Quantum Annealing Paaiškinta: Kaip ši revoliucinė technologija apibrėžia kompiuterių ribas ir keičia pramonę visame pasaulyje

• Įvadas į kvantinį anuliavimą: principai ir kilmė
• Kaip kvantinis anuliavimas skiriasi nuo klasikinio ir vartų pagrindu pagrįsto kvantinio skaičiavimo
• Pagrindiniai algoritmai ir matematiniai pagrindai
• Reali pasaulyje taikoma: nuo optimizacijos iki mašininio mokymosi
• Didieji žaidėjai ir dabartinės technologijos kvantiniame anuliavime
• Iššūkiai, apribojimai ir kritiką
• Ateities perspektyvos: kas laukia kvantinio anuliavimo?
• Šaltiniai ir nuorodos

Įvadas į kvantinį anuliavimą: principai ir kilmė

Kvantinis anuliavimas yra kompiuterinis požiūris, naudojantis kvantinės mechanikos reiškinius sudėtingiems optimizacijos problemoms spręsti. Skirtingai nuo klasikinio anuliavimo, kuris naudoja šiluminius svyravimus, kad pabėgtų iš vietinių minimumų, kvantinis anuliavimas naudojasi kvantiniu tuneliavimu, leidžiančiu sistemai praeiti per energijos barjerus, kurie klasikinėse sistemose būtų neįveikiami. Procesas įkvėptas adiabatinės kvantinės mechanikos teoremos, kuri teigia, kad sistema lieka savo pagrindinėje būsenoje, jei pokyčiai jos Hamiltoniane vyksta pakankamai lėtai. Užkoduodamas problemą į kvantinės sistemos pagrindinę būseną, kvantinis anuliavimas siekia efektyviai rasti optimalius arba beveik optimalius sprendimus.

Kvantinio anuliavimo kilmė siekia 1980-ųjų pradžią, kai tyrinėtojai pradėjo nagrinėti kvantinius analogus klasikinių optimizavimo technikų. Formalizavus adiabatinio kvantinio skaičiavimo modelį 2000-ųjų pradžioje, buvo suteiktas teorinis pagrindas kvantiniam anuliavimui, atskiriant jį nuo vartų pagrindu veikiančio kvantinio skaičiavimo. Šis metodas gavo praktinį pagreitį plėtojant specializuotą aparatūrą, tokią kaip kvantiniai anuliatoriai, kuriuos gamina D-Wave Systems Inc., kurie buvo panaudoti sprendžiant realias optimizavimo užduotis logistikos, finansų ir mašininio mokymosi srityse.

Kvantinio anuliavimo principai grindžiami kvantinių bitų (qubit) manipuliavimu ir paprasto pradinio Hamiltoniano pamažu transformavimu į problemos specifišką Hamiltonianą. Sistema pradedama žinomos pagrindinės būsenos ir, kruopščiai kontroliuojant evoliuciją, nukreipiama į galutinio Hamiltoniano pagrindinę būseną, kuri užkoduoja sprendimą. Šis procesas iš esmės yra probabilistinis ir yra jautrus triukšmui, tačiau jis siūlo perspektyvų kelią sprendžiant problemas, kurios yra neišsprendžiamos klasikiniams kompiuteriams, kaip pabrėžta tyrimuose iš tokių institucijų kaip Nature Publishing Group ir Scientific American.

Kaip kvantinis anuliavimas skiriasi nuo klasikinio ir vartų pagrindu pagrįsto kvantinio skaičiavimo

Kvantinis anuliavimas yra specializuotas požiūris į kvantinį skaičiavimą, kuris fundamentaliai skiriasi tiek nuo klasikinio skaičiavimo, tiek nuo plačiau nagrinėjamo vartų pagrindu (arba grandine pagrindu) kvantinio skaičiavimo. Skirtingai nuo klasikinių kompiuterių, kurie apdoroja informaciją naudodami bitus, esančius apibrėžtose būsenose (0 arba 1), kvantiniai anuliatoriai naudoja kvantinius bitus (qubit), kurie gali egzistuoti superpozicijose, leidžiančiuose tirti kelis sprendimus tuo pačiu metu. Tačiau pagrindinis skirtumas slypi skaičiavimo paradigmose: kvantinis anuliavimas yra sukurtas specialiai spręsti optimizacijos problemas, pasinaudojant kvantiniu tuneliavimu ir adiabatinėmis evoliucijomis, o ne vykdant savavališkas loginės operacijas ar universalius kvantinius algoritmus.

