.
Однако в квантовых вычислениях предстоит преодолеть множество технических препятствий. Самым фундаментальным является хрупкость кубитов, которые необходимо поддерживать в когерентном состоянии суперпозиции, иначе они разрушатся из-за процессов, подобных измерениям. Любое вмешательство окружающей среды в квантовую систему – «шум», вызванный изменениями температуры, вибрацией, электромагнитными волнами, – приводит к так называемой декогеренции, когда кубиты теряют свою полезную неоднозначность и кристаллизуются в банальные единицы и нули. Эта стабильность измеряется «временем когерентности», которое отражает, как долго кубит способен прожить, пока не превратится в 1 или 0.
Чем дольше время когерентности, тем больше времени квантовому компьютеру нужно для завершения своих вычислений. На данный момент доступно всего лишь мгновение – около 100 микросекунд; малейшее возмущение, такое как вибрация или изменение температуры, приводит к постоянным высоким показателям ошибок при выполнении алгоритма. В результате сегодняшние квантовые вычислительные устройства и устройства обозримого будущего называются квантовыми компьютерами с шумом промежуточного масштаба (NISQ) и являются крайне ненадежными, а это означает, что приходится повторять измерения и принимать неидеальные результаты. Чем больше кубитов добавляется к этим устройствам для решения более трудоемких задач, и чем сложнее и глубже становятся квантовые схемы, тем труднее поддерживать хрупкое состояние когерентности, уровень уменьшения ошибок и снижения шума, необходимый для достижения осмысленных результатов.
Однако Питер и его аспиранты Алексис Ралли, Майкл Уильямс де ла Бастида и Тим Уивинг нашли способ сосредоточить мощь сегодняшних маленьких компьютеров NISQ, а также тех, которые превзойдут их, на сложной части задачи, перенеся более простые области вычислений на классический компьютер. Этот прагматичный шаг вперед, аналогичный адаптивному уточнению сетки, с которым мы столкнулись в седьмой главе, повышает точность результатов для молекул, которые в настоящее время находятся за пределами досягаемости полных квантовых вычислений, что справедливо для практически любых химических и биологических объектов, от лекарств до белков и ДНК[557].
Однако существует фундаментальная проблема с использованием квантовых вычислений для моделирования виртуального человека: мы до сих пор не понимаем, как происходит коллапс волновых функций, который приводит к упомянутой выше декогеренции. Как заметил Роджер Пенроуз, этот процесс не объясняется современной квантовой механикой и, по его мнению, не является алгоритмическим. Можно прибегнуть к альтернативной интерпретации, которую предпочитает, например, Дэвид Дойч, хотя она и не нравится многим, – что Вселенная разделяется на множество реальностей при каждом измерении, – но смысл проблемы в том, что не существует общепринятой теории превращения туманной вероятностной квантовой сущности в классическую достоверность.
Что на самом деле соответствует «измерению» в квантовой теории, до сих пор не ясно. Вызывает беспокойство и количество усилий, затрачиваемое на поддержание квантовой когерентности в компьютерах без какого-либо понимания того, что приводит к ее потере. Это самое серьезное из основных ограничений, препятствующих реализации необычайного потенциала квантовых вычислений. Прагматики, такие как Питер Лав, утверждают, что это не должно иметь значения, так же как для легионов людей, полагающихся на классические вычисления, не имеет значения, почему электроны имеют определенный заряд[558]. Но этот вопрос фундаментален: квантовая теория остается неполной без научной теории коллапса волновой функции, и, как следствие, в основе квантовых вычислений лежит недостающий элемент.
Квантовое преимущество
Несмотря на все предостережения, в 2019 г. многие сочли важной вехой объявление ученых о достижении «квантового превосходства»[559] – термин, придуманный несколько лет назад, который сегодня по очевидным причинам не нравится многим, предпочитающим менее триумфальное «квантовое преимущество».
Для своего «выходящего за рамки классического эксперимента» команда ученых использовала квантовый компьютер под названием Sycamore, основанный на сверхпроводящих схемах, то есть схемах, которые проводят электричество без сопротивления при низких температурах. Несмотря на то, что у них было относительно скромное количество кубитов – 53, – они смогли исследовать обширное пространство вычислительных состояний – гильбертово пространство, с которым мы столкнулись ранее. «Преимущество» возникло благодаря осознанию того, что процессор Sycamore может справиться с тем, на что суперкомпьютеру Summit в Ок-Риджской национальной лаборатории в Теннесси понадобились бы тысячелетия. Моделирование на квантовом компьютере заняло 200 с, в то время как такое же моделирование на Summit, по их оценкам, заняло бы более 10 000 лет. Sycamore был не только быстрее своего классического аналога, но и примерно в 10 миллионов раз более энергоэффективен[560]. Некоторые утверждали, что этот подвиг по важности сравним с первыми полетами братьев Райт[561].
