×
ICQT 2017. Джон Мартинис, Google: Создать полезный квантовый компьютер будет очень сложно. Но попытаться стоит

«Что было трудно сделать до сегодняшнего дня? Трудно было просто разработать какой-то алгоритм для квантового компьютера, который позволил бы его полезно использовать. Может быть, нам надо 100 кубитов использовать, но мне кажется, мы уже где-то совсем близко…». JSON.TV публикует расшифровку лекции Джона Мартиниса, профессора университета Калифорнии в Санта-Барбаре, руководителя лаборатории квантовых вычислений компании Google. Лекция состоялась в рамках открытого дня IV Международной конференции по квантовым технологиям (ICQT 2017).

 

См. видео с лекции Джона Мартиниса на JSON.TV

 

Джон Мартинис, Google: Я рад возможности быть здесь, в квантовом центре, и на меня оказал впечатление тот факт, что в пятницу, вечером столько людей пришли сюда  послушать лекцию по физике. Я работаю с большим количеством учёных, физиков из России, я знаю, что физика в России очень развита. Я профессор университета в Санта-Барбаре, примерно три года назад я начал свою исследовательскую программу в рамках компании Google для того, чтобы построить полезный квантовый компьютер. Мы получили хорошие результаты, и мы сейчас думаем о том, как дальше продвинуться в этом направлении. Мне очень нравится работать в Google. Это, можно сказать, работа мечты. Очень много интересных вещей происходит в этой области.

 

Но я хотел бы начать со следующего: создание полезного квантового компьютера – это будет очень сложно. Нет гарантии, что мы это сделаем. Тому есть множество технических причин, но, возможно, самая интересная причина, почему это так сложно – это потому, что у нас есть классический компьютер. Вы видите здесь классический, традиционный суперкомпьютер, который является очень мощным, и мы конкурируем с этими невероятно мощными, большими компьютерами. Я хотел бы объяснить, сегодня, какие у нас шансы добиться в этом успеха. И квантовая физика, на самом деле, работает на нас. Я сейчас показываю вам этот мобильный телефон, и этот мобильный телефон – это потрясающее изобретение. Там примерно 1 трлн, то есть миллион миллионов транзисторов. В одном телефоне. А это огромное количество вычислительных мощностей. Если вы все это объединяете в центре обработки данных или в суперкомпьютере, там миллион таких ядер. И получается такая мощная машина, которая имеет количество транзисторов, приближающееся к числу Авогадро. И вы можете обращаться за помощью к этому компьютеру. Это потрясающе.

 

И, конечно, вся эта вычислительная мощность позволяет вам делать очень много, и у нас в Google имеется очень много возможностей заниматься машинным обучением, например, искусственным интеллектом. Я думаю, что это очень интересные вещи, за которыми будущее. Что интересно, так это то, что машинное обучение требует большого количества вычислительной мощности, и сейчас учёные задумываются, а как продолжать эту работу, когда нужно все больше и больше компьютерной мощности? Надо учитывать, что есть закон Мура, который практически исчерпал свое действие, то есть все труднее наращивать мощности компьютера. Согласно закону Мура, вычислительные мощности удваивались за последние 50 лет примерно каждые два года. То есть вычислительная мощь нарастала в геометрической прогрессии, но в последнее время, действительно, закон Мура практически исчерпал себя, потому что вычислительные мощности перестали расти так быстро. И в том, что касается создания аппаратного обеспечения, железа в Google, мы должны все это учитывать. Учитывая все это, мы думаем о том, каким образом продолжать наращивание компьютерных мощностей, и компании Google, конечно, тоже очень сильно заинтересованы в этом. Мы думаем о том, что можно сделать. И это особенно интересно в том, что касается квантовых компьютеров. Потому что в этом случае можно получить этот экспоненциальный прирост по вычислительной мощности.

 

 

Сначала я хотел бы объяснить, как все это работает. Я сейчас расскажу вам о квантовой механике. Постараюсь это сделать. Квантовая механика обычно рассматривается, как раздел физики, который описывает какие-то микроскопические частицы, такие, как атомы, ядра атомов и так далее. И это правда. Это действительно так. И это пример того, как можно рассматривать атом водорода. Я хотел бы указать, что когда речь идёт о квантовой механике, именно благодаря законам квантовой механики мы все имеем какой-то размер. Именно благодаря законам квантовой механики у нас есть электрон, есть протон, которые, по идее, должны были бы притянуться друг к другу. Согласно классическим законам физики, все электроны прилипли бы к протонам, все вещество бы сжалось и не имело бы никакого размера. Но, благодаря законам квантовой механики, электрон находится на расстоянии от протона, и поэтому вещество имеет размер. И это диаграмма, которая объясняет орбиты, каким образом электроны распределяются по орбитам.