Priešingai, vartais pagrindu veikiantys kvantiniai kompiuteriai—tokie kaip sukurti IBM Quantum ir Google Quantum AI—manipuliuoja qubit sekos kvantinių vartų, leidžiančių įgyvendinti platų kvantinių algoritmų spektrą, įskaitant Šoro ir Grovero algoritmus. Šios sistemos siekia universalaus kvantinio skaičiavimo, tuo tarpu kvantiniai anuliatoriai, tokie kaip D-Wave Systems, yra pritaikyti minimaliam kaštų funkcijos suradimui, dažnai formuluojamiems kaip kvadratinės nekonstruotos binarinės optimizacijos (QUBO) problemos.

Kitas svarbus skirtumas yra klaidų taisymo ir koherentiškumo reikalavimų srityje. Vartais pagrindu veikiantys kvantiniai kompiuteriai reikalauja aukštos kokybės qubit ir sudėtingų klaidų taisymo priemonių, kad išlaikytų kvantinę koherenciją sudėtingose skaičiavimuose. Kvantiniai anuliatoriai, kita vertus, yra tolerantiškesni tam tikrų triukšmo ir dekohencijos formoms, nes jų veiksmas grindžiamas sistemos gebėjimu atsipalaiduoti iki žemos energijos būsenos, o ne išlaikyti tikslias kvantines būsenas per ilgus operacijų sekas. Tai daro kvantinį anuliavimą praktiniu, nors ir specializuotu, požiūriu į artimiausių metų kvantinį pranašumą optimizavimo užduotyse, tuo tarpu vartais pagrindu veikiantys sistemų siekia platesnės skaičiavimo universalo.

Pagrindiniai algoritmai ir matematiniai pagrindai

Kvantinis anuliavimas pasinaudoja kvantiniais mechanikais reiškiniais, tokiais kaip tuneliavimas ir superpozicija, sprendžiant kombinatorines optimizavimo problemas, ieškodamas globalaus minimumo kaštų funkcijų. Kvantinio anuliavimo matematinis pagrindas grindžiamas adiabatinės kvantinės mechanikos teorema, kuri teigia, kad kvantinė sistema lieka jos pagrindinėje būsenoje, jei Hamiltonianas, reguliuojantis jos evoliuciją, keičiasi pakankamai lėtai. Praktikoje kvantinis anuliavimas prasideda nuo pradinio Hamiltoniano, kurio pagrindinė būsena yra lengvai paruošiama, ir pamažu transformuojama į problemos Hamiltonianą, koduojantį sprendimą optimizavimo problemai. Sistema idealiai išlieka pagrindinėje būsenoje viso šio proceso metu, taip gauti optimalų sprendimą proceso pabaigoje Nature Physics.

Pagrindiniai kvantinio anuliavimo algoritmai yra sukurti tam, kad išnaudotų šią adiabatinę evoliuciją. Ryškiausias iš jų yra Kvantinio Adiabatinio Algoritmo (QAA), kuris formalizuoja palaipsnį interpoliavimą tarp pradinio ir problemos Hamiltonianų. QAA našumas priklauso nuo minimalaus energijos intervalo tarp pagrindinių ir sužadintų būsenų evoliucijos metu; mažas intervalas gali sukelti neadiabatinį perėjimą ir suboptimalius sprendimus. Norint tai išspręsti, buvo išvystyti pažangūs metodai, tokie kaip atvirkštinis anuliavimas ir nevienodas vairavimas, leidžiantys labiau lanksčiai kontroliuoti anuliavimo tvarkaraštį ir potencialiai pagerinti sprendimo kokybę D-Wave Systems.

Matematiškai optimizavimo problemos, kurias sprendžia kvantinis anuliavimas, dažnai yra formuluojamos kaip Ising modeliai arba kvadratinės nekonstruotos binarinės optimizacijos (QUBO) problemos, kurios natūraliai pritaikomos kvantinių anuliatorių aparatūrai. Šis pritaikymas yra labai svarbus praktiniam įgyvendinimui ir tai yra aktyvi tyrimų sritis, nes jis tiesiogiai veikia kvantinio anuliavimo algoritmų efektyvumą ir plėtros galimybes IBM.

