Was ist Quantencomputer? Lösungen für unmögliche Probleme

Es gibt keinen Mangel an Hype in der Computerindustrie, obwohl selbst ich zugeben muss, dass die Technologie manchmal die Versprechen einhält. Maschinelles Lernen ist ein gutes Beispiel. Maschinelles Lernen wurde seit den 1950er Jahren hochgespielt und ist im letzten Jahrzehnt endlich allgemein nützlich geworden.

Quantum Computing wurde in den 1980er Jahren vorgeschlagen, ist aber immer noch nicht praktikabel, obwohl dies den Hype nicht gedämpft hat. Es gibt experimentelle Quantencomputer in einer kleinen Anzahl von Forschungslabors und einige kommerzielle Quantencomputer und Quantensimulatoren, die von IBM und anderen hergestellt wurden, aber selbst die kommerziellen Quantencomputer haben immer noch eine geringe Anzahl von Qubits (was ich im nächsten Abschnitt erläutern werde ), hohe Abklingraten und erhebliche Geräuschpegel.

Quantencomputer erklärt

Die klarste Erklärung für Quantencomputer, die ich gefunden habe, ist in diesem Video von Dr. Talia Gershon von IBM. In dem Video erklärt Gershon einem Kind, einem Teenager, einem College-Studenten und einem Doktoranden das Quantencomputing und diskutiert dann mit Professor Steve Girvin von der Yale University die Mythen und Herausforderungen des Quantencomputers.

Für das Kind macht sie die Analogie zwischen Bits und Pennys. Klassische Bits sind binär, wie Pennys, die auf dem Tisch liegen und entweder Kopf oder Zahl zeigen. Quantenbits ( Qubits ) sind wie Pennys, die sich auf dem Tisch drehen und schließlich in Zustände zusammenbrechen können, die entweder Kopf oder Zahl sind.

Für den Teenager verwendet sie dieselbe Analogie, fügt jedoch das Wort Überlagerung hinzu , um die Zustände eines sich drehenden Pennys zu beschreiben. Die Überlagerung von Zuständen ist eine Quanteneigenschaft, die häufig in Elementarteilchen und in Elektronenwolken von Atomen auftritt. In der Populärwissenschaft ist die übliche Analogie das Gedankenexperiment von Schrödingers Katze, das in seiner Box in einem überlagerten Quantenzustand von lebendig und tot existiert, bis die Box offen ist und beobachtet wird, dass es sich um die eine oder andere handelt.

Gershon spricht weiter mit dem Teenager über die Quantenverschränkung . Dies bedeutet, dass die Zustände von zwei oder mehr verschränkten Quantenobjekten verknüpft sind, auch wenn sie getrennt sind.

Übrigens hasste Einstein diese Idee, die er als „gruselige Fernwirkung“ abtat, aber das Phänomen ist real und experimentell beobachtbar und wurde kürzlich sogar fotografiert. Noch besser ist, dass mit Quanteninformationen verwickeltes Licht über eine 50 Kilometer lange optische Faser gesendet wurde.

Schließlich zeigt Gershon den Quantencomputer-Prototyp des Teenagers IBM mit seinem Verdünnungskühlschrank und diskutiert mögliche Anwendungen von Quantencomputern wie die Modellierung chemischer Bindungen.

Mit dem College-Studenten geht Gershon detaillierter auf den Quantencomputer, den Quantenchip und den Verdünnungskühlschrank ein, der die Temperatur des Chips auf 10 mK (Millikelvin) senkt. Gershon erklärt neben der Quantenüberlagerung und -interferenz auch die Quantenverschränkung ausführlicher. Konstruktive Quanteninterferenz wird in Quantencomputern verwendet, um Signale zu verstärken, die zur richtigen Antwort führen, und destruktive Quanteninterferenz wird verwendet, um Signale zu löschen, die zur falschen Antwort führen. IBM stellt Qubits aus supraleitenden Materialien her.

Mit dem Studenten diskutiert Gershon die Möglichkeit, Quantencomputer zu verwenden, um wichtige Teile des Trainings von Deep-Learning-Modellen zu beschleunigen. Sie erklärt auch, wie IBM kalibrierte Mikrowellenimpulse verwendet, um den Quantenzustand (die Qubits) des Computerchips zu manipulieren und zu messen.

