Квантовое превосходство

Квантовое превосходство — это гипотетический момент или экспериментально достигнутое состояние, при котором квантовый компьютер способен решить конкретную вычислительную задачу значительно быстрее, чем самый мощный из существующих классических (традиционных) суперкомпьютеров за практически приемлемое время. Термин был введён физиком Джоном Прескиллом в 2012 году и обозначает не универсальное превосходство над всеми классическими вычислениями, а демонстрацию превосходства в узкой, специально подобранной задаче.

История термина и концепции

Идея о потенциальном превосходстве квантовых вычислений возникла задолго до появления термина. В 1981 году физик Ричард Фейнман в своей лекции «Simulating Physics with Computers» впервые предположил, что для точного моделирования квантово-механических систем необходим компьютер, работающий на тех же квантовых принципах. В 1994 году математик Питер Шор разработал квантовый алгоритм факторизации больших чисел (алгоритм Шора), который теоретически мог взломать многие современные криптосистемы. Это дало мощный импульс развитию квантовых вычислений.

Сам термин «квантовое превосходство» (quantum supremacy) был предложен Джоном Прескиллом из Калифорнийского технологического института в 2012 году. Он определил его как момент, когда квантовый компьютер сможет выполнить задачу, недоступную для классических компьютеров «в разумные сроки». Позднее, в 2018 году, компания Google предложила альтернативный термин «квантовое преимущество» (quantum advantage), который подчёркивает не столько соревновательный аспект, сколько практическую пользу от решения задачи с помощью квантового компьютера. Однако термин «квантовое превосходство» остаётся более распространённым.

Критерии и методология

Квантовое превосходство не является абсолютным. Оно достигается при соблюдении нескольких условий:

• Конкретная задача: Задача должна быть чётко определена и, желательно, иметь практическую или научную ценность. Чаще всего выбираются задачи из области квантового моделирования, случайной выборки цепей (random circuit sampling) или оптимизации.
• Экспериментальная реализуемость: Квантовый процессор должен быть способен выполнить алгоритм с достаточной точностью и малым уровнем ошибок (шумов).
• Сравнение с классическим компьютером: Результат работы квантового компьютера сравнивается с результатом, полученным на самом мощном классическом суперкомпьютере. Если классический компьютер не может решить задачу за разумное время (например, за несколько дней или недель), а квантовый делает это за минуты или часы, то превосходство считается доказанным.

Ключевым критерием является не просто скорость, а недоступность классического решения. Если классический компьютер может решить задачу за сопоставимое время, то превосходство не достигнуто.

Основные подходы к достижению

Существует несколько архитектур квантовых компьютеров, которые претендуют на достижение квантового превосходства:

• Сверхпроводящие кубиты: Наиболее распространённый подход, используемый Google, IBM, Rigetti. Кубиты реализуются на основе сверхпроводящих цепей, охлаждённых до температур, близких к абсолютному нулю (около 15 милликельвинов). Этот метод позволяет создавать процессоры с десятками и сотнями кубитов, но требует сложной криогенной системы.
• Ионные ловушки: Кубиты реализуются на основе ионов, удерживаемых в электромагнитных ловушках. Этот подход, используемый компаниями IonQ и Honeywell, отличается высокой точностью операций и длительным временем когерентности, но масштабирование до большого числа кубитов затруднено.
• Фотонные квантовые компьютеры: Кубиты кодируются в состояниях фотонов. Этот подход, развиваемый китайской группой под руководством Цзянь-Вэй Паня и компанией Xanadu, не требует экстремального охлаждения, но требует сложных оптических схем и детекторов.
• Квантовые компьютеры на основе атомов в оптических решётках: Новый подход, где кубитами служат нейтральные атомы, удерживаемые в лазерных решётках. Он сочетает масштабируемость и высокую точность.

Экспериментальные достижения

Google Sycamore (2019)

В октябре 2019 года компания Google объявила о достижении квантового превосходства на процессоре Sycamore, состоящем из 53 сверхпроводящих кубитов. Задача заключалась в выборке из распределения псевдослучайных квантовых цепей (random circuit sampling). По заявлению Google, процессор выполнил задачу за 200 секунд, в то время как, по их оценкам, самому мощному классическому суперкомпьютеру Summit (IBM) потребовалось бы около 10 000 лет. Это заявление вызвало бурную дискуссию. IBM оспорила оценку, заявив, что при оптимизации алгоритма классический компьютер может решить задачу за 2,5 дня. Тем не менее, эксперимент Google считается первым убедительным доказательством квантового превосходства.