Reali pasaulyje taikoma: nuo optimizacijos iki mašininio mokymosi

Kvantinis anuliavimas iš teorinės pažados perėjo į praktinį panaudojimą, surandant realias taikymo sritis įvairiose srityse, ypatingai optimizacijoje ir mašininio mokymosi srityje. Kombinacinėje optimizacijoje kvantiniai anuliatoriai naudojami spręsti tokioms problemoms kaip keliaujančio pardavėjo problema, portfelio optimizacija ir planavimas, kur klasikiniai algoritmai dažnai susiduria su skaičiavimo sudėtingumu. Pavyzdžiui, tokios kompanijos kaip D-Wave Quantum Inc. demonstravo kvantinio anuliavimo gebėjimą spręsti logistikos ir tiekimo grandinės iššūkius, greitai tyrinėjant didžiulius sprendimų erdvės ir nustatant beveik optimalius konfigūracijas.

Mašininio mokymosi srityje kvantinis anuliavimas yra tiriamas užduotims, tokioms kaip bruožų atranka, grupavimas ir Boltzmann mašinų mokymas. Kvantinis požiūris gali pagreitinti optimalų modelio parametrų paiešką, ypač aukštos dimensijos erdvėse, kur klasikinės metodikos yra skaičiavimo intensyvios. Tyrimų bendradarbiavimai, tokie kaip tarp Volkswagen AG ir D-Wave Quantum Inc., ištyrė eismo srauto optimizavimą ir modelių atpažinimą, pabrėždami technologijos potencialą realaus laiko duomenų pagrindu taikomosiose srityse.

Nepaisant dabartinių aparatūros apribojimų, hibridinės kvantinės-klasikinės algoritmos vis dažniau naudojamos siekiant išnaudoti abiejų paradigmos stiprybes. Šis požiūris leidžia kvantiniams anuliatoriams spręsti subproblems didesniuose darbo procesuose, kaip matoma finansinio modeliavimo ir vaistų atrankos projektuose, kuriuos vykdo tokios organizacijos kaip GSK plc ir JPMorgan Chase & Co.. Kai kvantinio anuliavimo aparatūra brandina, tikimasi, kad jos integracija į pramonės darbo procesus išsiplės, siūlant naujas galimybes sprendžiant kompleksines, didelio masto problemas, kurias klasikiniams kompiuteriams sunku išspręsti.

Didieji žaidėjai ir dabartinės technologijos kvantiniame anuliavime

Kvantinis anuliavimas sulaukė didelio dėmesio tiek akademinėje, tiek pramonės srityje, su keliais dideliais žaidėjais, vedančiais šios technologijos plėtros ir komercinimo procesus. Ryškiausia įmonė šioje srityje yra D-Wave Systems, kuri pirmauja kvantinių anuliatorių statyboje ir šiuo metu siūlo komercinių sistemų, tokių kaip Advantage kvantinis kompiuteris. D-Wave mašinos naudojasi superlaidžiais qubitais ir buvo sukurtos specifinėms optimizavimo problemoms spręsti per kvantinį anuliavimą, o ne universaliam kvantiniam skaičiavimui. Jų sistemos yra prieinamos per debesų platformas, leidžiančias tyrėjams ir įmonėms eksperimentuoti su kvantiniu anuliavimu realiuose taikomuose darbuose logistikos, finansų ir mašininio mokymosi srityje.

Kitos išskirtinos organizacijos yra Fujitsu, kuri sukūrė Skaitmeninį Anuliatorių — aparatinę įrangą, įkvėptą kvantinio anuliavimo principų, bet įgyvendintą naudojant klasikines technologijas. Nors tai nėra tikras kvantinis prietaisas, Skaitmeninis Anuliatorius buvo sukurtas spręsti didelio masto kombinatorines optimizavimo problemas ir tarnauja kaip tarpinė technologija, kol kvantinė aparatūra tobulėja. Be to, IBM ir Rigetti Computing tyrinėja kvantinį anuliavimą ir susijusias kvantines optimizavimo technikas, nors jų pagrindinis dėmesys išlieka vartais pagrindu veikiančiuose kvantiniuose kompiuteriuose.

Dabartinės kvantinio anuliavimo technologijos susiduria su tokiais iššūkiais kaip ribotas qubit ryšys, triukšmas ir mastelio didinimas. Tačiau vykdomi tyrimai siekia pagerinti koherencijos laikus, klaidų taisymą ir hibridinių kvantinių-klasikinių algoritmų integraciją. Evoliucijai judant, bendradarbiavimas tarp aparatūros kūrėjų, programinės įrangos kompanijų ir galutinių vartotojų turėtų pagreitinti praktinio kvantinio anuliavimo priėmimo plėtrą sudėtingose optimizavimo užduotyse.

