Introducere în curs

Înainte de a începe, te rog să completezi acest scurt chestionar pre-curs, care este important pentru a ne ajuta să îmbunătățim oferta de conținut și experiența utilizatorilor.

Note: This survey is provided by IBM Quantum and relates to the original English content. To give feedback on doQumentation's website, translations, or code execution, please open a GitHub issue.

Dă click mai jos pentru a asculta o introducere în curs din partea lui Olivia Lanes, sau deschide videoclipul într-o fereastră separată pe YouTube.

Despre acest curs

Bun venit la Quantum Computing in Practice — un curs axat pe calculatoarele cuantice de astăzi și pe modul în care le poți folosi la întregul lor potențial. Acoperă cazuri de utilizare potențiale realiste pentru calculul cuantic, precum și bune practici pentru rularea și experimentarea cu procesoare cuantice cu 100 sau mai mulți qubiți.

Utilitatea cuantică

Este o perioadă entuziasmantă pentru calculul cuantic. După mulți ani de cercetare și dezvoltare teoretică și experimentală, calculatoarele cuantice se apropie de un punct în care pot începe să concureze cu calculatoarele clasice și să demonstreze utilitate.

Utilitatea nu este același lucru cu avantajul cuantic, care se referă la calculatoarele cuantice care depășesc calculatoarele clasice pentru sarcini semnificative. Calculatoarele clasice au o putere și o adaptabilitate incredibile, iar adevărul este că calculatoarele cuantice pur și simplu nu le pot bate încă. Am văzut decenii de progrese în calculul clasic — nu doar în hardware, ci și în algoritmi pentru calculatoare clasice — și putem observa cu claritate că tehnologia calculului digital electronic a schimbat radical lumea noastră.

Calculul cuantic, pe de altă parte, se află într-o etapă diferită a dezvoltării sale. Calculul cuantic pune cerințe extreme asupra controlului nostru asupra sistemelor mecanicii cuantice și împinge limitele tehnologiei de astăzi — și nu putem să ne așteptăm în mod realist să stăpânim această nouă tehnologie și să bată calculul clasic de la bun început. Dar vedem semne care sugerează că calculatoarele cuantice încep să devină competitive cu metodele de calcul clasic pentru sarcini selectate, ceea ce reprezintă un pas natural în evoluția tehnologică a calculului cuantic, cunoscut sub numele de utilitate cuantică.

Pe măsură ce tehnologia avansează și sunt dezvoltate noi metode de calcul cuantic, putem să ne așteptăm în mod rezonabil că avantajele sale vor deveni din ce în ce mai pronunțate — dar asta va dura. Pe măsură ce se întâmplă asta, este probabil să asistăm la o interacțiune de tip du-te-vino cu calculul clasic: demonstrațiile de calcul cuantic vor fi realizate și calculul clasic va răspunde, calculul cuantic va face un nou pas, iar tiparul se va repeta. Și într-o zi, când performanța unui calculator cuantic nu va mai putea fi egalată clasic, vom presupune că am asistat la un avantaj cuantic — dar chiar și atunci nu vom ști sigur! Demonstrarea rezultatelor de imposibilitate pentru calculatoarele clasice este ea însăși o problemă imposibil de dificilă, pe cât știm.

Simularea Naturii

Simulatoarele clasice — adică programele care rulează pe calculatoare clasice și simulează sisteme fizice — pot face predicții despre sistemele mecanicii cuantice. Dar simulatoarele clasice nu sunt cuantice și nu pot emula direct sistemele cuantice. În schimb, folosesc calcule matematice pentru a aproxima comportamentul cuantic. Pe măsură ce dimensiunile sistemelor simulate cresc, costul necesar pentru a face asta crește dramatic, impunând limite cu privire la ce sisteme cuantice pot fi simulate clasic, cât durează simulările și acuratețea rezultatelor.

Calculatoarele cuantice, pe de altă parte, pot emula sistemele cuantice mai direct — și, drept urmare, costul necesar se extinde semnificativ mai bine pe măsură ce dimensiunea sistemului crește. Aceasta a fost, de fapt, ideea lui Richard Feynman din anii 1980, care a motivat prima investigație a potențialului calculatoarelor cuantice. Vom mai vorbi despre asta mai târziu!

