Kvantarvumine Selgitatud: Kuidas See Revolutsiooniline Tehnoloogia Määratleb Arvutamise Piirid Ülemaailmselt

• Sissejuhatus kvantarvumisse: põhimõtted ja alged
• Kuidas kvantarvumine erineb klassikalisest ja värava põhisesest kvantarvutamisest
• Peamised algoritmid ja matemaatilised alused
• Reaalsed rakendused: optimeerimisest masinõppeni
• Suured mängijad ja praegused tehnoloogiad kvantarvumises
• Väljakutsed, piirangud ja kriitika
• Tuleviku väljavaated: Mis ootab kvantarvumist ees?
• Allikad & Viidatud allikad

Sissejuhatus kvantarvumisse: põhimõtted ja alged

Kvantarvumine on arvutuslik paradigma, mis kasutab kvantmehaanika nähtusi keeruliste optimeerimisprobleemide lahendamiseks. Erinevalt klassikalisest arvumisest, mis kasutab lokaalsetest miinustest väljumiseks termilisi kõikumisi, kasutab kvantarvumine kvantkehade läbimist, võimaldades süsteemil ületada energia tõkkeid, mis klassikalistes süsteemides oleksid ületamatud. Protsess põhineb kvantmehaanika adiabaatilisel teoreemil, mis ütleb, et süsteem jääb oma põhiseisundisse, kui Hamiltoni muutusi tehakse piisavalt aeglaselt. Probleemi kodeerimine kvant süsteemi põhiseisundisse võimaldab kvantarvumisest leida efektiivselt optimaalsed või peaaegu optimaalsed lahendused.

Kvantarvumise alged ulatuvad 1980. aastate algusesse, mil teadlased hakkasid uurima kvantanaloge klassikalistele optimeerimistehnikatele. Adiabaatilise kvantarvutamise mudeli formaliseerimine 2000. aastate alguses andis kvantarvumiseks teoreetilise aluse, eristades seda värava põhisesest kvant arvutamisest. See lähenemine sai praktilise hoo üles ehitatud spetsialiseeritud riistvaraga, nagu kvantarvurid, mida toodab D-Wave Systems Inc., mille abi on lahendatud reaalseid optimeerimistöid logistikas, rahanduses ja masinõppes.

Kvantarvumise põhimõtted põhinevad kvantbitide (qubitide) manipuleerimisel ja lihtsa algse Hamiltoni järkjärgulisel muundamisel probleemispetsiifiliseks Hamiltoniks. Süsteem seadistatakse tuntud põhiseisundisse ja hoolikalt juhitud evolutsiooni kaudu suunatakse see lõpliku Hamiltoni põhiseisundi poole, mis kodeerib lahenduse. See protsess on sisuliselt tõenäosuslik ja tundlik müra suhtes, kuid pakub paljutõotavat teed probleemide lahendamiseks, mis on klassikaliste arvutite jaoks käsitlematud, nagu on välja toodud uurimustes, mille on läbi viinud asutused, näiteks Nature Publishing Group ja Scientific American.

Kuidas kvantarvumine erineb klassikalisest ja värava põhisesest kvantarvutamisest

Kvantarvumine on spetsialiseeritud lähenemine kvantarvutamisele, mis erineb fundamentaalselt nii klassikalisest arvutamisest kui ka laiemalt arutletud värava põhisesest (või voolu põhisesest) kvantarvutamisest. Erinevalt klassikalistest arvutitest, mis töötlevad teavet bitide abil kindlates olekutes (0 või 1), kasutavad kvantarvurid kvantnuppe (qubite), mis võivad eksisteerida superpositsioonides, võimaldades samaaegset mitme lahenduse uurimist. Siiski on peamine erinevus arvutuslikus paradigmas: kvantarvumine on kavandatud spetsiaalselt optimeerimisprobleemide lahendamiseks kvantkehade läbimise ja adiabaatilise evolutsiooni abil, mitte arbitraarsete loogikategevuste või universaalsete kvantalgoritmide täitmiseks.

