Як людству досягти квантової переваги: розмова з Гайке Ріль

Навіщо світу потрібні квантові комп’ютери?

Квантові комп’ютери — це повністю нові й радикально відмінні від звичних для нас технології. І, звісно, питання, чи справді вони нам потрібні, — дуже слушне. Та є багато важливих для нас завдань: наприклад, симуляція погоди, нових матеріалів, краш-тестів без потреби експериментального випробування машин (прорахунок сценаріїв) тощо. Тобто існує багато складних математичних проблем, які ми б хотіли розв’язати з допомогою квантових комп’ютерів, для того щоб дати поштовх інноваціям і винаходам. Це неможливо з класичними комп’ютерами, які ми маємо сьогодні. Бо є настільки складні математичні проблеми, що сьогодні або навіть у майбутньому жоден класичний комп’ютер не зможе їх розв’язати, навіть якщо зробити його більшим. Тому нам потрібно придумати щось нове для розв’язання цих проблем. І у квантових комп’ютерів є такий потенціал, тому що вони базуються на квантовій фізиці. Саме розв’язання задач, які не до снаги класичним комп’ютерам, і є метою створення квантових комп’ютерів.

Ви можете запитати, що ж тоді зараз роблять з цими масштабними проблемами. Звісно, що їх намагаються розв’язати — шляхом наближення, говорячи: «Гаразд, я зараз спрощу проблему і потім подивлюся, чи можу я її розв’язати з допомогою класичного комп’ютера». І це працює певною мірою, але в багатьох випадках недостатньо коректно. Тому такий підхід не дає точних результатів, які потрібні для бусту відкриттів. Тож у майбутньому квантові комп’ютери можуть бути впливовими і спроможними розв’язувати великі й комплексні проблеми.

Чим квантові комп’ютери кращі або відмінні у розв’язанні таких завдань, як моделювання? І загалом чому тут більш помічна квантова фізика?

Обчислювальна техніка дуже розвинулася за останні десятиліття. Сьогодні уже 75 років як винайшли транзистор. Він став базою, завдяки якій ми конструювали і дедалі більші комп’ютери, і невеликі гаджети, тому що змогли зробити транзистори меншими й покращити продуктивність мікропроцесора. Тому, з одного боку, ми змогли зробити мобільні девайси дуже ефективними й потужними. І з іншого боку, ми змогли створити дуже великі комп’ютери, які мають великі потужності — суперкомп’ютери. Сьогодні ми їх використовуємо для багатьох обчислень. Але вони досягають або вже досягли своїх критичних показників. У них величезний обсяг пам’яті. В одному такому комп’ютері може бути 27 тисяч графічних процесорів. Вони можуть бути завбільшки з футбольне поле.

Але деякі завдання неможливо розв’язати за допомогою цих комп’ютерів, бо природа цих завдань дуже комплексна. До того ж високопродуктивні комп’ютерні системи (HPC) споживають багато енергії. Наприклад, топовий високопродуктивний комп’ютер сьогодні споживає 30 мегаватів потужності. А це багато. Водночас він не може розв’язувати великі обчислювальні проблеми.

Квантові ж комп’ютери базуються на законах квантової фізики, які керують також молекулами, природою, наноматеріалами, що нас оточують. Можу навести один приклад, щоб продемонструвати ці масштаби. Візьмімо розрахунок властивостей і структури молекули кофеїну. Це не така вже й велика молекула. Вона складається з нітрогену, оксигену, гідрогену і вуглецю. У неї десь 100 електронів. Чому ж тоді це складно обчислити? Бо всі ці електрони взаємодіють один з одним. А це занадто великі обчислення, які не до снаги будь-якому класичному комп’ютеру. Квантовими комп’ютерами керують закони квантової механіки у подібний спосіб до того, що і молекулою кофеїну, тому ви і можете, власне, провести мепінг свого завдання на цих квантових процесорах. Оскільки тут діють однакові закони фізики, то вам потрібно лише приблизно 160 кубітів, щоб розв’язати таку проблему. І говорячи про кубіти, я маю на увазі ідеальні кубіти, виправлені кубіти (у квантових системах виникають помилки через «крихкість» кубітів, які можуть руйнуватися через найменші впливи довкілля. Через це інформація з кубітів може втрачатися. Наприклад, це помилки перевороту біта (коли стан кубіта змінюється з 1 на 0 або навпаки) або помилки перевороту фази (коли змінюється знак суперпозиції) — прим. ред.).