Cercetătorii IBM® au publicat un articol în 2023 care a arătat, pentru prima dată, că un calculator cuantic poate concura cu tehnicile clasice de ultimă generație pentru simularea unui anumit model fizic. Rezultatele sale pot fi în continuare egalate de tehnici avansate care rulează pe calculatoare clasice — dar a depășit algoritmii brute-force, și oferă, de asemenea, un nou punct de referință la care diferite metode de simulare (care nu sunt exacte și nu sunt de acord în totalitate în predicțiile lor) pot fi comparate.

Un accent pe procesoare cuantice mai mari

Utilizatorii anteriori de hardware IBM cuantic au putut observa că procesoarele mai mici pe care le-am pus anterior la dispoziția publicului au fost scoase offline, făcând loc pentru procesoare mai mari (cu 100+ qubiți). Acele procesoare mai mici puteau fi simulate cu ușurință clasic. Prin urmare, deși au reprezentat trepte accesibile publicului în cadrul unei tehnologii în avans, ele nu puteau demonstra utilitatea cuantică: orice s-ar fi putut face cu ele s-ar fi putut face la fel de ușor cu o simulare clasică.

La aproximativ 100 de qubiți, însă, acesta nu mai este cazul; procesoarele cuantice de această dimensiune nu mai pot fi simulate clasic. Aceasta reprezintă o tranziție de fază, într-o nouă eră a tehnologiei de calcul cuantic, unde există potențialul de a depăși calculul clasic. Acesta este locul pe care IBM a ales să se concentreze — să caute puterea computațională cuantică și să se îndrepte spre un eventual avantaj cuantic.

Îi încurajăm pe utilizatorii noștri să folosească aceste noi dispozitive la întregul lor potențial, să experimenteze cu ele și să le împingă limitele, și să transmită lecțiile învățate generației următoare de procesoare cuantice aflate în prezent în dezvoltare. Scopul acestui curs este să îți permită să faci asta!

Public și obiectivele cursului

Acest curs este pentru oricine care urmărește să dezvolte noi aplicații pentru calculatoare cuantice, vrea să-și extindă munca actuală în calculul cuantic sau să învețe cum să folosească procesoare cuantice în fluxul său de lucru. Aceasta include nu doar fizicieni și informaticieni, ci și ingineri, chimiști, oameni de știință în materiale și oricine altcineva cu un interes în stăpânirea hardware-ului de calcul cuantic.

Cursul va fi practic și axat pe utilizarea practică a calculatoarelor cuantice. Printre subiectele și abilitățile acoperite se numără:

• Rularea de sarcini la scară utilă pe procesoare cuantice prin Qiskit Runtime
• Utilizarea tehnicilor de atenuare a erorilor pentru a îmbunătăți rezultatele hardware
• Potențiale domenii de aplicare pentru calculatoarele cuantice pe termen scurt

Acest curs nu acoperă teoria introductivă a calculului cuantic și presupune o familiarizare de bază cu qubiții și Circuit-urile cuantice. Cursul Basics of quantum information de pe această platformă acoperă acest material și este recomandat mai întâi pentru cei noi în calculul cuantic.

Povestea calculului

Calculul cuantic este o nouă tehnologie entuziasmantă într-un stadiu incipient de dezvoltare — dar este doar un capitol dintr-o poveste care datează de mii de ani. Este povestea calculului și a conexiunilor sale multifațetate cu lumea fizică.

Dispozitive de calcul din cele mai vechi timpuri

Din cele mai vechi timpuri, noi, oamenii, a trebuit să efectuăm calcule — sau, cu alte cuvinte, să procesăm informații conform anumitor reguli și constrângeri — pentru a permite comunicarea, construcția, comerțul, știința și alte aspecte ale vieților noastre. Ne-am uitat la lumea fizică pentru ajutor și, prin descoperiri ingenioase, am construit dispozitive care să ne ajute să calculăm.

Cu mult timp în urmă, dispozitivele fabricate din lemn, os și frânghii cu noduri stocau informații și facilitau calculele. Dispozitivele mecanice construite din pârghii, roți dințate și alte mecanisme au evoluat de la primele ceasuri astronomice, la calculatoare, la dispozitive de calcul sofisticate, cum ar fi analizatoarele diferențiale care rezolvau ecuații folosind roți și discuri rotative. Chiar și tehnologia scrisului a jucat un rol important în această poveste, permițând oamenilor să efectueze calcule pe care altfel nu le-ar putea face.