Vastupidiselt sellele manipuleerivad värava põhised kvantarvutikompleksid—nt IBM Quantum ja Google Quantum AI—qubite kvantväravate järjestuste abil, võimaldades laiade kvantalgoritmide rakendamist, sealhulgas Shori ja Groveri algoritme. Need süsteemid püüdlevad universaalse kvantarvutamise poole, samas kui kvantarvurid, nagu D-Wave Systems, on kohandatud kulufunktsiooni miinimumi leidmiseks, sageli esitatud kui kvadratuurne piiramatud binaarset optimeerimise (QUBO) probleem.

Teine oluline erinevus on veaparandus ja koherentsuse nõuded. Värava põhised kvantarvutid nõuavad kõrge kvaliteediga qubite ja keerulisi veaparanduse meetodeid kvantkoherentsuse säilitamiseks keeruliste arvutuste jooksul. Kvantarvurid, seevastu, on teatud tüüpi müra ja dekohereerimise suhtes tolerantsemad, kuna nende toimimine sõltub süsteemi võimest lõdvestada madala energia olekusse, mitte täpsete kvantolekute säilitamisest pikaajaliste tegevuste järjestuses. See muudab kvantarvumise praktiliseks, kuigi spetsialiseeritud lähenemisviisiks lühiajaliste kvanta eeliste saavutamiseks optimeerimistöödes, samas kui värava põhised süsteemid järgivad laiemat arvutuslikku universaalsust.

Peamised algoritmid ja matemaatilised alused

Kvantarvumine kasutab kvantmehaanika nähtusi, nagu läbimine ja superpositsioon, kombineeritud optimeerimisprobleemide lahendamiseks, leides kulufunktsiooni globaalset miinimumi. Kvantarvumise matemaatiline alus tugineb kvantmehaanika adiabaatilisele teoreemile, mis ütleb, et kvant süsteem jääb oma põhiseisundisse, kui Hamilton, mis reguleerib selle evolutsiooni, muutub piisavalt aeglaselt. Praktikas algab kvantarvumine algsest Hamiltonist, mille põhiseisund on lihtne valmistada, ja muundab selle järk-järgult probleemihamiltoniks, mis kodeerib optimeerimisprobleemi lahenduse. Süsteem peaks ideaalis kogu evolutsiooni vältel jääma põhiseisundisse, andes seega protsessi lõpus optimaalse lahenduse Nature Physics.

Kvantarvumises kasutatakse peamisi algoritme, mis on loodud selle adiabaatilise evolutsiooni ärakasutamiseks. Kõige silmapaistvam neist on kvantadiabaatiline algoritm (QAA), mis formaliseerib järkjärgulise interpolatsiooni algsete ja probleemihamiltonite vahel. QAA sooritus sõltub minimaalsetest energiavahedest põhiseisunde ja eriseisunde vahel evolutsiooni ajal; väike vahe võib viia mitte-adiabaatiliste üleminekuteni ja mitteoptimaalsete lahendusteni. Selle lahendamiseks on välja töötatud edasijõudnud tehnikad, nagu pöördne annealing ja ebaühtlane juhtimine, mis võimaldavad paindlikumat kontrolli annealeerimise ajakava üle ja võimaldavad potentsiaalselt parandada lahenduse kvaliteeti D-Wave Systems.

Matemaatiliselt käsitlevad kvantarvumisega tegelevad optimeerimisprobleemid sageli Isingi mudelina või kvadratuurne piiramatute binaarsete optimeerimisprobleemidena (QUBO), mis on loomulikult kaardistatud kvantarvuri riistvarale. See kaardistamine on praktiliste rakenduste jaoks ülioluline ja on aktiivne uurimisvaldkond, kuna see mõjutab otseselt kvantarvumise algoritmide tõhusust ja skaleeritavust IBM.

Reaalsed rakendused: optimeerimisest masinõppeni

Kvantarvumine on liikunud teoreetilisest lubadusest praktilise kasu, leidnud reaalseid rakendusi erinevates valdkondades, eriti optimeerimise ja masinõppe osas. Kombineeritud optimeerimise valdkonnas kasutatakse kvantarvureid probleemide lahendamiseks, nagu reisijatootja probleem, portfelli optimeerimine ja ajastamine, kus klassikalised algoritmid tihti kannatavad arvutuste keerukuse üle. Näiteks on sellised ettevõtted nagu D-Wave Quantum Inc. jooksnud kvantarvumise suutlikkuse, et lahendada logistika ja tarneahela väljakutseid, kiirelt uurides laialdasi lahendusruume, et tuvastada peaaegu optimaalseid konfiguratsioone.

