Команда дослідників з Університету Південної Каліфорнії (USC) продемонструвала важливий прорив у квантових обчисленнях. У їхньому дослідженні показано, що квантове обладнання може перевершувати традиційні суперкомп’ютери у розв’язанні задач наближених оптимізацій, особливо коли розміри проблем зростають. Для тестування було використано квантовий анілер, який швидше, ніж класичні методи, розв’язує задачі на основі системи «спін-скляних» проблем, що дає значні переваги у масштабуванні. Результати дослідження опубліковано у Physical Review Letters.
Квантові комп’ютери перевершують суперкомп’ютери у задачах оптимізації
Квантові обчислення постійно набирають популярності завдяки потенціалу розв’язувати проблеми, які наразі недосяжні для класичних комп’ютерів. Проривне дослідження, очолене Деніелем Лідаром з USC (Університет Південної Каліфорнії), підкреслює зростаючу потужність квантового обладнання, зокрема в галузі наближених оптимізацій. Це дослідження стало першим випадком, коли квантовий комп’ютер обігнав суперкомп’ютер у вирішенні важливого завдання, наближаючи нас до майбутнього, де квантові технології можуть ефективно розв’язувати реальні проблеми.
Квантове занурення
Квантове занурення — це метод, за якого квантовий комп’ютер одночасно вивчає багато можливих рішень за допомогою квантових бітів (кубітів). Відмінність від класичних методів полягає в тому, що кубіти можуть знаходитися в кількох станах одночасно, на відміну від бітів, що можуть бути лише в одному з двох можливих станів: 0 або 1. Це дозволяє квантовому комп’ютеру одночасно розглядати багато варіантів для пошуку найкращого рішення, що значно пришвидшує процес порівняно з класичними комп’ютерами.
Квантове занурення застосовується для розв’язання задач, де ідеальне рішення не є критичним, але важливо знайти хороше рішення в межах певного діапазону помилки. Для перевірки цієї технології команда USC використала спін-скляні системи — моделі, які імітують реальні складні задачі, що виникають у різних галузях, таких як матеріалознавство, фінанси або логістика. Ці системи описують складні взаємодії між «спінами» (електронними моментами), що постійно змінюються, у результаті чого важко знайти стабільне розв’язання.
Практичні застосування квантової оптимізації
Індустрії, такі як фінанси, логістика та управління ланцюгами постачання, часто зіштовхуються з задачами, які не потребують ідеальних рішень, але вимагають хороших рішень у межах певного діапазону. Для розв’язання таких задач класичні суперкомп’ютери використовують наближені алгоритми, але вони часто є повільними та витратними за ресурсами. Квантові комп’ютери здатні знаходити наближені оптимальні рішення значно швидше, що може дозволити зекономити час та ресурси.
Наприклад, квантове занурення може бути застосоване для оптимізації портфелів інвестицій у фінансових установах або для пошуку найбільш ефективних шляхів доставлення товарів у логістичних компаніях. Це дозволяє знижувати витрати на обробку даних та зменшувати час, необхідний для прийняття рішень.
Однією з основних проблем квантових обчислень є шум, що може порушувати крихкі квантові стани і призводити до помилок. Для зменшення ймовірності помилок команда USC застосувала квантове коригування помилок, що дозволяє стабілізувати квантові стани та знижувати вплив шуму. Це було критично важливо для забезпечення стабільної роботи квантового комп’ютера під час обробки великих обсягів даних.
Процедура корекції помилок була застосована під час тестування, і результати показали, що навіть при збільшенні розміру задачі, квантова система зберігала перевагу над класичними алгоритмами. Цей підхід є важливим кроком до забезпечення надійності квантових комп’ютерів, що мають використовуватись для реальних промислових задач.
Майбутнє квантових обчислень
Якщо квантове обладнання продовжить вдосконалюватися, воно зможе вирішувати ще складніші проблеми в багатьох галузях. Квантові комп’ютери можуть стати важливим інструментом у наступних поколіннях програм для оптимізації, де пошук наближених оптимальних рішень може значно скоротити час та ресурси. Зокрема, науковці вважають, що квантове занурення буде корисним у розв’язанні задач з великими пошуковими просторами, де точність не є обов’язковою, але швидкість обробки критично важлива.
Однак попри обнадійливі результати, квантові комп’ютери все ще постають перед технічними труднощами. Для досягнення стабільності та точності необхідно ще значно покращити апаратне забезпечення і алгоритми. Проте оптимістичні прогнози показують, що квантові обчислення вже знаходять застосування в конкретних нішевих завданнях, таких як оптимізація у фінансах і логістиці.
Загалом, квантове занурення відкриває нові можливості для розв’язання складних задач, де класичні методи не можуть забезпечити достатньо швидких або ефективних рішень. Це особливо корисно в індустріях, де важливі швидкість і ефективність, а не ідеальне рішення. Дослідження USC показує, що квантові комп’ютери вже зараз здатні виконувати оптимізаційні задачі набагато швидше за традиційні суперкомп’ютери в певних умовах.
Багато великих компаній вже звертають увагу на квантове занурення і його можливості для впровадження в їхні операції. Якщо квантове обладнання продовжить удосконалюватися і стане більш доступним, це дозволить компаніям скоротити витрати на обробку даних і прийняття рішень. Тим часом класичні алгоритми продовжують покращуватися, тому змагання між квантовими та класичними технологіями продовжиться.
Раніше ми також писали, що фізики з Фінляндії створили нову квантову теорію гравітації