Când ne gândim la calculatoare astăzi, tindem să ne gândim la calculatoarele digitale electronice. Dar aceasta este de fapt o tehnologie destul de recentă: calculatoarele digitale electronice au fost construite pentru prima dată în anii 1940. (Prin contrast, se crede că abacul sumerian a fost inventat undeva între 2700 și 2300 î.Hr.) Tehnologia a avansat dramatic de atunci și calculatoarele sunt acum omniprezente. Se găsesc în case, locuri de muncă și vehiculele care ne transportă între ele, și mulți dintre noi le purtăm cu noi oriunde mergem.

Avem și supercalculatoare, care sunt colecții mari de procesoare clasice puternice conectate în paralel. Sunt printre cele mai bune unelte pe care omenirea le-a construit vreodată pentru rezolvarea problemelor dificile, iar puterea și fiabilitatea lor continuă să avanseze. Dar tot există probleme computaționale importante pe care nici acești coloși nu le vor putea rezolva niciodată, din cauza dificultății computaționale inerente a acestor probleme.

Conexiuni cu lumea fizică

Calculatoarele au multe utilizări. O utilizare importantă a calculatoarelor este să înveți despre lumea fizică și să înțelegi mai bine tiparele sale. Utilizările istorice din această categorie au inclus predicția eclipselor și a mareelor, înțelegerea mișcării corpurilor astronomice și (în vremuri mai recente) modelarea exploziilor. Astăzi nu există aproape niciun laborator de fizică din lume fără un calculator.

Mai general, fizica și calculul au fost mereu împletite. Calculul nu poate exista în vid: informațiile necesită un mediu, iar pentru a calcula avem nevoie să exploatăm lumea fizică într-un fel sau altul. Rolf Launduer, un informatician (și angajat IBM), a recunoscut acum câteva decenii că informația este fizică, existând doar printr-o reprezentare fizică. Principiul lui Landauer stabilește o conexiune între informație și legile termodinamicii, dar de fapt există multe conexiuni.

Înțelegerea lumii fizice este scopul fizicii ca disciplină, dar este de fapt un drum cu două sensuri. Prin înțelegerea lumii fizice, putem exploata noi tehnologii care să ne ajute să calculăm, și prin ele continuăm să învățăm despre lumea fizică — în esență ridicând fizica și tehnologia computațională prin propriile lor mijloace.

Legea lui Moore

Legea lui Moore este o observație conform căreia numărul maxim de tranzistori dintr-un circuit integrat se dublează aproximativ la fiecare 2 ani. În ultimii aproximativ 5 decenii, nu numai că am observat această tendință, dar i-am și cules roadele. Cu mai mulți tranzistori pe un cip putem efectua calcule mai complexe și le putem face mai repede. De aceea calculatoarele au devenit din ce în ce mai puternice de-a lungul timpului.

Cu toate acestea, „legea" lui Moore ajunge, în mod inevitabil, la capăt. Experții nu sunt de acord cu privire la momentul când se va întâmpla acest lucru, iar unii susțin că s-a întâmplat deja. Dar știm cu certitudine că trebuie să se termine inevitabil, deoarece există o limită teoretică a miniaturizării componentelor de calcul. Nu putem face un tranzistor mai mic decât un atom! Deși poate suna exagerat, acesta este zidul de care ne apropiem.

Soluția nu este să renunțăm și să spunem: „Ei bine, asta e tot ce se poate." Aceasta contravine naturii umane. În schimb, trebuie să căutăm în lumea fizică noi instrumente de calcul — și exact aici intră în joc calculul cuantic.

Calculul cuantic

Mecanica cuantică și calculul

Mecanica cuantică a fost descoperită la începutul secolului XX și a jucat deja un rol important în domeniul calculatoarelor. Într-adevăr, înțelegerea noastră a mecanicii cuantice a contribuit, în parte, la posibilitatea calculatoarelor moderne. Fără mecanica cuantică, de exemplu, este greu de imaginat că hard disk-ul cu stare solidă ar fi putut fi inventat.

