Хотя практическое применение квантовых устройств остаётся сложной задачей, такие направления, как сертифицированное генерирование случайных чисел, могут стать первым шагом к их коммерческому использованию. Несмотря на сложности, связанные с шумами, эксперименты Google показывают, что переход от теоретических исследований к практическому применению квантовых устройств становится всё более реальным.

Ученые разработали метод получения сверхчистого кремния, который применяется для производства чипов. Используя стандартное оборудование, они добились снижения доли примесей кремния-29 в чипах до 0,0002 %. Данный способ позволит создавать более мощные квантовые компьютеры с большим количеством кубитов, сообщает New Atlas.

Источник изображения: Kandinskiy

Кремний заслуженно считается одним из ключевых материалов, лежащих в основе современных электронных устройств и компьютерных технологий. Его значение настолько велико, что в его честь даже названа знаменитая Кремниевая долина в Калифорнии — место, где зародились многие IT-гиганты. Однако у кремния есть и определенные недостатки, ограничивающие его применение в перспективных областях, таких как квантовые вычисления.

Исследователи из Мельбурнского и Манчестерского университетов разработали метод получения сверхчистого кремния с помощью стандартного оборудования — ионного имплантатора. С помощью этой установки, которая широко применяется в полупроводниковой промышленности, компьютерный чип был «обстрелян лучом» кремния-28, в процессе чего примеси кремния-29 были заменены на более желательный кремний-28, и в результате, концентрация кремния-29 в чипе снизилась с 4,5 % до 0,0002 %.

Почему чистота кремния важна для квантовых компьютеров? Дело в том, что в основе работы квантовых компьютеров лежат кубиты — квантовые биты, использующие принципы квантовой механики. Они крайне чувствительны к любым внешним воздействиям и должны находиться в состоянии квантовой когерентности.

Однако натуральный кремний содержит примерно 4,5 % изотопа кремний-29, имеющего дополнительный нейтрон. Эти нейтроны ведут себя как микроскопические магниты, нарушая когерентность кубитов и вызывая ошибки в квантовых вычислениях. Таким образом, использование натурального кремния существенно ограничивает возможности квантовых компьютеров, и для их полноценной работы требуется гораздо более чистый кремний с минимальным содержанием изотопа кремний-29.

Кремний с высокой чистотой может позволить значительно расширить возможности квантовых компьютеров, так как чем больше кубитов содержит квантовый чип, тем он мощнее. Сверхчистый кремний, который получили ученые, в данном случае поможет стабилизировать работу таких многокубитных систем. В дальнейшем планируется протестировать разработанные сверхчистые кремниевые структуры на реальных квантовых устройствах. А успешные результаты могут привести к появлению квантовых компьютеров нового поколения.

На ежегодной конференции IBM по квантовым вычислениям Quantum Summit 2023 корпорация представила новейший 133-кубитный квантовый процессор Heron и первый модульный квантовый компьютер IBM Quantum System Two на его базе. IBM также анонсировала процессор Condor с 1121 кубитом, который имеет на 50 % большую плотность кубитов. По словам главного квантового архитектора IBM Маттиаса Стефана (Mattias Stephan), усилия по созданию этого устройства «открыли путь к масштабированию» квантовых вычислений.

Источник изображений: IBM

Процессор Condor является частью долгосрочных исследований IBM по разработке крупномасштабных квантовых вычислительных систем. Хотя он располагает огромным количеством кубитов, производительность его сравнима с 433-кубитным устройством Osprey, дебютировавшим в 2022 году. Это связано с тем, что простое увеличение количества кубитов без изменения архитектуры не делает процессор быстрее или мощнее. По словам Стефана, опыт, полученный при разработке Condor и предыдущего 127-кубитного квантового процессора Eagle, проложил путь к прорыву в перестраиваемой архитектуре процессора Heron.

«Heron — наш самый производительный квантовый процессор на сегодняшний день, он обеспечивает пятикратное снижение ошибок по сравнению с нашим флагманским устройством Eagle, — сказал Стефан. — Это было путешествие, которое готовилось четыре года. Он был разработан с учётом модульности и масштабирования».

Ранее в этом году компания IBM продемонстрировала, что квантовые процессоры могут служить практическими платформами для научных исследований и решения проблем химии, физики и материаловедения, выходящих за рамки классического моделирования квантовой механики методом грубой силы. После этой демонстрации исследователи и учёные из многочисленных организаций, включая Министерство энергетики США, Токийский университет, Q-CTRL и Кёльнский университет, использовали квантовые вычисления для решения более крупных и сложных реальных проблем, таких как открытие лекарств и разработка новых материалов.

«Мы твёрдо вступили в эпоху, когда квантовые компьютеры используются в качестве инструмента для исследования новых рубежей науки, — сказал Дарио Хил (Dario Gil), старший вице-президент и директор по исследованиям IBM. — Поскольку мы продолжаем совершенствовать возможности масштабирования квантовых систем и приносить пользу посредством модульной архитектуры, мы будем и дальше повышать качество стека квантовых технологий промышленного масштаба».

IBM Quantum System Two размещена на объекте в Йорктаун-Хайтс, Нью-Йорк. Эта система на базе трёх квантовых процессоров Heron станет основой архитектуры квантовых вычислений IBM следующего поколения. Она сочетает в себе масштабируемую криогенную инфраструктуру и классические серверы с модульной электроникой управления кубитами. В результате систему можно будет расширять в соответствии с будущими потребностями, и «апгрейдить» при появлении следующего поколения квантовых процессоров.

Стремясь облегчить разработчикам и инженерам работу с квантовыми вычислениями, IBM анонсировала выход в феврале 2024 года версии 1.0 набора программных инструментов с открытым исходным кодом Qiskit, который позволяет создавать квантовые программы и запускать их на IBM Quantum Platform или симуляторе. В дополнение к Qiskit, IBM анонсировала Qiskit Patterns — способ, позволяющий квантовым разработчикам легко создавать код и оптимизировать квантовые схемы с помощью Qiskit Runtime, а затем обрабатывать результаты.

«С помощью Qiskit Patterns и Quantum Serverless вы можете создавать, развёртывать, запускать квантовые программы и в будущем предоставлять доступ к ним другим пользователям», — заявил Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM Quantum. На презентации он продемонстрировал использование генеративного ИИ на базе Watson X для создания квантовых схем при помощи базовой модели Granite, обученной на данных Qiskit. «Мы действительно видим всю мощь генеративного ИИ для облегчения труда разработчиков», — заключил Гамбетта.