Iššūkiai, apribojimai ir kritiką

Kvantinis anuliavimas, nors ir perspektyvus sprendžiant tam tikras optimizavimo problemas, susiduria su reikšmingais iššūkiais ir apribojimais, kurie sukėlė tęstinį debatą mokslinėje bendruomenėje. Viena iš pagrindinių kritikų susijusi su šiuolaikinių kvantinių anuliatorių mastelio didinimu. Tokie įrenginiai kaip D-Wave Systems Inc. yra riboti kvantinių bitų skaičiumi ir ryšiais tarp jų, kas riboja problemų, kurias galima efektyviai spręsti, dydį ir sudėtingumą. Be to, fizinis qubit realizavimas yra jautrus triukšmui ir dekohencijai, dėl ko atsiranda klaidų, galinčių pakenkti sprendimo kokybei ir patikimumui.

Kitas didelis apribojimas yra ribotas problemų, kurias kvantiniai anuliatoriai gali efektyviai spręsti, klasės. Kvantinis anuliavimas ypač tinkamas kombinatorinei optimizacijai, tačiau jo taikymas platesnėms problemų klasėms, tokioms kaip reikalaujančios universalaus kvantinio skaičiavimo, išlieka ribotas. Be to, vyksta diskusijos apie tai, ar kvantiniai anuliatoriai teikia tikrą kvantinį spartinimą palyginti su klasikiniais algoritmais. Keletas tyrimų parodė, kad tiksliai su klasikiniais algoritmais, veikiančiais tradicinėje aparatinėje įrangoje, galima pasiekti arba net viršyti dabartines kvantinio anuliavimo galimybes, keliančius klausimų apie jų praktinį pranašumą Nature.

Galiausiai dabartinės kvantinio anuliavimo aparatūros klaidų taisymo mechanizmų stoka dar labiau riboja jų patikimumą ir mastelio didinimą. Skirtingai nuo vartais pagrindu veikiančių kvantinių kompiuterių, kurie aktyviai kuria kvantinius klaidų taisymo protokolus, kvantiniai anuliatoriai dar nesugebėjo pateikti stabilizuotų sprendimų, kad būtų galima sumažinti klaidas dideliu mastu National Institute of Standards and Technology. Šie iššūkiai pabrėžia nuolatinio tyrimo ir plėtros poreikį, kad būtų realizuota visa kvantinio anuliavimo potencialą praktinėse taikymuose.

Ateities perspektyvos: kas laukia kvantinio anuliavimo?

Kvantinis anuliavimas parodė didelį potencialą sprendžiant sudėtingas optimizavimo problemas, tačiau jo ateities perspektyvos priklauso nuo kelių techninių ir praktinių iššūkių įveikimo. Viena didelė plėtros sritis yra kvantinių anuliatorių didinimas, siekiant palaikyti didesnį kvantinių bitų skaičių su pagerintu ryšiu ir sumažintu triukšmu. Tokios įmonės kaip D-Wave Systems Inc. aktyviai dirba su naujos kartos aparatūra, kuri siekia padidinti kvantinių bitų skaičių ir pagerinti koherencijos laikus, kas yra kritiškai svarbu sprendžiant didesnes ir sudėtingesnes problemas.

Kita perspektyvi kryptis yra kvantinio anuliavimo integracija su klasikiniais skaičiavimo ištekliais, formuojant hibridinius algoritmus, kurie išnaudoja abiejų paradigmas privalumus. Šis požiūris jau tiriamas tokiose srityse kaip logistika, finansai ir vaistų atranka, kur kvantiniai anuliatoriai gali suteikti pagreitėjimų konkretiems subproblemoms didesniuose klasikinės darbo procesuose. Pažangesnių programinės įrangos įrankių ir programavimo sistemų, tokių kaip siūloma D-Wave Systems Inc. ir IBM Quantum, plėtra turėtų dar labiau sumažinti barjerus, kad tyrėjai ir pramonės praktikantai galėtų greičiau prisijungti.

Žvelgiant į priekį, pažanga klaidų taisyboje, qubit kokybėje ir algoritmų dizaino srityje bus būtina realizuoti visą kvantinio anuliavimo potencialą. Taip pat didėja susidomėjimas naujų medžiagų ir prietaisų architektūrų tyrimais, pvz., remiantis superlaidžiais arba fotoniniais qubitais, siekiant pagerinti našumą ir mastelio didinimą. Kaip tyrimai ir investicijos tęsiasi, kvantinis anuliavimas turėtų vaidinti vis svarbesnį vaidmenį platesniame kvantinio skaičiavimo peizaže, galbūt atveriant sprendimus problemoms, kurios šiuo metu yra sudėtingos klasikiniais kompiuteriais Nature.

Šaltiniai ir nuorodos

• 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