Отже, що зараз може робити процесор Osprey, про який ми згадували на початку? Чи може він вже провести розрахунки щодо молекули кофеїну? Як його можна використовувати? 

Як ви згадували, Osprey має велику кількість кубітів. Це 433 кубіти, але вони ще не виправлені. Тому зараз Osprey не може обчислити електронну структуру кофеїну. Але зараз ми розробляємо дедалі складніші процесори, щоб підвищити їхню потужність. І потужність процесора — це не лише про кількість кубітів, але й про якість кубітів або швидкість, з якою ми можемо отримати результат обчислень.

Починали ми з п’яти кубітів у 2016 році. Потім у 2019 році в нас було 27 кубітів, і в 2021 році ми розробили перший чіп з 127 кубітами. Це був перший чіп, що подолав 100-кубітний бар’єр. Тож ми працюємо, щоб розробити чіп з великою кількістю кубітів, і разом з тим ми покращуємо їхню якість. Крім цього, ми, звісно ж, розробляємо обчислювальну архітектуру з оркестровкою між класичним і квантовим комп’ютером, щоб зрештою робити великі обчислення.

Від генерації до генерації квантових процесорів ми вчимося, як розробляти багатокубітні процесори, як покращувати якість кубітів і швидкість отримання результату. І якщо поглянути на прогрес, який ми зробили за цей час, то він величезний. Звісно, ще більшого прогресу потрібно досягти. Усі ці напрацювання ми, власне, і підсумували у своїй дорожній карті. Там є різні стадії, які ми раніше планували й які реалізували, є там й нові стадії, які незабаром з’являться.

У цій дорожній карті є ще Condor і Flamingo. На що вони будуть здатні?

Певно, опишу вам повну картину того, над чим ми зараз працюємо. У нас є процесор, що містить багато кубітів, є ще весь стек апаратного забезпечення й стек програмного забезпечення. А ще нам потрібно розробити нові алгоритми, щоб робити великі обчислення, які ми вже обговорювали. І всі ці етапи розробки відбуваються паралельно. Ми працюємо на всіх цих різних рівнях: наприклад, розробляємо програмне забезпечення, щоб користувачам було простіше програмувати на квантових комп’ютерах і також підвищити складність проблем, які він може розв’язати. І важливо також що ми навчаємося, як розробляти технологічно велику кількість кубітів на процесорі.

Наступного року ми хочемо продемонструвати чіп Condor. Він матиме понад тисячу кубітів. Це якраз той тип, який потрібний нам для технологічних проривів. З іншого боку, ми також покращуємо якість процесора, обчислень кубітів. Йдеться, по-перше, про когеренцію. Це час, за який ви робите квантові обчислення, поки кубіт перебуває в квантовому стані: що довше, то краще. І по-друге, покращуємо точність кубітів, тобто відсоток помилок у цих кубітах. Він має бути дуже й дуже низьким. Зменшення помилок дуже важливе, над цим ми також зараз працюємо і робимо великий прогрес. Це все покращує продуктивність комп’ютера.

Ви ще згадали Flamingo. Торік ми почали розширювати нашу дорожню карту, додавши модульність: можна зробити більший чіп, а також розділити його на менші чіпи. Є різні концепції. Наприклад, ми беремо чіп на 133 кубіти і з’єднуємо кілька разом, щоб зробити більший чіп. Але як з’єднати ці чіпи? І перше, що ви робите, ви берете класичну лінію зв’язку. Це означає, що ви можете робити квантові обчислення на одному чіпі, однак потім можете класично комунікувати паралельно з іншими. І так ви також можете паралізувати певні розрахунки. Це схоже на те, що ви робите в HPC: ділите проблему на частини і запустити ці підпроблеми на менших процесорах паралельно й отримуєте швидший чи кращий результат. Схожу концепцію ми зараз використовуємо для квантових комп’ютерів.