 

У меня есть дети, я им уже начал объяснять основы квантовой механики, что электрон имеет такую неопределённую структуру, то есть он как бы расплывчатый или размытый. Вот есть такое слово «fuzzy» английское, которое сложно перевести. Это примерно означает «расплывчатый», «размытый» или «неопределённый». Соответственно, у электрона есть такая природа, что он может случайным образом быть распределён вокруг ядра. И что очень интересно, вот эта случайность квантовой физики - это картинка, которую трудно писать. Однако, то, каким образом электрон распределяется по орбите вокруг ядра водорода – это очень точная наука, можно очень точно описать, что происходит с этим электроном со временем. Благодаря этому мы можем строить компьютеры. Без этого мы не могли бы построить компьютеры. Это очень точная наука. И этот электрон, находясь рядом с ядром, испускает волны. И это что-то вроде таких стационарных волн, что-то вроде струны скрипки. В зависимости от частоты осцилляции этой струны, у нас имеются разные тона, и в квантовой механике возможны разные состояние электронов. Вот здесь вы видите орбиту электрона.

 

 

Если вы помните уроки физики или химии, это состояние покоя электронов, то состояние, в котором электрон естественно находится. Однако, у электрона ещё может быть возбуждённое состояние, и мы можем использовать эти два состояния (состояние покоя и возбуждённое состояние) для расчётов. Мы можем разработать систему, которая одновременно вычисляет оба этих случая -  то, когда электроны находятся в состоянии покоя и возбуждённом состоянии. Вместо классических компьютеров, которые считают один пример, затем другой пример, можно разработать компьютер, который учитывает одновременно эти два состояния. Это называется состояние кубита. И очень интересно, что электрон может находиться в любой точке орбиты одновременно, даже в разных точках одновременно, и что интересно, электрон может находиться одновременно и в состоянии покоя, и в возбуждённом состоянии. С точки зрения классических законов физики это просто не имеет смысла, но вот это особенность квантовой физики, и благодаря этому мы можем производить расчёты, при помощи такого атома.

 

Вы видите, внизу я использовал скобки, чтобы отразить эти два состояния. |0> – это состояние покоя, и тут написано +|1> – это возбуждённое состояние. Это означает, что электрон находится сразу в двух состояниях. И почему это интересно? Это означает, что при одном кубитовом расчёте мы можем не рассчитывать отдельно ноль и получать ответы, или один, и получать ответы, а мы можем одновременно рассчитывать одну задачу и при нуле, и при единице. Параллельный компьютинг происходит. И это здорово, потому что вот эти квантовые вычисления позволяют вам просчитывать два случая одновременно, то есть это в два раза быстрее, чем, если бы вы использовали компьютер классический. Это отлично, но вы, наверное, скажете: ну что ж, все это очень сложно, и мы всего лишь в два раза улучшаем нашу компьютерная мощность. Но сейчас у нас появляется два кубита, каждый из них находится в этом двойном состоянии |0>+|1> , и вдвоём эти кубиты могут иметь четыре состояния, которые происходят одновременно. И теперь вы видите, что существуют параллельные вычисления, которые в четыре раза мощнее. И самое интересное, каждый раз, когда мы добавляем кубит, наша числительная мощность увеличивается в два раза, то есть мы начинаем с двух, потом переходим к четырём, и при трёх кубитах у нас вычислительная мощность опять удваивается, там будет восемь. А четыре кубита – это правильный процессинг 16 сценариев.

 

Это все очень интересно, это все очень ново. Вычислительные мощности квантового компьютера растут в геометрической прогрессии с ростом количества кубитов, экспоненциально. Они продолжают расти, и, предположим, у вас 50 кубитов. В этом случае мощность компьютера – 250 кубитов. Это много миллиардов. Это примерно такая же мощность, что и у суперкомпьютера. Вы можете себе представить. А если у вас будет 300 кубитов, это всего лишь в шесть раз больше, чем здесь. 2 в 300 степени – это больше, чем количество атомов во Вселенной. Так что вы можете осуществить такие правильные расчёты с таким количеством кубитов. Я вас уверяю, что классический компьютер такого размера никогда не будет построен, даже в Google. И как мне кажется, это действительно работа с реально большими данными.

 

 

Давайте посмотрим, сможем ли мы это сделать? Первая часть моей лекции посвящена тому, что мы пытаемся делать. Мы пытаемся посмотреть, сможем ли мы построить такой компьютер из 50 кубитов, и сможем ли мы при помощи этого квантового компьютера рассчитывать такое количество случаев? И, действительно, большие инвестиции осуществляются в квантовые компьютеры, квантовые технологии, миллиарды долларов. Так что давайте посмотрим, будет ли это действительно работать. Давайте это проверим. Итак, вот у нас атом водорода, вот у нас состояние по нулю и по единице. Мы хотим получить больше кубитов, значит, естественным способом мы от атомов к молекулам хотим перейти. Итак, мы видим все вот эти разные состояния атомов, которые мы хотим изучить. Я думаю, что это вполне разумная идея, почему бы и нет, но, на самом деле, это только кажется простым.