Calculul cuantic în teorie

Când Richard Feynman a propus pentru prima dată noțiunea de calculator cuantic în 1982, atenția lui era îndreptată spre simularea sistemelor mecanice cuantice. Calculele necesare pentru a face acest lucru păreau prea dificile pentru calculatoarele obișnuite — dar poate că, cu un calculator care funcționează conform unei descrieri mecanice cuantice a lumii, sistemele ar putea fi emulate direct.

Astăzi, aceasta este una dintre cele mai promițătoare direcții pentru calculul cuantic. Pe cât de bine înțelegem, Natura nu este clasică — este cuantică. Prin urmare, calculatoarele cuantice pot fi instrumente valoroase pentru a o înțelege. Calculatoarele clasice, pe de altă parte, pot doar aproxima ceea ce se întâmplă cu adevărat în Natură, iar în unele cazuri acele aproximări sunt foarte limitate.

O modalitate de a gândi la aceasta este printr-o analogie cu tunelurile de vânt. Dinamica fluidelor este notoric dificil de simulat și de prezis matematic. De exemplu, este prea costisitor și nepractice să simulezi o mașină care circulă prin vânt, de aceea producătorii de mașini construiesc de fapt tuneluri cu vânt suflat și conduc mașinile prin ele pentru a le testa performanța. Adică, ei creează vânt în loc să îl simuleze. A construi un calculator cuantic pentru a studia lumea fizică este oarecum similar cu a construi un tunel de vânt pentru a studia cum afectează vântul mașinile. Calculatoarele cuantice pot emula direct legile Naturii la nivel molecular, deoarece acționează în conformitate cu acele legi, adică emulează Natura în loc să o simuleze prin formule și calcule.

Alții au continuat ideile lui Feynman — și le-au legat de o teorie a informației cuantice care era deja în curs de dezvoltare. S-a născut domeniul informației și calculului cuantic. De atunci, acesta s-a dezvoltat într-un domeniu de studiu bogat și multidisciplinar, iar numeroase avantaje ale cuanticului față de informația și calculul clasic au fost identificate într-o mare varietate de contexte teoretice ce implică comunicarea, calculul și criptografia.

Calculul cuantic în practică

În termeni practici, sunt necesare două lucruri pentru a transfera aceste tipuri de avantaje teoretice în avantaje din lumea reală: dispozitivele în sine și metodologiile pentru a le debloca potențialul.

Spre deosebire de calculatoarele clasice, nimeni nu are un calculator cuantic în buzunar. Până nu demult, dacă voiai să experimentezi cu un calculator cuantic, trebuia să îl construiești și să îl întrețini singur (de obicei într-un laborator trist de subsol, la o universitate sau centru de cercetare), și ai fi avut cel mult câțiva qubiți, foarte zgomotoși. Nu mai este cazul acesta. În 2016, IBM Quantum® a pus primul procesor cuantic în cloud. Acesta avea doar 5 qubiți și rate de erori destul de ridicate, dar am parcurs un drum lung de atunci. Vom rezuma starea actuală a tehnologiei într-o secțiune de mai jos.

Pe lângă construirea calculatoarelor cuantice, trebuie să dezvoltăm și metodologii pentru a le utiliza eficient. Deși progresele teoretice în algoritmii și protocoalele cuantice sugerează un potențial puternic, provocarea găsirii unor utilizări practice pentru calculul cuantic se află încă în fața noastră. Calculatoarele cuantice de astăzi nu pot efectua încă calculele tolerante la erori necesare pentru a transfera avantajele teoretice cunoscute în avantaje practice. Dar sunt dincolo de capacitățile simulărilor pe calculatoare clasice, și ne putem propune să valorificăm acest fapt pentru putere de calcul.

Cu aceste progrese ne aflăm cu un nou instrument de calcul, și rămâne în sarcina noastră să ne dăm seama ce putem face cu el.