Die Hauptalgorithmen für das Quantencomputing (siehe unten), die entwickelt wurden, bevor auch nur ein Qubit demonstriert wurde, gingen von der Verfügbarkeit von Millionen perfekter, fehlertoleranter und fehlerkorrigierter Qubits aus. Wir haben derzeit Computer mit 50 Qubits, und sie sind nicht perfekt. Neue Algorithmen, die derzeit entwickelt werden, sollen mit der begrenzten Anzahl von verrauschten Qubits arbeiten, die wir jetzt haben.

Steve Girvin, ein theoretischer Physiker aus Yale, erzählt Gershon von seiner Arbeit an fehlertoleranten Quantencomputern, die es noch nicht gibt. Die beiden diskutieren die Frustration der Quantendekohärenz - „Sie können Ihr Informationsquantum nur so lange aufbewahren“ - und die wesentliche Empfindlichkeit von Quantencomputern gegenüber Rauschen durch den einfachen Akt der Beobachtung. Sie haben sich mit den Mythen befasst, dass Quantencomputer in fünf Jahren den Klimawandel, Krebs und Krebs lösen werden. Girvin: "Wir befinden uns derzeit im Vakuumröhren- oder Transistorstadium des Quantencomputers und haben Probleme, quantenintegrierte Schaltkreise zu erfinden."

Quantenalgorithmen

Wie Gershon in ihrem Video erwähnte, gehen die älteren Quantenalgorithmen von Millionen perfekter, fehlertoleranter, fehlerkorrigierter Qubits aus, die noch nicht verfügbar sind. Dennoch lohnt es sich, zwei von ihnen zu diskutieren, um ihr Versprechen zu verstehen und welche Gegenmaßnahmen zum Schutz vor ihrer Verwendung bei kryptografischen Angriffen eingesetzt werden können.

Grovers Algorithmus

Grovers Algorithmus, der 1996 von Lov Grover entwickelt wurde, findet die Umkehrung einer Funktion in O (√N) -Schritten; Es kann auch zum Durchsuchen einer ungeordneten Liste verwendet werden. Es bietet eine quadratische Beschleunigung gegenüber klassischen Methoden, die O (N) -Schritte benötigen.

Andere Anwendungen des Grover-Algorithmus umfassen das Schätzen des Mittelwerts und des Medians einer Reihe von Zahlen, das Lösen des Kollisionsproblems und das Reverse Engineering kryptografischer Hash-Funktionen. Aufgrund der kryptografischen Anwendung schlagen Forscher manchmal vor, die symmetrischen Schlüssellängen zu verdoppeln, um sich vor zukünftigen Quantenangriffen zu schützen.

Shors Algorithmus

Shors Algorithmus, der 1994 von Peter Shor entwickelt wurde, findet die Hauptfaktoren einer ganzen Zahl. Es läuft in Polynomzeit in log (N) und ist damit exponentiell schneller als das klassische allgemeine Zahlenfeldsieb. Diese exponentielle Beschleunigung verspricht, Kryptografieschemata mit öffentlichem Schlüssel wie RSA zu durchbrechen, wenn es Quantencomputer mit „genügend“ Qubits (die genaue Anzahl würde von der Größe der zu berücksichtigenden Ganzzahl abhängen) ohne Quantenrauschen und andere Quanten gibt -dekohärenzphänomene.

Wenn Quantencomputer jemals groß und zuverlässig genug werden, um Shors Algorithmus erfolgreich gegen die großen Ganzzahlen auszuführen, die bei der RSA-Verschlüsselung verwendet werden, benötigen wir neue Kryptosysteme nach dem Quanten, die nicht von der Schwierigkeit der Primfaktorisierung abhängen.

Quantencomputersimulation bei Atos

Atos stellt einen Quantensimulator her, die Quantenlernmaschine, die sich so verhält, als hätte sie 30 bis 40 Qubits. Das Hardware- / Softwarepaket enthält eine Quantenassemblierungsprogrammiersprache und eine Python-basierte High-Level-Hybridsprache. Das Gerät wird in einigen nationalen Labors und technischen Universitäten eingesetzt.