 

Что здесь сложно? Ведь нужно проконтролировать каждый из этих атомов. Например, с помощью света, что, в общем-то, мы и делаем. Но где-то микрон у нас длина световой единицы, а это вот нанометры, так что у нас больше молекулы получается. Это световая единица, каким образом контролировать мы можем эти атомы, и соседние атомы, и так далее? То есть, в общем-то, средство контроля намного больше чем то, что мы хотим контролировать. Я не говорю, что это нельзя сделать, но это очень трудно. Многие учёные делают разные вещи, но что они делают? То есть они берут специальные молекулы, и вместо того, чтобы в нанометре были вот эти вот частицы, они находятся в микроне друг от друга. И тогда уже можно использовать более длинные световые волны, но это странные молекулы. Тем не менее, мы можем вот эти атомы составить в металлические ловушки и потенциально удерживать их светом, и здесь физики, в общем-то, довольно умно поступили. Я даже скажу, что люди, в общем-то, даже большое количество учёных, получили Нобелевские премии за это, но я буду говорить о том, как другим образом можно к этому подойти.

 

 

См. видео с лекции Джона Мартиниса на JSON.TV

 

И другой путь, сейчас покажу свой – это создание электрических схем. Они крупные, да. Мы это знаем, и электрические схемы могут вести себя как квантово-механические объекты. И я, в общем-то, много раз об этом говорил. Всё-таки, квантовая механика – это физика малых частиц, но здесь я беру электрическую схему миллиметра в разрезе. Это можно даже видеть невооруженным глазом. Но, на самом деле, это будет вести себя, как атом, и потоки электричества, все себя будет вести, как в квантовой механике. И, на самом деле, когда я был студентом в восьмидесятые годы, мы такой эксперимент проводили для того, чтобы показать, что эти схемы в квантовой механике будут работать. Там мы смотрим на эти электрические потоки, которые проходят через эту схему по стандартным формам, так что мы можем такие схемы строить, почему бы и нет. Но если посмотреть на эту квантовую схему, то здесь вот эта вот светлая часть, немного затемнённая - это алюминий, который был создан, в общем-то, в условиях производства, о которых мы все знаем. На тёмной части тёмными чертами показано, каким образом у нас идут вот эти алюминиевые части, где у нас конденсатор будет, где у нас будут переходы и так далее. Это похоже на проводник. Мы берём резонатор для осциллирования, для колебаний. И вот это у нас и получается кубит.

 

 

Если посмотреть на эту схему с точки зрения квантовой механики, то мы увидим, что вот через эти переходы идут, дают возможность потоку энергии идти вверх и вниз одинаково. Кажется странным, но в квантовой механике это так. И мы видим, что электрон у нас с одной стороны ядра и с другой стороны ядра одновременно, если это у нас ядро атома водорода. Но это нормально. И мы берём осциллятор, и, в общем-то, микроволн добиться не так трудно. Это вот как в нашем телефоне. Но это интересно с точки зрения квантовых вычислений, то, что не так трудно это сделать, в общем-то, достаточно большой размер. Вы видите, у нас внизу даже провод обозначен, эти провода позволяют контролировать нам эту вот схему, и сейчас у нас очень маленькие есть провода, даже можно это сопоставить с размером молекулы и так далее. Но на самом деле такую технологию очень трудно заставить работать, и все международное учёное сообщество пыталось решить, как эта схема должна работать, но когда у нас кубит заработал, то мы смогли уже строить более сложные схемы. Я не говорю, что мы все сделали, но на самом деле, фундамент, самую сложную часть мы уже построили. Теперь мы думаем над тем, как крупные кубитные системы мы можем создавать.

 

И теперь я хотел уже отойти от техники. Но на самом деле это тоже технические вещи. Я хотел просто, с вашего позволения, показать вам, как это работает. Слева у меня схема того, что мы делаем во времени, когда мы проводим эксперимент, для того, чтобы вы поняли, где здесь квантовая механика у нас принимается во внимание. Ноль означает, что мы оставляем систему в покое, и в течение миллисекунды ничего не делаем, и просто эта система переходит в базовое, основное состояние. Вот эта вот волнистая линия показывает, что мы микроволну сюда уже вводим, и мы видим, что осциллятор получает питание, как это в обычной электрической схеме бывает. И когда вы это делаете, вы переходите от нулевого состояния к состоянию единицы, обратно к нулю и так далее, поэтому это кубитная система меняет свое состояние постоянно. И в конце мы замеряем то, что у нас на выходе будет. Когда мы в квантовой физике делаем замер, мы это проецируем по состоянию, и, на самом деле, мы решаем, там ноль будет или один, поэтому если мы начинаем с основного состояния, делаем замеры, это будет нулевое состояние.

 

Если мы переводим это в состояние единицы, мы тоже должны это замерить. Но если это смесь единицы и нуля, я уже говорил несколько слайдов назад об этом, то тогда 50% времени там будет у нас ноль показывать, а остальные 50% времени - единицы. Так что здесь может быть случайный выбор чисел. Мы можем 1000 раз замерить это, протестировать, поэтому у нас вероятность определённая будет. И здесь мы видим, какая у нас вероятность того, что мы будем в основном состоянии по тому отрезку времени, где мы применяем микроволны. То, что у меня синим обозначено. Если вернуться к нулю во времени, то вероятность будет у нас 0,1, если у нас пульсировать это будет в течение 40 наносекунд, мы видим, что вероятность нуля у нас идёт к нулю, значит, мы находимся в состоянии единицы. 40 наносекунд меняются с нуля до одного, и если ещё 40 наносекунд таким образом поступать, то от единицы мы вернёмся к нулю. И обратно к нулю, к единице и обратно. Поэтому если мы с классической точки зрения посмотрим, что ноль переходит в один, или состояние один переходит в состояние ноль, понятно, да, то в классической логике у нас это у нас это называется логический элемент «не», то есть отрицание. Вот этим как раз занимается вот эта схема в течение срока наносекунд. У нас появляется логический элемент «не». И если взять, например, переход к нулю, то тоже это будет разумно, если у нас логический элемент «не», то система не будет работать. Поэтому и «не», отрицание.

