Что я узнал о дивном мире квантовых вычислений

 Публичный пост
28 декабря 2022  802

Зачем я полез в квантовые вычисления

Я гик. Мне в кайф узнавать что-то новое, крутое и сложное. А квантовые вычисления – это и физика, и математика, и computer science. К тому же, обещает просто какие-то алгоритмичесие чудеса типа быстрой факторизации больших чисел, тогда как современная технология защиты информации базируется на преположении, что это делать очень сложно. Я решил, что это челлендж: хватит ли мне интеллектуальных усилий, чтоб разобраться в самой сути квантовых вычислений и понять, насколько кванты действительно способны изменить мир. Заодно я решил сделать что-то полезное и помог Семену Синченко с разработкой курса по квантовому машинному обучению.

Надо сказать, что тема действительно сложная. Несмотря на то, что у нас была зубодробительная квантовая физика на физтехе, мне пришлось заново почти все вспоминать (а через лекции Прескилла я так и не продрался). И даже популярные курсы типа "Квантовых вычислений" от СПбГУ очень много требуют от слушателя на входе. Но в этом посте я постраюсь не заумствовать и не "крутить кубиты", а рассказать, что для себя вынес из своих увлечений квантами и каковы, на мой взгляд, перспективы квантовых вычислений.

Если вы ничего не знаете о мире квантовых вычислений, мой обзор что-то да расскажет. Читать все же надо, как говорится, with a grain of salt – лезть в дивный новый мир квантовых вычислений так же сложно, как в любую столь же сложную область, будь то микробиология или неврология.

Бесконечные надежды и критика

Очень многие критики говорят, что кванты никогда не выстрелят, слишком много ограничений как технических, так и фундаментальных, к тому же все перегревается бешенным хайпом. Тут сложно возразить, действительно пока квантовые вычисления не меняют мир, а надежды они подают уж лет 100 как. Впрочем, есть как авторитетные скептики, так и авторитетные сторонники – тут черт ногу сломит.

На мой взгляд, кванты почти наверное выстрелят, вот только никто не знает, когда именно. Можно на минуту представить, что кванты сейчас – это как Deep Learning в 2010-2011 году. Уже не особо модно, приложений особо нет, хотя теории полным полно. Но кто бы знал, как оно все рванет уже в ближайшие годы. Так же точно New York Times в 1903 году, за 2 месяца до полета братьев Райт, предсказывала, что самолеты полетят только через 10 млн лет.


Заголовок статьи NYT 1903 года.

К слову, Скотт Ааронсон, один из видимых популяризаторов квантовых вычислениях, вообще не рассматривает вопрос о практически полезных квантовых компьютерах, а занимается чисто теорией, поскольку “это же черт возьми бесконечно блять круто” (как тот физик из мема про то, зачем нам ловить гравитационные волны, скиньте кто найдет – буду рад).

Основные сложности

Теория квантовых вычислений далеко впереди практики. Алгоритмы уже изобретены и ждут своего часа, когда появится работающий квантовый компьютер с тысячасм-миллионами кубитов (квантовых битов). Но сейчас все еще кубитов – десятки/сотни, а какие-либо полезные алгоритмы запускаются вообще на паре-тройке кубитов. Вот далеко не исчерпывающий список технических проблем на пути к полноценному квантовому компьютеру:

  • Физические эксперименты как правило очень дорогие, например, режим сверхпроводимости может требовать очень низких температур вблизи почти абсолютного нуля
  • С одной стороны, кубиты должны быть изолированы от мира, чтоб не терять своего состояния. Иначе происходит декогеренция, это примерно как батарейка, которая лежит, контактирует с воздухом и теряет заряд, только кубиты намного быстрее теряют свое чистое состояние.
  • С другой стороны, кубиты надо уметь измерять, то есть они все же обязаны как-то контактировать со средой. Проблема примерно той же природы, что нельзя измерить температуру среды, не понизив ее, т.к. градусник нагревается. Только на квантовом уровне это прям сложно.


Квантовый компьютер IBM

Из-за этих и десятка других инженерных или фундаментальных проблем с построением кубитов, текущее состояние области, если утрировать – статья в Nature "Факторизация числа 21 на квантовом компьютере" (да, именно поиск разложения 21=3*7).

Первые успехи и появление квантовых стартапов

Олды помнят, еще в 70-80-ые все говорили о квантовых вычислениях, но сейчас это еще подкрепляется реальными успехами. Пресловутое "квантовое превосходство гугла" – это, с одной стороны, пальба из пушки по воробьям: решаемая задача уж больно специфичесая и на практике абсолютно бесполезная. С другой стороны, преимущество над классическими компьютерами продемонстрировано, то есть все-таки квантовый компьютер Гугла сделал что-то (пусть и бесполезное), что классический суперкомпьютер не повторит за время жизни Вселенной. Так что тут мнения экспертов снова расходятся.