Quantenglühen bei D-Wave

D-Wave stellt Quantenglühsysteme wie den DW-2000Q her, die sich ein wenig von anderen unterscheiden und weniger nützlich sind als Allzweck-Quantencomputer. Der Glühprozess führt eine Optimierung auf eine Weise durch, die dem SGD-Algorithmus (Stochastic Gradient Descent) ähnelt, der für das Training von neuronalen Netzen mit tiefem Lernen beliebt ist, mit der Ausnahme, dass viele gleichzeitige Startpunkte und Quantentunnelungen durch lokale Hügel möglich sind. D-Wave-Computer können keine Quantenprogramme wie den Shor-Algorithmus ausführen.

D-Wave behauptet, dass das DW-2000Q-System bis zu 2.048 Qubits und 6.016 Koppler hat. Um diesen Maßstab zu erreichen, werden 128.000 Josephson-Übergänge auf einem supraleitenden Quantenverarbeitungschip verwendet, der von einem Heliumverdünnungskühlschrank auf weniger als 15 mK gekühlt wird. Das D-Wave-Paket enthält eine Reihe von Open-Source-Python-Tools, die auf GitHub gehostet werden. Der DW-2000Q wird in einigen nationalen Labors, Verteidigungsunternehmen und globalen Unternehmen eingesetzt.

Quantencomputer bei Google AI

Google AI erforscht supraleitende Qubits mit chipbasierter skalierbarer Architektur, die auf einen Zwei-Qubit-Gate-Fehler <0,5% abzielen, Quantenalgorithmen zur Modellierung von Systemen wechselwirkender Elektronen mit Anwendungen in Chemie und Materialwissenschaften sowie hybride quantenklassische Löser zur ungefähren Optimierung über ein Framework zur Implementierung eines quantenneuralen Netzwerks auf Kurzzeitprozessoren und über die Quantenüberlegenheit.

2018 kündigte Google die Entwicklung eines supraleitenden 72-Qubit-Chips namens Bristlecone an. Jedes Qubit kann mit vier nächsten Nachbarn im 2D-Array verbunden werden. Laut Hartmut Neven, dem Direktor des Quantum Artificial Intelligence-Labors von Google, steigt die Quantencomputerleistung auf einer doppelt exponentiellen Kurve, basierend auf der Anzahl der herkömmlichen CPUs, die das Labor benötigt, um die Ergebnisse ihrer Quantencomputer zu replizieren.

Ende 2019 gab Google bekannt, dass es die Quantenüberlegenheit erreicht hat, die Bedingung, unter der Quantencomputer Probleme lösen können, die auf klassischen Computern mit einem neuen 54-Qubit-Prozessor namens Sycamore nicht zu lösen sind. Das Google AI Quantum-Team veröffentlichte die Ergebnisse dieses Quantenüberlegenheitsexperiments im Nature- Artikel "Quantenüberlegenheit unter Verwendung eines programmierbaren supraleitenden Prozessors". 

Quantencomputer bei IBM

In dem Video, das ich zuvor besprochen habe, erwähnt Dr. Gershon: „In diesem Labor befinden sich drei Quantencomputer, die jeder verwenden kann.“ Sie bezieht sich auf IBM Q-Systeme, die um Transmon-Qubits herum aufgebaut sind, im Wesentlichen Niob-Josephson-Übergänge, die so konfiguriert sind, dass sie sich wie künstliche Atome verhalten und von Mikrowellenimpulsen gesteuert werden, die Mikrowellenresonatoren auf dem Quantenchip auslösen, die wiederum die Qubits auf dem Qubit adressieren und koppeln Prozessor.

IBM bietet drei Möglichkeiten für den Zugriff auf seine Quantencomputer und Quantensimulatoren. Für "jedermann" gibt es das Qiskit SDK und eine gehostete Cloud-Version namens IBM Q Experience (siehe Abbildung unten), die auch eine grafische Oberfläche zum Entwerfen und Testen von Schaltkreisen bietet. Auf der nächsten Ebene erhalten Organisationen (Universitäten und große Unternehmen) als Teil des IBM Q-Netzwerks Zugriff auf die fortschrittlichsten Quantencomputersysteme und Entwicklungstools von IBM Q.