 

 

С классической точки зрения, с точки зрения классической физики мы здесь видим некоторые вещи, но здесь эта схема делает ещё кое-что. 20 наносекунд давайте возьмём, вот здесь. Это у нас первая точка. 20 наносекунд. Значит, у нас с нуля до 0+1 мы идём. Я говорил о том, что параллельное там идёт вычисление и при нуле, и при единице. Это уже другой логический элемент, но если взять 20 наносекунд, то мы получим логический элемент «не». Надо как-то это обозвать. Если мы это ещё сделаем, мы получим логический такой элемент «не», то тогда у нас будет квадратный корень из этого логического элемента «не». Но с классической точки зрения, с точки зрения классической физики и компьютерной логики, мы не знаем вообще, что это такое, потому что это очень странное название. Но в квантовой механике по её природе мы можем это сделать, это вполне естественно. То есть у нас, как сказать, более обогащенное пространство, что ли, в том смысле, что здесь мы можем позволить себе делать больше операций по квантовым битам, кубитам, как мы их называем сокращенно. Здесь есть математические формулы, которые дают нам возможность использовать эти формулы для очень сложных вычислений. Мы должны описать то, что происходит, и затем мы уже можем квантовые алгоритмы строить для наших супер квантовых компьютеров. 


Это у нас введение. Это была теория, если можно так сказать. А теперь самое интересное в моей лекции, потому что я хотел рассказать, что мы делаем в лаборатории и что мы строим. Мне это самому очень нравится, честно скажу. Эта картинка, которая показывает одно из последних кубитовых устройств. Очень красиво выглядит эта картинка, мне очень нравится, как её нарисовали. И вот эти вот x-формы показывают конденсаторы, это у нас форма i  просто такой палочки, внизу красным – это наши контрольные линии, которые меняют состояние кубита в зависимости от логического элемента. Если он просто логический элемент «не», или он в квадрате, и так далее. И мы смотрим, каким образом, вот эти вот связи нам показывают, как одна единица воздействует на другую, атомы, электроны и так далее. Здесь мы видим, что по этим проводам у нас идут потоки энергии, и мы можем какие-то здесь контрольные линии закончить или довести до включателя, отключателя или так далее. И мы можем это соединять для того, чтобы получить более сложные алгоритмы.

 

 

А синим, наверху, показано, как мы считываем. Вот это устройство, и здесь мы видим ещё одно устройство для колебаний микроволн. Это не те же волны, что и у кубита. Кубит у нас с нуля до единицы переходит и обратно, если мы пульсирующую микроволну сюда вводим, то мы даем этой системе возможность считать вот эти вот частоты, и тогда мы поймём, в каком состоянии находится эта система, ноль или один. Здесь у нас в девять кубитов, они все связаны цепочкой друг с другом, и мы можем показать экспериментальные данные, которые мы получили в лаборатории. На самом деле, это достаточно сложное устройство, если честно. Мы, наверное, 15 лет стремились к тому, чтобы понять, как это работает. До этого много-много лет и десятилетий люди думали над тем, как сверхсхемы вычислительные построить и так далее. Во всяком случае, у нас где-то неделю или две занимает создание такого же устройства, затем мы берём данные из лаборатории за последние шесть месяцев для того, чтобы понять, как работает это устройство, и что мы можем с ним делать. Это что-то вроде схемы с компьютерными микропроцессорами, чипами и так далее. Просто нужно лабораторные чистые условия.

 

См. видео с лекции Джона Мартиниса на JSON.TV

 

Вот эта картинка очень хорошая. Это изображение, эта фотография как раз микропроцессора, чипа на монтажной стойке. Это у нас тестирование производилась в холодильном аппарате. Квантовая часть у нас здесь, 22 кубита, это максимум, что мы смогли сделать. И вы, наверное, видите два ряда по 11, и мы использовали все свои волшебство и профессионализм. Но для того, чтобы это все подсоединить, мы соединяем это с чипом вот здесь вот, это у нас чип, куда идёт проводное соединение. Как мы это соединяем? У нас такие вот сферические есть полушария, сделанные из Индия, затем мы получаем электрический контакт. Я уверен, что у вас в телефонах используется такая же микропроцессорная технология. Мы для сверхвычислительных машин используем это. Вот здесь у нас чип, который работает на проводах. Провода идут из кубитного устройства и выше, где есть специальные подложки. Затем мы подсоединяем это к центру с проводами. Здесь вот я вижу очень хороший дисплей, там и небольшие провода идут вот сюда вот к этой материнской плате и затем к микроволновым соединителям вовне, и затем мы уже выводим это этот провод на контролирующее устройство, где мы контролируем состояние вот эти кубитов, что они делают и так далее. Поэтому мы считаем, что мы крупные кубитовые системы можем создавать.