Aplicații potențiale

Nu se așteaptă ca calculul cuantic să fie util pentru a studia modul în care mașinile se comportă în vânt. Dar există alte procese fizice — cum ar fi cele implicate în proiectarea bateriilor sau în anumite reacții chimice — în care capacitatea unui calculator cuantic de a emula Natura ar putea duce la un avantaj cuantic. Mai general, există multe probleme care sunt prea dificile sau costisitoare chiar și pentru supercalculatoarele de ultimă generație, inclusiv probleme extrem de relevante pentru societatea noastră. Calculul cuantic poate să nu ofere soluții pentru toate, dar ar putea oferi soluții pentru unele dintre ele.

Următoarele trei domenii de aplicare reprezintă ținte în zona calculului cuantic zgomotos, înainte de implementarea corecției erorilor cuantice și a toleranței la erori.

• Optimizare
• Simularea Naturii
• Găsirea structurii în date (inclusiv învățarea automată)

Vom discuta aceste subiecte în mai mare detaliu mai târziu în curs.

Starea tehnologiei

Construirea calculatoarelor cuantice este o provocare tehnologică dificilă și au trecut doar 8 ani de când calculatoarele cuantice mici sunt disponibile publicului. În acești 8 ani, am făcut progrese pe mai multe fronturi.

Numeroase procesoare cuantice IBM sunt acum accesibile prin cloud, toate având peste 100 de qubiți. Dar nu doar dimensiunea procesoarelor este importantă — aceasta este doar o măsură de care ne interesăm. Calitatea Gate-urilor s-a îmbunătățit dramatic, de asemenea, și am introdus metode de reducere și atenuare a erorilor intrinseci sistemelor cuantice, chiar pe măsură ce avansăm spre crearea de sisteme tolerante la erori. Trei metrici de bază — scara, calitatea și viteza — sunt esențiale pentru urmărirea îmbunătățirii performanței.

• Dimensiune. Mai mulți qubiți sunt în mod evident mai buni, dar numai dacă creșterea numărului nu degradează performanța (ceea ce se poate întâmpla). În realitate, dorim mai mulți qubiți de bună calitate care să nu interfere unii cu alții prin crosstalk atunci când nu vrem asta. Modul în care qubiții sunt conectați între ei este, de asemenea, important, și găsirea celei mai bune modalități de a face acest lucru reprezintă o provocare pentru circuitele cu qubiți superconductori.

• Calitate. O altă metrică importantă pe care o urmărim, pentru a înregistra îmbunătățirea performanței în timp, este fidelitatea Gate-urilor cu 2 qubiți. Gate-urile care rulează pe qubiți individuali nu sunt la fel de predispuse la erori ca Gate-urile cu 2 qubiți, care reprezintă prin urmare îngrijorarea mai mare. (Gate-urile cu 2 qubiți sunt, de asemenea, cruciale deoarece sunt responsabile pentru crearea entanglementului între qubiți, care este ipotezat a fi unul dintre fenomenele fizice ce conferă calculului cuantic puterea sa.)

• Viteză. Ultimul este viteza și eficiența. Pe scurt, timpul petrecut rulând un program (incluzând atât părțile cuantice, cât și cele clasice) ar trebui să fie cât mai scurt posibil.

Concluzie

Chiar este o perioadă interesantă să lucrezi în domeniul calculului cuantic: pentru prima dată în istorie putem începe să explorăm o regiune a calculului care se află dincolo de calculul clasic.

T.J. Watson a prezis odată în mod celebru că piața mondială ar fi pentru doar câteva calculatoare. Putem râde acum de cât de departe a fost de adevăr — dar în timp ce facem asta trebuie să recunoaștem că avem beneficiul înțelepciunii retrospective. Și ar trebui să recunoaștem, de asemenea, că, în calitate de oameni, avem o tendință generală de a subestima enorm potențialul tehnologiilor viitoare. Acum că ne-a venit rândul și preluăm roluri de pionieri timpurii ai calculului cuantic, ar trebui să avem asta în minte.

Calculul cuantic este adesea contrastat cu calculul clasic, ca ceva distinct diferit de acesta și în competiție cu el. Dar dintr-o perspectivă mai largă putem vedea calculul cuantic pur și simplu ca un capitol în plus dintr-o poveste lungă. Este în natura noastră ca oameni să căutăm noi modalități de a calcula și de a valorifica puterea pe care lumea naturală ne-o pune la dispoziție pentru a face asta. O facem de secole.