Китайский фотонный компьютер «Цзючжан» (2020)

В декабре 2020 года группа китайских учёных из Университета науки и технологии Китая под руководством Цзянь-Вэй Паня объявила о достижении квантового превосходства на фотонном компьютере «Цзючжан» (Jiuzhang). Задача заключалась в решении задачи бозонной выборки (Gaussian boson sampling). «Цзючжан» выполнил задачу за 200 секунд, в то время как классическому суперкомпьютеру, по оценкам авторов, потребовалось бы 600 миллионов лет. Этот эксперимент продемонстрировал альтернативный путь к квантовому превосходству, не связанный со сверхпроводящими кубитами.

Google Sycamore (2023)

В 2023 году Google представила обновлённый процессор Sycamore с 70 кубитами. В новой работе, опубликованной в журнале Nature, утверждалось, что классическое моделирование этой задачи потребовало бы 47 лет работы суперкомпьютера Frontier, что значительно превышает предыдущие оценки. Это подтвердило устойчивость достигнутого превосходства.

Zuchongzhi (2021)

В 2021 году китайская группа из Университета науки и технологии Китая объявила о достижении квантового превосходства на сверхпроводящем процессоре Zuchongzhi с 66 кубитами. Задача была аналогична задаче Google. Процессор выполнил её за 1,2 часа, в то время как классическому суперкомпьютеру потребовалось бы 8 лет.

Критика и ограничения

Концепция квантового превосходства подвергается критике по нескольким причинам:

• Спорность выбора задачи: Задачи, на которых демонстрируется превосходство (random circuit sampling, Gaussian boson sampling), не имеют практического применения. Они специально подобраны так, чтобы быть максимально неэффективными для классических компьютеров. Критики утверждают, что это не доказывает, что квантовые компьютеры смогут решать практически важные задачи (например, факторизацию или моделирование молекул) быстрее.
• Зависимость от оценок: Оценка времени, необходимого классическому компьютеру, часто основана на теоретических моделях и может быть оспорена. Как показал случай с IBM, при оптимизации алгоритмов классические компьютеры могут быть быстрее, чем предполагалось.
• Шум и ошибки: Современные квантовые процессоры являются «шумными» (NISQ — Noisy Intermediate-Scale Quantum). Высокий уровень ошибок ограничивает глубину квантовых схем и точность вычислений. Достигнутое превосходство часто требует сложных процедур коррекции ошибок, которые пока не масштабируются.
• Отсутствие практической пользы: Даже если превосходство достигнуто, оно пока не приводит к созданию коммерчески полезных квантовых компьютеров. Все заявленные эксперименты — это демонстрации, а не решения реальных задач.

Значение и перспективы

Несмотря на критику, достижение квантового превосходства является важной вехой в развитии квантовых вычислений. Оно подтверждает, что квантовые компьютеры не являются лишь теоретической концепцией, а могут превзойти классические в определённых задачах. Это стимулирует дальнейшие исследования в области масштабирования кубитов, снижения уровня ошибок и разработки алгоритмов для практически значимых задач.

Основные направления дальнейших исследований:

• Квантовое преимущество: Переход от демонстрации превосходства к решению задач, имеющих практическую ценность (моделирование химических реакций, оптимизация, машинное обучение).
• Квантовая коррекция ошибок: Разработка и масштабирование схем коррекции ошибок, необходимых для создания отказоустойчивых квантовых компьютеров.
• Масштабирование: Увеличение числа кубитов и улучшение их качества для решения более сложных задач.

Квантовое превосходство — это не финальная цель, а лишь первый шаг на пути к созданию полноценных, практически полезных квантовых компьютеров.

Источники

• Preskill, J. (2012). Quantum computing and the entanglement frontier. arXiv preprint arXiv:1203.5813.
• Arute, F., Arya, K., Babbush, R., et al. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505–510.
• Zhong, H. S., Wang, H., Deng, Y. H., et al. (2020). Quantum computational advantage using photons. Science, 370(6523), 1460–1463.
• Wu, Y., Bao, W. S., Cao, S., et al. (2021). Strong quantum computational advantage using a superconducting quantum processor. Physical Review Letters, 127(18), 180501.
• Morvan, A., Villalonga, B., Mi, X., et al. (2023). Phase transition in random circuit sampling. Nature, 618(7965), 500–505.
• IBM Research. (2019). On “Quantum Supremacy”. IBM Research Blog.