 

 

Вот это более старая система, но это у нас устройство для охлаждения, что-то вроде холодильной камеры. И здесь у нас целый ряд разных проводов выходят из этой системы, соединяются с кубитом. Фильтры у меня слева, вот я рукой показываю, затем провода идут наверх, где у нас комнатной температуры, где мы контролируем эту систему. До 10 милликельвинов доходит температура. 0,00001 комнатной температуры, вот такая вот у нас температура. Вы не думаете, что я сошел с ума, но мы действительно добиваемся такой температуры в кельвинах, и мы хотим, чтобы у нас комнатная температура не создавала такой вот проблемы для энергетики нашей системы. В гигагерцах измеряем, поэтому нам приходится охлаждать это, иначе шум просто не даст возможность работать этим кубитам. Может, это трудно понять, но, в общем-то, просто покупаешь такой устройство и не думаешь, как оно устроено. 5000$ стоит такое устройство, в общем-то, не бесплатно, но если хочешь создать суперкомпьютер, то это нормально, это недорого, Google может себе это позволить.

 

 

Здесь есть и плюсы по поводу сложности. Криогенные дела здесь сложные, но у нас есть технология мобильных телефонов. Это все уже просто, все это уже спаять можно нормально, но в общем-то сложность, конечно, в криогенике. Но мы это покупаем и всё для нашего компьютера, так что мы не сами это делаем, охлаждение и так далее. Вот эта вот верхняя часть и все эти провода у нас идут настойку с электронными устройствами, и вот здесь вот у нас есть такая ячейка для контролирующей электроники. 22 кубита примерно там находится. И на этой стойке у нас примерно 50 аналоговых конверторов, которые тоже, в общем-то, тоже работают на той же технологии, что и мобильные системы. Коммерческие системы вот такие вот по размеру, на один канал, и наши инженеры сделали все для того, чтобы 50 каналов у нас работали в небольшой ячейке вот этой стойки. Кажется, что здесь хаос один, но нет. На самом деле, все это работает нормально, и в этой области физики, мы здесь работаем, мы думаем, что мы можем и масштабировать эту систему, увеличить её. Вот эта вот фотография – это у нас охлаждающее устройство для разжижения... Но у нас достаточно пространства, но это, в общем-то, как обычный научный инструмент. Вся электроника контролируется из компьютера, который мы видим справа на фотографии. Мы очень много программного обеспечения готовим сами, так что это все должно быть автоматизировано. 200 – 300 тысяч единиц кодов... Ну, Google знает, как это делать. На самом деле, это просто время занимает, а так это делается нормально. Мне очень нравится эта фотография, потому что видно, что люди готовились к фотографированию, всё чисто, вылизано, комар носа не подточит. На самом деле там иногда лежат ненужные вещи по углам и так далее. Ну хорошо.

 

 

Давайте поговорим о том, какой тест мы можем сделать или эксперимент для того, чтобы увеличить экспонентно наши вычислительные мощности, если у нас будет больше кубитов. Это у нас уже эксперимент, который показывает превосходство. Это маленький боксёр, большой боксёр. Маленький человек, большой человек, у нас здесь есть такое устройство. Вычислительные устройства, где мы хотим сделать вычисления, если нам нужно проверить результаты вычислений, то нам надо на самом крупном суперкомпьютере это прогнать для того, чтобы понять, правильно ли у нас все работает. Мы это пытаемся сейчас это сделать, проверить, что мы делаем на обычном, потом на сверхкомпьютере. У нас 49 или 50 кубитов надо, потому что на классическом компьютере это сделать практически невозможно. Каким образом этот эксперимент по превосходству работает? Это может быть немного техническое объяснение, но оно не такое сложное, я думаю, что я смогу это продемонстрировать так, что все будет понятно более-менее. Это у нас схема алгоритма. Ничего сложного здесь нет. И что мы делаем: на горизонтальной линии мы показываем кубит. Квантовый бит. И мы говорим: мы здесь будем делать, выполнять логические операции во времени. Это похоже на электрическую схему.

 

 

Я думаю, что люди, которые это изобретали, хорошо все продумали. Итак, по отдельному кубиту мы делали так: мы взяли основное состояние, и затем мы провели логическую операцию с одним кубитом, взяли микроволновый пульс, но здесь мы сделаем ещё кое что, мы сделаем случайный выбор, но не совсем случайно. Мы возьмём этот логический элемент «не» и возьмём там корень, корень четвёртой степени зависимости от того, что нам надо. Но будем знать, что нам надо, хотя мы, в общем-то, будем здесь и случайные числа брать для того, чтобы случайно их расположить. Кубиты должны будут общаться друг с другом. Вот эта вот линия внизу соединяет их – это у нас тоже логические элементы. Два кубита должны взаимодействовать. Это та же самая логика, что и в классическом компьютере мы видим. Это у нас C-node, узел С или другие какие-то вещи, которые мы используем в классическом вычислении. Мы смотрим, какие здесь циклы и делаем замеры в конце. Достаточно просто. Относительно, конечно, но так как мы вводим вот эти случайные логические элементы, здесь порядка нет по определению, и мы этого ожидаем, конечно, когда мы что-то замеряем. Нам надо измерить все возможные комбинации нулей и единиц, так что мы можем взять 0000, 0001, 0011, 0111 и так далее, пока у нас не будет всех единиц.

