Уже несколько лет мы слышим о том, что квантовые компьютеры оставят позади классические машины. Этот подход может оказаться неправильным, потому что некоторые квантовые вычисления могут выполняться на традиционных компьютерах.
В статье, опубликованной в журнале Nature Quantum Information , проф. Джузеппе Карлео из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) и Матия Медведович из Колумбийского университета нашли способ выполнять сложные квантовые вычисления на традиционном компьютере. Как это возможно?
Квантовое программное обеспечение
Созданное учеными «квантовое программное обеспечение» известно как алгоритм квантовой приближенной оптимизации (QAOA) и используется для решения классических задач математической оптимизации.
Существует большой интерес к пониманию того, какие проблемы могут быть эффективно решены с помощью квантового компьютера, и QAOA - один из лучших кандидатов.
Джузеппе Карлео
Некоторые утверждают, что QAOA поможет достичь желанного и ожидаемого квантового ускорения, то есть увеличения скорости обработки данных, которую мы можем достичь с помощью квантовых компьютеров. Одним из самых больших сторонников QAOA является Google, который в 2019 году создал Sycamore, 53-кубитный квантовый процесс, который использовался для выполнения предполагаемой задачи, на выполнение которой классическому суперкомпьютеру потребовалось бы около 10 000 лет. Платану для этого потребовалось всего 200 секунд.
Однако барьер квантового ускорения является жестким и постоянно определяется новыми исследованиями, в том числе благодаря достижениям в разработке более эффективных алгоритмов.
Джузеппе Карлео
В своей работе Карлео и Медведович задают ключевой вопрос: будут ли алгоритмы, работающие на нынешних и будущих квантовых компьютерах, иметь значительное преимущество перед классическими машинами?
Если мы хотим ответить на этот вопрос, мы должны сначала понять ограничения классических вычислений при моделировании квантовых систем. Это особенно важно, поскольку нынешнее поколение квантовых процессоров работает в условиях, когда оно совершает ошибки при запуске квантового «программного обеспечения» и, следовательно, может активировать только алгоритмы с ограниченной сложностью.
Джузеппе Карлео
Указатель для будущих поколений
Ученые разработали метод, который может моделировать поведение квантовых алгоритмов, таких как QAOA. Он основан на предпосылке, что современные инструменты машинного обучения могут использоваться для изучения и имитации внутренней работы квантового компьютера.
Основным инструментом является нейронная сеть Quantum States, искусственная нейронная сеть, которую Карлео разработал в 2016 году - первая, которая будет использоваться для моделирования QAOA. Полученные результаты задают новый ориентир для разработки квантовых компьютеров будущего.
QAOA, который можно запустить на современных квантовых компьютерах, также можно смоделировать с хорошей точностью на классическом компьютере. Однако это не означает, что все полезные квантовые алгоритмы, которые можно запускать на квантовых процессорах, можно эмулировать классическим способом. Фактически, мы надеемся, что наш подход послужит руководством для разработки новых квантовых алгоритмов.
Джузеппе Карлео