Так или иначе, шумиха вокруг квантовых вычислений создается (даже too much) и появляются разнообразные стартапы, которые:

  • играют в игрушки. В целом квантовые вычисления могут показаться даже проще, чем DL – там по сути надо только унитарные операции к тензорам применять, даже нет нелинейностей. Поэтому набежали всякие “фреймворки”, по сути вращающие тензоры (numpy + напильник + маркетинг). Инвесторам (да и не только), конечно, сложно отделить зерна от плевел. То же касается и исследований. Пример: GAN с 4 кубитами, рисующий те же MNIST картинки, что классический с 200 параметрами – реально ли тут есть value, или это игра в игрушки?
  • откровенно пытаются наябать инвесторов и ничего не достичь
  • занимаются железом. Тут Rigetti, пожалуй, наиболее известный конкурент IBM, гугла и китайцев. Но не очень понятно, выстрелит технология или нет

Есть уже и целые венчурные фонды, специализирующиеся на квантах. Есть классное популярное видео про то, как обстоят дела в квантовом венчуре.

Потениальные приложения

Квантовое моделирование

Вкратце, самое многообещающее приложение – это, собственно, кванты для квантов – моделирование квантовых систем и симуляция квантовой механики. Это про решение уравнения Шредингера для сложных систем (в классике даже задача трех тел не решается аналитически, а симуляции тоже бессильны для хоть какого-то разумного числа элементарных частиц). Тут мне сложно махать руками, т.к. надо разбираться и в квантмехе, и квантовой химии, но как я понимаю, с настоящим квантовым компом будет дикий прогресс в задачах типа предсказания сворачивания белка и, в конечном счете, разработки лекарств. А также в разработке новых материалов с нужными свойствами.

Оптимизация

Есть еще оптимизация, всякие квантовые алгоритмы для решения NP-полных задач. Ну, может, в будущем оптимальный маршрут в Я.Картах и будет строиться на квантовом компе, но в целом это так не повлияет на нашу жизнь, как квантовое моделирование.


Визуализация решения задачи коммивояжера – кратчайший путь, чтобы объехать 12 немецких городов – очень важная задача современной логистики (источник – статья курса по квантовому машинному обучению).

Криптография и биткойн

Много разговоров про алгоритм Шора и взлом алгоритма шифрования RSA. Это просто шумиха (как и майнинг битка на квантовых компах). Уже вовсю исследуется постквантовая криптография, защищающая от взлома RSA. К тому же, допустим RSA128 можно будет поломать, но если просто увеличить ключ, понадобится много качественных кубитов для взлома, а столько еще нет. Тем не менее, алгоритм Шора – легендарный, с него по сути и начались все эти разговоры про кванты и будущее.

Что возможно уже сейчас

При всем сказанном квантовые вычисления полезны уже сейчас, в NISQ эпоху (noisy intermediate-scale quantum), когда кубитов немного, и они неидеальны. Поиск собственных значений и векторов, оказывается, сложная задача. Есть квантовых аналог – variational quantum eigensolver, вот он может работать с неидеальными кубитами.

Оказывается, поиск первого собственного вектора гамильтониана системы – очень важная прикладная задача, актуальная для разных физических процессов таких как квантовый отжиг, моделирование электронной структуры молекулы и т.д. Хороший обзор сделал Семен Синченко для нашего курса QML. Тут система описывается гамильтонинаном (он столь огромен для больших систем, что даже загрузить его в классическую память – проблема), а ее основное состояние (собственные значения и вектор гамильтонина) описывает решение – то есть по сути физическую конфигурацию системы. Для VQE не нужен абстрактный идеальный квантовый комп, достаточно кучи неидеальных кубитов. Вот конкретно под одну эту задачу заточен DWave. И вроде как все успешно, потенциал есть. Хотя, как я понимаю, пока еще недостаточно кубитов для каких-то реально прорывных case studies.

Заключение и фантазии

Я не исключаю возможности, что кто-то изобретет прорывную технологию, условно, взглянет как-то по-другому на кубиты и сделает вещество, в котором каждый атом – кубит, и тогда вычислительные возможности будут по сути не ограничены.
Как и в 2012 с нейронными сетями, вполне возможен прямо принципиальный прорыв, и тогда все ринутся в кванты. Но в ближайшее время таких прорывов, как машинное обучение или тем более Интернет, думаю, не ожидается.

Что еще почитать и посмотреть

Оставлю ссылки на некоторые материалы для простых людей (тут без параллельных вселенных, копенгагенских многомировых интерпретаций и философских маханий руками):

  • “Quantum computing for the very curious” – лучший из ресурсов из тех, что я нашел, для описанной цели: разобраться, о чем вообще эти квантовые вычисления.
  • Обзорная статья про квантовые вычисления “О квантовых компьютерах, биткоине и превосходстве” в курсе квантового машинного обучения от ODS
  • статья Вастрика про квантовый компьютер
  • Статья на Хабре "Есть две функции", рассказывающая про один из уже классических квантовых алгоритмов, с математикой и кодом на Python
  • видео, объясняющее, почему "квантовый пузырь" обязан скоро лопнуть

Изначально это был пост в моем телеграм-канале "New Yorko Times".

