В статье в журнале Entropy группа российских учёных из НИТУ МИСИС и Российского квантового центра привели примеры квантовых вычислений на кудитах, которые резко выигрывают на фоне кубитов. Кудиты способны на порядок и даже больше улучшить качество квантовых алгоритмов. Всё что нужно для этого — это новая математика, с чем в российской науке умеют работать.

Источник изображения: НИТУ МИСИС

Разработчики квантовых систем в лице Google, IBM и других компаний пошли по проторенному пути, который гарантирует повышение производительности за счёт обычного увеличения числа кубитов — наименьшей единицы информации и элементарного вычислительного элемента квантового компьютера. У России, похоже, другой путь — это многоуровневые кубиты или кудиты. Математика сложнее, но зато можно запускать квантовые алгоритмы на намного меньшем количестве квантовых элементов. Это как с памятью 3D NAND — чем сложнее структура, тем больше бит можно записать в ячейку, и это работает!

В качестве квантовых вычислительных элементов в России выбрали ионы (атомы). Ионы могут работать не только как кубиты, но и как кудиты, которые являются расширенной версией кубита и могут находиться в трёх (кутриты), четырёх (кукварты), пяти (куквинты) и более состояниях. На днях такая платформа не просто была показана в работе, а была запущена для вычислений через облачный интерфейс.

Как и с памятью 3D NAND, дополнительные состояния кудитов позволяют плотнее кодировать данные в физических носителях, а это прямая возможность реализовывать всё более сложные и комплексные квантовые алгоритмы без усложнения вычислительной архитектуры. Это ведёт к возрастанию мощности квантового процессора «на ровном месте» со значительным ускорением выполнения операций. Так, один куквинт заменяет два классических двухкубитовых вентиля и один вспомогательный уровень, что было показано в работе на примере запуска квантового алгоритма Гровера для поиска по неупорядоченной базе данных.

«Куквинты хороши тем, что их пространство можно рассматривать как пространство двух кубитов с общим дополнительным уровнем. Такое рассмотрение помогает одновременно и сократить число физических носителей информации [кубитов], и использовать дополнительный уровень в качестве вспомогательного состояния для упрощения декомпозиции многокубитных вентилей или как их еще называют — гейтов — сложных логических операций с кубитами. Благодаря этому подходу при реализации квантовых алгоритмов на куквинтах становится возможным сократить число двухчастичных гейтов, т.е. задействующих две физические системы», — рассказал заведующий лабораторией квантовых информационных технологий НИТУ МИСИС Алексей Федоров.

В конкретном примере учёные представили эффективную модель декомпозиции обобщенного вентиля Тоффоли (обобщенную на n кубитов версию вентиля контролируемое НЕ). Используя только этот вентиль, можно построить любую обратимую классическую логическую схему, например, арифметическое устройство или классический процессор.

Оказалось, что по сравнению с кубитами реализация алгоритма на куквинтах при большом числе (>5) задействованных в алгоритме кубитов требует на порядок меньше двухчастичных гейтов. В частности, для 8-кубитного алгоритма Гровера на кубитах требуется выполнить больше 1000 двухчастичных гейтов, в то время как для его реализации на куквинтах их потребуется всего 88. Выигрыш колоссальный и это можно с успехом развивать и применять не только к кубитам на ионах, но также на других физических носителях, например, на сверхпроводящих или спиновых кубитах.

Сегодня группа физиков из Российского квантового центра и ФИАН им. П. Н. Лебедева РАН продемонстрировала возможность удаленного подключения к отечественному ионному квантовому компьютеру. С помощью web-интерфейса с обычного ПК были запущены ключевые квантовые алгоритмы. Удалённая квантовая система выполнила расчёт и вернула ответ, что обещает в скором будущем реализацию множества независимых проектов с использованием квантовых систем.

Источник изображения: Фонд НТИ

Важно сразу отметить, что российский квантовый компьютер сильно отличается от платформ IBM, Google и похожих на сверхпроводящих кубитах. В основе российской квантовой платформы лежат многоуровневые кубиты или точнее кудиты на ловушках ионов. Проект стартовал в 2020 году при поддержке Фонда НТИ и Минцифры. В 2021 году был представлен четырёхкубитовый прототип, а ещё год спустя — пятикубитовая или, точнее, пятикудитовая платформа.

Ку(d)ит — это кубит с суперпозицией из более чем двух логических состояний (d). Одновременно это может быть не только 0 и 1 как для классических квантовых платформ, а целый спектр значений, благо квантовая теория предполагает равновероятностное существование всех значений между 0 и 1. Тем самым кудит как ячейка памяти 3D NAND может быть двух-, трёх- и многоуровневым, что повышает разрядность каждого вычислительного элемента. При должной чувствительности 5-кудитовый российский квантовый компьютер может превзойти по мощности десятикратно и более превосходящий его квантовый компьютер на кубитах.

Разработка аппаратной платформы, что важно, непрерывно сопровождалась созданием пакета программного обеспечения, чем все эти два года занимались специалисты Сколтеха и ФТИАН им. К. А. Валиева РАН.

«Разработанный в рамках проекта ЛИЦ программно-аппаратный комплекс уникален для России — это единственный процессор с настроенным облачным интерфейсом, который способен оперировать кудитным регистром. Результат проекта представляет высокий научный потенциал для развития российской отрасли квантовых вычислений», — отметил генеральный директор Фонда НТИ Вадим Медведев.

В ходе демонстрации возможностей интерфейса группе экспертов Фонда НТИ был проведён запуск ряда критически важных квантовых алгоритмов. В частности, учёные удалённо запустили на процессоре алгоритм Гровера, используемый для поиска значения по неупорядоченной базе данных, а также алгоритм Бернштейна-Вазирани, применяемый в решении задачи по нахождению n-битного числа. Точность однокубитных операций достигла 90 %, а двухкубитных — 80 %.

На новом этапе команда начала работу над тестированием нового класса вариационных квантовых алгоритмов, которые представляют большой интерес для прототипирования прикладных задач из области химии, оптимизации и машинного обучения. О готовности предоставить платформу в открытый доступ пока не сообщается.