Qiskit unterstützt Python 3.5 oder höher und läuft unter Ubuntu, macOS und Windows. Um ein Qiskit-Programm an einen der Quantencomputer oder Quantensimulatoren von IBM zu senden, benötigen Sie IBM Q Experience-Anmeldeinformationen. Qiskit enthält eine Algorithmus- und Anwendungsbibliothek, Aqua, die Algorithmen wie Grovers Suche und Anwendungen für Chemie, KI, Optimierung und Finanzen bereitstellt.

IBM stellte Ende 2019 im neuen IBM Quantum Computation Center im Bundesstaat New York eine neue Generation von IBM Q-Systemen mit 53 Qubits als Teil einer erweiterten Flotte von Quantencomputern vor. Diese Computer stehen in der Cloud über 150.000 registrierten Benutzern von IBM und fast 80 gewerblichen Kunden, akademischen Institutionen und Forschungslabors zur Verfügung.

Quantencomputer bei Intel

Forschungen bei Intel Labs haben direkt zur Entwicklung von Tangle Lake geführt, einem supraleitenden Quantenprozessor, der 49 Qubits in einem Paket enthält, das in der 300-Millimeter-Fabrik von Intel in Hillsboro, Oregon, hergestellt wird. Dieses Gerät stellt die dritte Generation von Quantenprozessoren dar, die von Intel hergestellt wurden und von 17 Qubits im Vorgänger nach oben skaliert wurden. Intel hat Tangle Lake-Prozessoren an QuTech in den Niederlanden geschickt, um sie zu testen und am Design auf Systemebene zu arbeiten.

Intel erforscht auch Spin-Qubits, die auf der Grundlage des durch Mikrowellenimpulse gesteuerten Spins eines einzelnen Elektrons in Silizium funktionieren. Im Vergleich zu supraleitenden Qubits ähneln Spin-Qubits bestehenden Halbleiterkomponenten, die in Silizium arbeiten, weitaus stärker und nutzen möglicherweise vorhandene Herstellungstechniken. Es wird erwartet, dass Spin-Qubits viel länger kohärent bleiben als supraleitende Qubits und viel weniger Platz beanspruchen.

Quantencomputer bei Microsoft

Microsoft erforscht seit über 20 Jahren Quantencomputer. In der öffentlichen Ankündigung der Quantencomputer-Bemühungen von Microsoft im Oktober 2017 erörterte Dr. Krysta Svore mehrere Durchbrüche, darunter die Verwendung topologischer Qubits, der Programmiersprache Q # und des Quantum Development Kit (QDK). Schließlich werden Microsoft-Quantencomputer als Co-Prozessoren in der Azure-Cloud verfügbar sein.

Die topologischen Qubits haben die Form von supraleitenden Nanodrähten. In diesem Schema können Teile des Elektrons getrennt werden, wodurch ein erhöhtes Schutzniveau für die im physikalischen Qubit gespeicherten Informationen geschaffen wird. Dies ist eine Form des topologischen Schutzes, die als Majorana-Quasiteilchen bekannt ist. Das Majorana-Quasiteilchen, eine seltsame Fermion, die als eigenes Antiteilchen fungiert, wurde 1937 vorhergesagt und 2012 erstmals im Microsoft Quantum-Labor in den Niederlanden nachgewiesen. Das topologische Qubit bietet eine bessere Grundlage als Josephson-Übergänge Da es niedrigere Fehlerraten aufweist, wird das Verhältnis von physischen Qubits zu logischen, fehlerkorrigierten Qubits verringert. Mit diesem reduzierten Verhältnis können logischere Qubits in den Verdünnungskühlschrank passen, wodurch die Skalierbarkeit erhöht wird.

Microsoft hat verschiedentlich geschätzt, dass ein topologisches Majorana-Qubit zwischen 10 und 1.000 Josephson-Junction-Qubits in Bezug auf fehlerkorrigierte logische Qubits wert ist. Nebenbei bemerkt verschwand Ettore Majorana, der italienische theoretische Physiker, der das Quasiteilchen anhand einer Wellengleichung vorhersagte, unter unbekannten Umständen während einer Bootsfahrt von Palermo nach Neapel am 25. März 1938.