 

Если у нас классическая схема была бы, то мы можем ожидать, что мы все вот эти состояния можем измерить, и они, в общем-то, будут похожими. 12 на количество кубитов, но вот в чем волшебство этого эксперимента. Не всегда это так, как кажется. Некоторые состояния у нас случаются чаще, чем другие. Если можно выключить свет, я хотел просто с помощью лазера вам кое-что показать. На самом деле, лазерный луч… И, если посмотреть на этот луч лазера, то вы увидите, что он рассеивается. Однако, здесь имеются некоторые пятнышки, то, что называется пятнышки, потому что в некоторых направлениях лучи более яркие пятна оставляют, а в некоторых местах темнее. Сейчас можно включить опять свет, это конец демонстрации. Итак, что здесь происходит. Если посмотреть на этот луч лазера, это когерентные волны света, которые проходят через стекло, и некоторые лучи рассеиваются, некоторые лучи сходятся вместе, затем в каких-то местах становятся светлее и в некоторых случаях наоборот, становятся темнее в том случае, если лучи лазера рассеиваются. И это показывает тот факт, что у нас имеется когерентная система. В кубите мы видим примерно таким же образом такие пятнышки. Мы сейчас смотрим не на разные направления, где у нас либо больше света, либо меньше. Здесь, наоборот, есть некоторые состояния, такие, как ноль или один, и в некоторых случаях у нас более низкая вероятность единицы, это более тёмная зона, а более высокая вероятность единицы – это более светлая зона. Так мы измеряем, так сказать, освещенность этих состояний, мы проверяем все это, смотрим на эти пятна, и мы должны удостовериться в том, что наши результаты с высокой вероятностью правильные.

 

См. видео с лекции Джона Мартиниса на JSON.TV

 

Конечно, в классическом компьютере будет только одна определённая вероятность, будет один ответ. А квантовый компьютер отличается по своему устройству. Здесь перед вами находится базовый алгоритм, который демонстрирует, все ли правильно работает. Итак, вот ещё некоторые данные. Я хотел бы просто объяснить, что здесь происходит. Независимо от того, видите ли вы эту пятнистость или нет, вы можете увидеть следующее: посмотрите сюда. Если здесь ноль, то нет когерентности в системе. Если это единица, то это абсолютно точное предсказание. То есть мы видим, что там, где должно быть светло - светло. И это устройство из девяти кубитов, и мы посмотрели на эти предсказания, мы провели определённое количество циклов, мы сделали это для девяти кубитов. Но, конечно, сначала мы сделали это для меньшего количества кубитов, чтобы посмотреть, что происходит. И вы видите, что предсказание практически идеально. Немножко уменьшается с ростом кубитов точность, но, тем не менее, здесь квантовая физика работает очень хорошо. Почему уменьшаются немножко результаты с ростом? Потому что в кубитах есть несовершенство. У них состояние портится, может, какие-то микроволны попадают и так далее.

 

Разные вещи могли случится с кубитами. Понятно, что это пятнистость, эта схема является чувствительной, ведь если у нас хотя бы в одном месте произойдёт какая-то ошибка, то мы получим неточный результат. В данном случае вы видите, что вероятность ошибки очень маленькая. Конечно, чем больше кубитов, тем больше вероятность ошибки. Если мы сделаем больше кубитов, то здесь больше возможностей для ошибки. И это позволяет нам показать, как хорошо работает наш квантовый компьютер. Мы, собственно, проводим испытание квантового компьютера. Здесь мы видим, что если просто сказать: хорошо, мы возьмём вот такие величины, и мы сделаем тоже самое для 45 кубитов, может быть, это и произойдёт. Это та линия, которую вы здесь видите слева. Если будет 45 кубитов… 45 кубитов – это то, чего мы можем достичь также в том случае, если мы работаем суперкомпьютером. Если квантовый компьютер с 45 кубитами будет работать, то он будет таким же мощным, как и классический суперкомпьютер. И, учитывая те данные, которые есть у нас сейчас, то мы имеем все свидетельства того, что мы можем это сделать. Мы можем сделать суперквантовый компьютер. Мы рассчитываем в конце этого года завершить работы над квантовым компьютером из 45 или 50 кубитов, и мы надеемся, что у нас когерентность там будет достаточная.