Masinõppes uuritakse kvantarvumist ülesannete jaoks, nagu tunnuste valik, klasterdamine ja Boltzmanni masinate koolitus. Kvantlähenemine võib potentsiaalselt kiirendada optimaalse mudeli parameetrite otsimist, eriti kõrge mõõtmeliste ruumide puhul, kus klassikalised meetodid on arvutuslikult intensiivsed. Uuringute koostööd, nagu need, mis toimusid Volkswagen AG ja D-Wave Quantum Inc. vahel, on uurinud liiklusvoo optimeerimist ja mustrite tuvastamist, rõhutades tehnoloogia potentsiaali reaalajas andmepõhistes rakendustes.

Hoolimata praegustest riistvara piirangutest kasutatakse üha enam hübriidseid kvant-kliinilisi algoritme, et kasutada ära mõlema paradigma tuge. See lähenemine võimaldab kvantarvuritel käsitleda alamprobleeme suuremates töövoogudes, nagu on näidatud rahandusmodellerimise ja ravimiotsingu projektides, mida juhivad organisatsioonid, nagu GSK plc ja JPMorgan Chase & Co.. Kui kvantarvumise riistvara küpseb, oodatakse, et selle integreerimine tööstuslikes töövoogudes laieneb, pakkudes uusi teid keeruliste, suurte probleemide lahendamiseks, mis on klassikaliste arvutite jaoks käsitlematud.

Suured mängijad ja praegused tehnoloogiad kvantarvumises

Kvantarvumine on äratanud suurt tähelepanu nii akadeemias kui ka tööstuses, kus mitu suurt mängijat juhib selle tehnoloogia arendamist ja kommertsliku rakendamise suunda. Valdkonna kõige silmapaistvam ettevõte on D-Wave Systems, mis on eesotsas kvantarvurid ehitamisega ning pakub praegu kommertskasutusele mõeldud süsteeme, nagu Advantage kvantarvuti. D-Wave’i masinad kasutavad superjuhtivaid qubite ja on kujundatud spetsiaalselt optimeerimisprobleemide lahendamiseks kvantarvumise teel, mitte universaalse kvantarvutamise kaudu. Nende süsteemid on ligipääsetavad pilvepõhiste platvormide kaudu, võimaldades teadlastel ja ettevõtetel eksperimenteerida kvantarvumisega praktiliste rakenduste jaoks logistikas, rahanduses ja masinõppes.

Teised silmapaistvad organisatsioonid hõlmavad Fujitsu, mis on arendanud Digital Annealer’i—riistvaralahenduse, mis on inspireeritud kvantarvumise põhimõtetest, kuid rakendatud traditsioonilise tehnoloogia abil. Kuigi tõeline kvantseade ei ole Digital Annealer, on selle eesmärk lahendada suurte ulatusega kombineeritud optimeerimisprobleeme ja teenida sildtehnoloogia, kuni kvantriistvara küpseb. Lisaks uurivad IBM ja Rigetti Computing kvantarvumist ja seotud kvantoptimeerimise tehnikaid, kuigi nende peamine fookus jääb värava põhistele kvantarvutitele.

Praegused kvantarvumise tehnoloogiad seisavad silmitsi selliste väljakutsetega nagu piiratud qubitide ühenduvus, müra ja skaleeritavus. Siiski püüavad suunatud uurimused parandada koherentsiaega, veaparandust ja hübriidsete kvant-kliiniliste algoritmide integreerimist. Aja jooksul eeldatakse, et riistvaraarendajate, tarkvarafirmade ja lõppkasutajate koostöö kiirendab kvantarvumise praktilist vastuvõtmist keerulistes optimeerimistöödes.

Väljakutsed, piirangud ja kriitika

Kvantarvumine, kuigi lubav teatud optimeerimisprobleemide lahendamisel, seisab silmitsi märkimisväärsete väljakutsete ja piirangutega, mis on käivitanud pideva arutelu teaduslikus kogukonnas. Üks peamisi kriitikatöid puudutab praeguste kvantarvurite skaleeritavust. Seadmed, nagu need, mida on arendanud D-Wave Systems Inc., on piiratud qubitide arvu ja nende ühenduvuse tõttu, mis piiravad probleemide suurt ulatust ja keerukust, mida on võimalik tõhusalt käsitleda. Lisaks on qubitide füüsiline realiseerimine tundlik müra ja dekohereerimise suhtes, mis võib põhjustada vigu, mis võivad ohustada lahenduse kvaliteeti ja usaldusväärsust.

