Źródło: Google Quantum AI

Nowy komputer kwantowy Googla – Willow, przełamuje wszelkie ograniczenia dotychczasowych konstrukcji. Szczególnie wyróżniające są dwie jego cechy:

• Możliwość wykładniczego redukowania błędów w miarę zwiększania skali przy użyciu większej liczby kubitów. Stanowi to kluczowe wyzwanie w dziedzinie kwantowej korekcji błędów, którym konstruktorzy zajmują się od prawie 30 lat.
• Niewiarygodnie duża moc obliczeniowa w porównaniu z dotychczasowymi rozwiązaniami. Willow wykonał standardowe obliczenia wzorcowe w czasie poniżej pięciu minut, podczas gdy jednemu z najszybszych dzisiejszych superkomputerów zajęłoby to ok. 10²⁵ lat! Dla uzmysłowienia sobie o jaką skalę chodzi, trzeba wspomnieć, że wiek Wszechświata jest szacowany na 13,8*10⁹ lat.

Można uznać, że chip Willow był budowany od ponad 10 lat. W roku 2012 została założona firma Google Quantum AI, której wizją stało się zbudowanie użytecznego, wielkoskalowego komputera kwantowego.

Wideo z dyrektorem ds. sprzętu kwantowego Julianem Kellym przedstawiające Willow i jego przełomowe osiągnięcia

Wykładnicza kwantowa korekcja błędów – poniżej progu!

Błędy są jednym z największych wyzwań w obliczeniach kwantowych, ponieważ kubity, jednostki obliczeniowe w komputerach kwantowych, mają tendencję do szybkiej wymiany informacji z otoczeniem, co utrudnia ochronę informacji potrzebnych do ukończenia obliczeń. Zazwyczaj im więcej kubitów zostanie użytych, tym więcej błędów wystąpi.

W komputerze Willow mamy do czynienia z dość zaskakującym efektem. Im więcej kubitów zostanie zastosowanych, tym skuteczniejszą uzyskuje się redukcję błędów. Dokładniejsza analiza wykazuje, że osiągnięto wykładniczą redukcję poziomu błędów. To historyczne osiągnięcie jest określane w branży terminem „poniżej progu”, i oznacza możliwość zmniejszenia liczby błędów przy jednoczesnym zwiększeniu liczby kubitów.

Wynik ten wiąże się również z innymi naukowymi „nowościami”. Na przykład, jest to również jeden z pierwszych przekonujących przykładów korekcji błędów w czasie rzeczywistym w nadprzewodzącym systemie kwantowym. Ma to kluczowe znaczenie dla wszelkich użytecznych obliczeń, ponieważ nieskorygowane wystarczająco szybko błędy, rujnują obliczenia przed ich zakończeniem. Willow, jako komputer z system poniżej progu przybliża nas do uruchamiania praktycznych, komercyjnie istotnych algorytmów, których nie można odtworzyć na konwencjonalnych komputerach.

10 septillionów lat na jednym z najszybszych dzisiejszych superkomputerów

Jako miarę wydajności Willow został wykorzystany benchmark losowego próbkowania obwodów (RCS – Rrandom Circuit Sampling). Jest to obecnie szeroko stosowana metoda, która jest uznawana jako standard w tej dziedzinie. RCS jest klasycznie najtrudniejszym benchmarkiem, jaki można obecnie wykonać na komputerze kwantowym. Można o nim myśleć jako o punkcie wejścia do obliczeń kwantowych – sprawdza, czy komputer kwantowy robi coś, czego nie można zrobić na komputerze klasycznym. Każdy zespół konstruktorów budujący komputer kwantowy powinien najpierw sprawdzić, czy może pokonać klasyczne komputery w RCS. Jeśli nie, istnieje silny powód do sceptycyzmu, że może poradzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami kwantowymi.

Wydajność Willow w tym benchmarku jest zdumiewająca: wykonał on w mniej niż pięć minut obliczenia, które zajęłyby jednemu z najszybszych dzisiejszych superkomputerów 10²⁵, czyli 10 septylionów lat. Liczbę tę można zapisać w postaci 10 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 lat. Ta zadziwiająca liczba przekracza znane w fizyce ramy czasowe i znacznie przekracza wiek wszechświata. Uwiarygodnia to pogląd, że obliczenia kwantowe zachodzą w wielu równoległych wszechświatach, zgodnie z ideą, że żyjemy w multiwersum, przewidywanym po raz pierwszy przez Davida Deutscha.

Wykres porównujący wydajność różnych kwantowych platform obliczeniowych w zadaniu losowego próbkowania obwodów (RCS). Na koszty obliczeń duży wpływ ma dostępna pamięć. Szacunki Google’a uwzględniają zatem szereg scenariuszy, od idealnej sytuacji z nieograniczoną pamięcią (▲) do bardziej praktycznej, żenująco zrównoleglonej implementacji na procesorach graficznych (⬤).

Dyskusja z głównym naukowcem Sergio Boixo, założycielem i liderem Hartmutem Nevenem oraz fizykiem Johnem Preskillem na temat wykorzystania losowego próbkowania obwodów jako punktu odniesienia do zademonstrowania ponadklasycznej wydajności komputerów kwantowych.

Wydajność efektem nowoczesności

Willow został wyprodukowany w nowym, najnowocześniejszym zakładzie produkcyjnym w Santa Barbara – jednym z zaledwie kilku obiektów na świecie zbudowanych od podstaw w tym celu. Wszystkie elementy układu, takie jak bramki jedno- i dwu-kubitowe, resetowanie kubitów i odczyt, muszą być jednocześnie dobrze zaprojektowane i zintegrowane. Jeśli jakikolwiek komponent jest opóźniony lub jeśli dwa komponenty nie działają dobrze razem, obniżana jest przez to wydajność systemu. Dlatego maksymalizacja wydajności systemu wpływa na wszystkie aspekty procesu.

W komputerze Willow zastosowano 105 kubitów. Obecnie ma on najlepszą w swojej klasie wydajność w dwóch testach porównawczych. Oprócz testów porównawczych ważne są również inne, bardziej szczegółowe wskaźniki wydajności. Na przykład czasy T1, które mierzą, jak długo kubity mogą zachować wzbudzenie – kluczowy kwantowy zasób obliczeniowy – zbliżają się teraz do 100 µs (mikrosekund). Jest to imponująca ~5-krotna poprawa w stosunku do chipów poprzedniej generacji.

Wydajność Willow w wielu metrykach

Co dalej z Willow

Kolejnym wyzwaniem dla tej dziedziny jest zademonstrowanie pierwszych „użytecznych, wykraczających poza klasyczne” obliczeń z użyciem dzisiejszych chipów kwantowych, które są istotne dla rzeczywistych zastosowań. Generacja chipów Willow może pomóc osiągnąć ten cel.

Przeprowadzony test porównawczy RCS, pozwala dokonać porównania komputera Willow z klasycznymi komputerami nie ma jednak znanych rzeczywistych zastosowań. Z drugiej strony, przeprowadzone interesujące naukowo symulacje systemów kwantowych doprowadziły do nowych odkryć naukowych. Są one jednak wciąż są w zasięgu klasycznych komputerów. Podstawowym celem jest więc wkroczenie w sferę algorytmów, które są poza zasięgiem klasycznych komputerów i które są przydatne w rzeczywistych, komercyjnie istotnych problemach.

Więcej informacji: Google