 

 

На данный момент я показал вам, как сделать и испытать мощный компьютер. Но я не сказал вам, что мы будем работать над чем-то полезным. Давайте теперь поговорим о полезности компьютера. И это также очень важная проблема. Это устройство из девяти кубитов. Вы можете очень легко симулировать на компьютере работу устройства с девятью кубитами. И это тот эксперимент, который мы хотим провести. Мы хотим взять двухмерную пластину атомов. Это то, что известно как графит, то, что у нас в карандашах. Толщина слоя – всего один атом, и мы хотим посмотреть, что будет, если наложить магнитное поле. Мы хотим посмотреть чистоту осцилляции электронов. Мы будем это использовать при помощи магнитного поля. И если это делать для массива девять на девять, это то, что можно симулировать на кубите. Это то, что мы хотим сделать. Оказывается, что эта интересная периодичность с магнитным полем, где у нас состояние от нуля до 10000 имеется, 10000 разных состояний, 10000 Тесла – это мощность магнитного поля. Конечно, 10000 Тесла - это очень мощное магнитное поле, и нельзя сделать такой эксперимент в реальности. Однако, если у вас есть квантовый симулятор, вы можете при помощи квантового компьютера сделать такую симуляцию и решить эту проблему, то есть это очень интересно, использовать квантовый компьютер для таких задач. Это тот эксперимент, который мы провели на квантовом компьютере.

 

 

Мы сделали такую матрицу, девять на девять, и мы посмотрели, каким образом работает электромагнитное поле, и смогли предсказать, как это будет работать при помощи квантового компьютера. И эта задача интересная, потому что тут имеется очень интересная структура. Вы видите, что эта структура похожа на бабочку. Здесь у нас имеются большие пробелы в осцилляции, и это очень интересное поведение такой матрицы. Мы можем её назвать структурой, и мы можем постараться воспроизвести такую структуру, но это достаточно сложно. Видите, здесь достаточно сложная структура. Так можем ли мы это сделать? Что мы сделали? Мы откалибровали нашу систему очень тщательно, и затем мы можем проверить при помощи традиционного компьютера, всё ли у нас правильно работает. И таким образом мы провели этот опыт. И в результате мы получили такие данные, в результате такого опыта. Вы видите здесь теоретические данные, и данные, полученные при помощи квантового компьютера. И вы видите, что теория очень близка к тому, что мы получили при помощи квантового компьютера. Вы видите, что здесь есть какая-то небольшая погрешность, может быть, 10 из 300 МГц, то есть мы получили весьма высокую точность при помощи этого квантового симулятора, а структура получилось правильная.

 

Все это показывает, что мы можем построить квантово-механический симулятор, который будет точно предсказывать физику того процесса, который мы симулируем. И это то, что, что мы как раз хотим делать с реальными квантовыми симуляторами, потому что при помощи таких компьютеров вы можете изучать физику, можете получать больше информации, можете действительно делать что-то полезное. Так что я надеюсь, что есть какая-то польза от этих квантовых компьютеров. Опять же, этот квантовый компьютер не очень мощный, но он полезный.

 

 

Учитывая это, давайте поговорим о будущем. Мы хотим в будущем сделать что-то и мощное, и полезное. Я хотел бы рассказать вам о следующем. Я думаю, что это одно из самых интересных приложений квантовых компьютеров. Это квантовый симулятор, который можно назвать в честь Ричарда Ваймана, который, собственно, и изобрёл квантовый компьютер. Это, можно сказать, основоположник квантовой химии. Он ещё в середине восьмидесятых годов прошлого века говорю о возможности создания такого квантового компьютера. И что мы хотим сделать? Это очень естественная идея. Если мы хотим понимать, как работают какие-то химические процессы, мы можем использовать квантовую механику на уровне отдельных молекул, атомов. Все это можно переложить на квантовый компьютер, который использует кубиты.

 

И что мы здесь пытаемся сделать? Мы пытаемся решить проблему. Например, в том случае, если у вас имеется 50 кубитов, и в конечном итоге мы хотим построить универсальный цифровой квантовый компьютер с высокой степенью когерентности. Может быть, там будут миллионы кубитов. Это интересная задача. Можно, конечно это сделать в теории. И, конечно, это интересная проблема, которую можно решить. Один из примеров проблемы – это то, как лучше всего производить аммиак. Дело в том, что у нас на данный момент не самый эффективный процесс производства аммиака. Мы знаем из наших биологических знаний, что можно оптимизировать этот процесс, и мы можем улучшить этот процесс, усовершенствовать его, если все просчитать, скажем, при помощи квантового компьютера. Это пример того, что можно сделать, и, конечно, есть огромное количество других теоретических задач, которые можно решить при помощи квантового компьютера. Например, в химии.

 

 

Я пойду ещё немножко дальше. Это уже предпоследний слайд, так что осталось ещё немножко. Но я хотел бы рассказать о замечательном прорыве, который случился в компании Google в прошлом году. Это было опубликовано всего лишь три недели назад на нашем сайте. И это действительно новая идея, которая показывает, что происходит в теории квантовых компьютеров. Это сложная проблема, но я оптимистичен. Я хотел бы говорить о прогрессе в алгоритмах. Это то, что называется масштабирование порядка. Если вы хотите работать в компании Google, то это такая вещь, которую полезно знать. Здесь у меня есть таблица. Это важные работы в области квантовой химии. Конечно, ещё в начале восьмидесятых годов были уже интересные работы, в рамках которых исследователи изучали интересные вещи. И что интересно, в 2005-м году впервые появилась теория, которая связывает квантовый компьютер и квантовую химию и показывает, каким образом при помощи квантовых компьютеров решать проблемы квантовой химии с тем, чтобы не использовать все больше и больше ресурсов в увеличивающихся экспоненциально. Это фундаментальная теоретическая проблема, связанная с полиномами. Это называется порядок полинома. Для того, чтобы решить эту задачу, необходимо большая вычислительная мощность. Люди долго работали надо этим алгоритмом, потому что вам необходимо показать, какие необходимо выполнить шаги для решения этой задачи.