Связанные посты
19 комментариев 👇

КК, они, как термояд, — всегда осталось каких-то 40 лет.

  Развернуть 1 комментарий

Клевый пост!

Стоит добавить, что сейчас есть куча разных вариантов технологий для КК, и компьютеры от IBM и гугла - не выглядят так уж многообещающе, хотя их и сделали первыми. И пока они выглядят вполне: но на горизонте лет этак в 15-20.

Тут сложно возразить, действительно пока квантовые вычисления не меняют мир, а надежды они подают уж лет 100 как.

Все же квантовые вычисления придумали в 70х как идею, первая конкретика появилась только в 80х, а алгоритмы начали пилить в середине 90х. Так что область еще очень молодая.

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, согласен, 100 лет, это если про квантмех. Действительно, история КК началась в 80-ых с Фейнмана (по общему консенсусу, возможно, чуть раньше).

  Развернуть 1 комментарий
Юрий Кашницкий Staff GenAI Field Solutions Architect автор 29 декабря 2022

Стоило написать пост, как тут же Самат Галимов выпускает подкаст с сотрудником Российского Квантового Центра. Как не существующий пока квантовый компьютер уже меняет мир (постквантовая криптография), что возможно сейчас и куда движемся. Очень рекомендую

  Развернуть 1 комментарий

Залинкую пост про разные материалы о квантовых технологиях

  Развернуть 1 комментарий

Посоветуйте, что почитать про формализм матриц плотности для смешанных состояний.
С точки зрения математики понятно, а вот физический смысл не осознаю)

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, Физический смысл - просто тепловое состояние. Т.е. состояние с некоторой ненулевой (эффективной) температурой. Другими словами, это состояние с нулевой энтропией. С другой точки зрения, можно сказать, что это состояние, о котором у нас нет полной информации.

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, хотелось бы почитать поподробнее и с примерами. Как происходит изменение недиагональных коэффициентов матрицы, откуда берутся вероятности при подмешивании дополнительных волновых функций в систему, и т.д.
Я посмотрел задачник физтеха по этому разделу, и понял, что мне сильно недостает фундаментальных знаний)

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, Собственно, если учебники, то “Введение в квантовую механику” Гриффита, “Теоретический минимум” Сасскинда. Традиционно, Фейнмановские лекции хорошие, но там не так много примеров. Говорят, “Отличная квантовая механика” Львовского хорошая, но я не читал.

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, спасибо, начну с этого.
Фейнман в лекциях вообще не рассматривает эти вопросы, емнип. Либо не уделяет им много внимания.

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, добавлю, что конкретный смысл сильно зависит от выбора интерпретации КМ:)

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, я человек со свободным разумом, готов признать и копенгагенскую и многомировую. Но для начала бы детально понять в интерпретации «заткнись и считай» )

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, Так в этой интерпретации нет физического смысла) Или я не понял запроса

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, даже сформулировать нормально не могу.
Мне понятно как протекает эволюция чистого состояния квантовой системы, и как значения регистра отражают состояние системы.
Теперь нужно проследить за эволюцией смешанного состояния. Как отразится на матрице дефазировка, шумы и процесс измерения.

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, А можешь уточнить, ты это хочешь к конкретному применению (звучит как будто ты что-то в квантовых вычислениях разбираешь)? Может быть, стоит советовать материалы по конкретной теме тогда.

Потому что в целом эволюция смешанного состояни происходит ровно так же, как и чистого. Собственно, чистое состояние - просто частный случай смешанного.

  Развернуть 1 комментарий

@MikhailKorobko, я хочу это промоделировать. Сделать что-то вроде quest или qiskit, только своими руками.
Умножать матрицу на матрицу вместо матрицы на вектор я могу, но только характерные именно для смешанного состояния вещи (шумы, затухание фазы и т.п.) я не совсем понимаю

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, Достойно! Тогда тебе точно надо смотреть advanced учебники. Типа Quantum Computation and Quantum Information by Nielsen, Chuang. Она прям классика и там все должно быть.

В качестве введения можно глянуть Dancing with qubits by Sutor, там не так много деталей, но разбираются подробности как раз с точки зрения программирования больше.

  Развернуть 1 комментарий

@bocharov_na, по своему опыту не подскажу, но помню, соавтор курса QML Сергей Ширкин советовал лекции Никитина конкретно про матрицы плотности. Не то чтобы мне самому было комфортно советовать плейлист из 55 лекций по часу-полтора :) но это на всякий случай. А для более плавного ознакомления с темой лучше обратиться к учебникам, которые Михаил посоветовал.

  Развернуть 1 комментарий
🕵️ Юзер скрыл свои комментарии от публичного просмотра...

😎

Автор поста открыл его для большого интернета, но комментирование и движухи доступны только участникам Клуба

Что вообще здесь происходит?


Войти  или  Вступить в Клуб