Teine oluline piirang on kvantarvurite võimaluste klassi piiratus, mida nad saavad tõhusalt lahendada. Kvantarvumine on eriti sobiv kombineeritud optimeerimise jaoks, kuid selle rakendamine laiemate probleemide klassidele, nagu need, mis vajavad universaalset kvantarvutamist, jääb piiratud. Samuti käib pidev arutelu selle üle, kas kvantarvurid pakuvad tõelist kvanta kiirusetendust klassikaliste algoritmide üle. Mitmed uuringud on näidanud, et paljude võrdlusprobleemide puhul võivad klassikalised algoritmid, kui nad töötavad tavapärasel riistvaral, võrdsustada või isegi ületada praeguseid kvantarvureid, mis tekitab küsimusi nende praktilise eelise üle Nature.

Lõpuks, praeguste kvantarvumise riistvara puudumine veaparandusmehhanismide tõttu piirab nende usaldusväärsust ja skaleeritavust. Erinevalt värava põhistes kvantarvutites, mis arendavad aktiivselt kvantveaparanduse protokolle, ei ole kvantarvurid veel suutnud demonstreerida tugevaid lahendusi vigade leevendamiseks suurtes ulatustes National Institute of Standards and Technology. Need väljakutsed rõhutavad vajadust jätkuva teadus- ja arendustegevuse järele, et realiseerida kvantarvumise täielikku potentsiaali praktilistes rakendustes.

Tuleviku väljavaated: Mis ootab kvantarvumist ees?

Kvantarvumine on näidanud märkimisväärset potentsiaali keeruliste optimeerimisprobleemide lahendamisel, kuid selle tuleviku väljavaated sõltuvad mitmete tehniliste ja praktiliste väljakutsete ületamisest. Üks peamisi arenduste valdkondi on kvantarvurite skaleerimine, et toetada suuremat arvu qubite parema ühenduvuse ja vähendatud müraga. Sellised ettevõtted nagu D-Wave Systems Inc. töötavad aktiivselt uue põlvkonna riistvaraga, mille eesmärk on suurendada qubitide arvu ja parandada koherentsiaega, mis on kriitilise tähtsusega suuremate ja keerukamate probleemide lahendamiseks.

Teine lubav suund on kvantarvumise integreerimine klassikaliste arvutusressurssidega, luues hübriidalgoritme, mis kasutavad ära mõlema paradigma tugevusi. Seda lähenemist uuritakse juba sellistes valdkondades nagu logistika, rahandus ja ravimiotsing, kus kvantarvurid saavad pakkuda kiirusetõstmisi nende hulgas suuremates klassikalistes töövoogudes. Tõhusamate tarkvarahaldustööriistade ja programmeerimisraamide arendamine, nagu need, mida pakuvad D-Wave Systems Inc. ja IBM Quantum, eeldatakse, et need alandavad sisenemisbarjääre teadlastele ja tööstuse praktikutel.

Tulevikku vaadates on veaparanduste, qubitide kvaliteedi ja algoritmide arendamine hädavajalik, et realiseerida kvantarvumise täielikku potentsiaali. Kasvav huvi uurida uusi materjale ja seadme arhitektuure, nagu need, mis põhinevad superjuhtivatel või fotonilistel qubitidel, et parandada jõudlust ja skaleeritavust. Uuringute ja investeeringute jätkudes on kvantarvumine valmis mängima üha olulisemat rolli laiemas kvantarvutamise maastikus, potentsiaalselt vabastades lahendusi probleemidele, mis on praegu käsitlematud klassikaliste arvutite jaoks Nature.

Allikad & Viidatud allikad

• D-Wave Systems Inc.
• Nature Publishing Group
• Scientific American
• IBM Quantum
• Google Quantum AI
• D-Wave Quantum Inc.
• Volkswagen AG
• GSK plc
• JPMorgan Chase & Co.
• Fujitsu
• Rigetti Computing
• National Institute of Standards and Technology