Сутью демонстрации была проблема, сложная для классического компьютера, но простая для квантового: проблема случайной выборки схемы. Как при генерации случайных чисел, задача заключалась в выборке выходных данных квантовой схемы. Из-за квантовой запутанности и квантовой интерференции повторение эксперимента и выборка достаточно большого количества этих решений приводит к распределению вероятных результатов.
Но эта задача абсолютно искусственная. Да, квантовый компьютер, казалось, выиграл гонку с классическим суперкомпьютером, и да, точность его вычислений была впечатляющей. Но практические последствия минимальны, и оставалось возможным, что классические алгоритмы смогут их догнать, поскольку это квантовое преимущество превосходило текущие оптимальные стратегии классических алгоритмов. Вскоре после этого объявления IBM предложила тип вычислений, который мог позволить классическому суперкомпьютеру выполнить задачу, которую выполнил квантовый компьютер. Затем, в 2022-м, китайская группа под руководством Пань Чжана из Ключевой лаборатории теоретической физики CAS в Пекине заявила, что экзафлопсная машина, выполняющая ее алгоритм, будет быстрее квантового оборудования[562].
Как и Wright Flyer братьев Райт, который когда-то находился в Музее науки (до тех пор, пока не закончилась вражда между Орвиллом Райтом и Смитсоновским институтом, и он не вернулся в США в 1948 г.), эта веха на самом деле не предлагала практического решения какой-либо проблемы, а скорее предполагала, что новая технология близка к реализации.
Более убедительный пример квантового преимущества был представлен командой из Китая в 2020 г. с использованием при комнатной температуре квантового компьютера, названного в честь древней математической работы «Цзючжан суаньшу» («Девять глав математического искусства») – текста II в. до н. э., составленного поколениями ученых, где «Цзю» представляет собой цифру «9» и, поскольку является самой большой цифрой, также означает «превосходство»[563].
Квантовый компьютер, разработанный командой под руководством Чаоян Лу и Цзяньвэй Паня из Научно-технического университета Китая в Хэфэе, решил проблему, которая, казалось, выходит за рамки классических компьютеров. Японскому суперкомпьютеру Фугаку, на тот момент самому мощному классическому компьютеру в мире, потребовалось бы около 600 миллионов лет, чтобы сделать то, что Цзючжан мог сделать всего за 200 с[564].
В отличие от Sycamore, Цзючжан представляет собой аналоговую машину, предназначенную для отбора проб бозонов, где бозон является одним из основных классов частиц, в который входят фотоны. Выборка бозонов предполагает расчет распределения вероятностей многих фотонов после того, как они столкнутся с устройством, называемым светоделителем, которое делит одиночный луч на расходящиеся. Это проблема квантового измерения, и не существует математического уравнения, объясняющего этот коллапс, который, как утверждает Роджер Пенроуз, неисчислим.
Рисунок 48. Процессор Sycamore, установленный в криостате для охлаждения
Рисунок 49. Квантовый компьютер Цзючжан 1.0 манипулирует светом с помощью ряда оптических устройств (© Научно-технический университет Китая)
Цзючжан посылал лазерные импульсы в лабиринт из 300 светоделителей, 75 зеркал и 100 детекторов, способных обнаружить один фотон (тот факт, что фотоны подсчитываются, придает цифровой аспект тому, как работает Цзючжан). Имея достаточное количество фотонов и светоделителей, Цзючжан сможет создавать надежные интерференционные картины – распределение числа фотонов, которое – поскольку проблема масштабируется экспоненциально – находится за пределами досягаемости классического компьютера. Поскольку Цзючжан использовал фотоны как бозоны, а не как кубиты, его мощность невозможно перевести в кубиты для сравнения с цифровыми квантовыми компьютерами.
Одним из преимуществ цифровых компьютеров (в том числе Sycamore) является то, что их можно гибко запрограммировать для выполнения разных задач, в то время как Цзючжан запрограммирован только на выборку бозонов. Тем не менее Цзючжан модернизируется[565], и команда считает, что выборку бозонов также можно адаптировать для машинного обучения[566], квантовой химии[567]