 

И я сейчас хочу рассказать вам о работе, которая была издана в 2013-м году, где, наконец, был расписан пошагово алгоритм, показывающий, насколько сложной является эта проблема. Просто посчитайте количество логических элементов, и вы увидите, какая сложная задача. И там порядок полинома был 211. Я попытаюсь объяснить это сейчас. Это означает, что если вы сделаете проблему, скажем, в 10 раз больше, то есть у нас будет молекула больше, и в этом случае вычислительная мощность, которая требуется, выше в 210 или даже 211. Я думаю, что все понимают, что это не очень хорошо. При усложнении проблемы в 10 раз вычислительная мощность нужна в 210 раз больше. Однако, вы здесь видите наверху самый первый вариант алгоритма, а внизу вы видите, насколько больше логических кубитов нам нужно. И оказывается, что можно решить эту проблему с меньшим количеством вычислительной мощности. Вот эта цифра, например, показывает, что для того, чтобы решить эту задачу, мы можем взять вот эту синюю линию. 64128 здесь вариантов, оказывается, что у нас всего получается операций 1021. Это, фактически, число Авогадро. Если принять какие-то приблизительные допущения, то можно увидеть следующее. Вы видите, 1021 – это огромное просто число, это сколько у нас, практически, атомов во Вселенной. И, конечно, понятно, что хорошо, что у нас есть конкретное число, но практически это отнюдь не удобно решать. Это все понятно.

 

 

Так что понятно, что вы решили как-то задачу, разработали алгоритм, а затем получается, что у вас получается очень много расчётов, однако положительная сторона заключается в том, что когда вы расписали алгоритм, другие люди уже на него смотрят и улучшают ваш алгоритм. Вы видите, что всего через один год ещё одна команда специалистов сократила количество тех вариантов, которые надо прочитать, это всего лишь 106. Так что вы видите, что всего лишь за один год произошло значительное улучшение. Мы пока ещё, наверное, не пришли к оптимальному решению нашей задачи, но мы видим, что она значительно упростилась. Будем продолжать. Я просто хотел сказать, что мы идём вниз по списку, и вот те работы, о которых мы говорили. Три недели назад буквально Райан Бобуш очень интересный путь разработал по тому, каким образом это упаковать. n2,67 или вот оранжевая прямая, если хотите… И вот это у нас секунды. Вот у нас номер два. Здесь написано, что там кто-то там хочет эффективно работать, в квадрат возводить и так далее, но давайте подумаем, что это значит. Секунда. Хорошо, может быть, это и будет работать у нас, поэтому для нас это большой прорыв, и мы уже думаем о том, что это будет интересно с практической точки зрения. Бобуш, 2014-2017 год. Он очень много работ написал, и Google обратил внимание на него на прошлой неделе. На прошлой неделе мы пригласили его на работу, он работает в нашей команде, и мы смотрим на наши аппаратное обеспечение для того, чтобы понять, каким образом использовать вот эти вот вычислительные мощности. И теперь мы уже будем точно знать, сколько это займёт, то есть на временной оси у нас уже точные будут показатели, так что мне интересно очень, когда у нас это получится. В общем-то, выглядит нормально.

 

 

В заключение я бы хотел просто сказать вот что. Что было трудно сделать до сегодняшнего дня? Трудно было просто разработать какой-то алгоритм для квантового компьютера, который позволил бы его использовать полезно. И если у нас будет квантовый компьютер, нам нужен алгоритм. Если посмотреть на эти результаты, я думаю, что нужно ещё несколько дополнительных испытаний провести, так как мы здесь говорим о погрешностях и так далее. Может быть, нам надо 100 кубитов использовать, но опять же, я думаю, то, куда мы идём, в общем-то, не уводит нас в другой конец Вселенной. Я думаю, что мы уже где-то близко. Я думаю, что у нас что-то получится скоро, и мы начинаем задумываться, а вот такой вот действительно полезный квантовый компьютер, возможно ли его построить в ближайшем будущем? Давайте подумаем над этим, так что очень интересное время мы сейчас переживаем. Я думаю, что мы будем пытаться стремиться к этому, но, конечно, рукава надо засучить.

 

Я хотел показать нашу команду в заключение. Это люди, которые работают по железу у нас, это аппаратное обеспечение, не программное, но команда очень хорошая у нас. Инженеры, в основном, физики, но есть и научные специалисты по компьютерам и так далее, и инженеры – физики, и люди, занимающиеся инфраструктурой, с одной стороны, с другой стороны, это люди, которые знают очень много о физике, и у них есть свои концепции. Google нас поддерживает, и мы с огромным удовольствием работаем и заглядываем в будущее в этой области. Спасибо вам за внимание.

 

См. видео с лекции Джона Мартиниса на JSON.TV

 

См. также панельную дискуссия с ICQT 2017 "Квантовая гонка: игра на опережение"

 

А также предваряющее выступление главы Российского квантового центра Руслана Юнусова