Наступним кроком є використання квантової комунікації. І це важливо, тому що ви зберігаєте квантовий стан, навіть коли обмінюєтеся інформацією між різними частинами. А для зовнішнього користувача це має вигляд одного великого квантового чіпа. Це справді дуже захопливо й важливо для того, щоб збільшити кількість кубітів на чіпі більш ніж на 1000, що ми хочемо продемонструвати наступного року.

Завдяки такому підходу ми хочемо протягом наступних кількох років збільшити кількість кубітів до більш ніж 4000 і, звісно, далі досягати ще більшої кількості кубітів.

Усе те, що ви згадували, допоможе розробити повністю відмовостійкий (fault tolerant) комп’ютер або error corrected комп’ютер, який буде коригувати всі помилки?

Error corrected, full tolerant квантовий комп’ютер — для нас це Святий Ґрааль, бо з його допомогою можна буде розв’язати будь-яку проблему. Тоді ми отримаємо універсальну машину. І це шлях, яким ми вже йдемо. Ми обрали технологію, з якою ми можемо знайти Святий Ґрааль. Але важливо також знаходити баланс, бо, крім корекції помилок, є ще й error suppression (пригнічення помилок) і error mitigation (пом’якшення помилок), якими можна скористатися. Це методи роботи з помилками, які ми почали використовувати. Можу навести вам трохи спрощений приклад цього. Але якщо ви розумієте помилку й, наприклад, навмисно збільшуєте її, а потім дивитеся, як вона вплинула на результат, і робите це ще кілька разів, тоді ви можете зрозуміти, що було б насправді, якби у вас не було цієї помилки. Це може допомогти досягти квантової переваги швидше. Під квантовою перевагою я маю на увазі, що з допомогою квантового комп’ютера ви зможете отримати результати швидше, точніше або з більшою енергоефективністю, що не до снаги класичним комп’ютерам.

Чим відрізняється логіка написання алгоритмів для класичних і квантових комп’ютерів?

Я вже трохи згадувала, що квантові комп’ютери послуговуються законами квантової фізики. У квантовій фізиці є такі дивні феномени, як суперпозиція, інтерференція, а також квантова заплутаність. І для розробки квантових алгоритмів потрібно використовувати всі ці три аспекти. Це справді відмінний спосіб мислення й написання алгоритмів.

Інженер, який знається на класичному коді, також має знати квантову фізику, щоб працювати з квантовими комп’ютерами?

Насправді якщо ви знаєте Python, ви вже можете працювати з квантовим комп’ютером. Є окремі фахівці, які мають розумітися на тому, як працює квантовий комп’ютер, щоб перекладати операції для нього. Після них працюють розробники алгоритмів, які також мають розуміти, як використовувати квантові феномени. А от якщо ви розробник моделей, вам не потрібно багато знати про те, як працює квантовий комп’ютер, тому що ви можете користуватися інструментами, які створює розробник алгоритмів. Якщо ви хочете розв’язати якусь проблему, ви будете користуватися алгоритмом. Тобто вам просто треба знати Python.

Ще ми багато займаємося освітою і маємо підручник Qiskit у вільному доступі. Там є відкритий вихідний код, який ви можете використовувати, щоб програмувати на квантовому комп’ютері. Є багато навчальних матеріалів з літніх шкіл, хакатонів. Також ми підтримуємо університети у викладанні цієї теми. І в мережі справді багато доступної інформації.

Зараз штучний інтелект вже закріпився у нашій культурі. На що здатен квантовий комп’ютер разом зі штучним інтелектом?

Звісно, штучний інтелект — це щось, що з нами вже давно. Перший алгоритм розробили ще в 50-х. Але тоді бракувало комп’ютерних потужностей. Та сьогодні ми маємо потужні комп’ютери й можемо вже зробити дуже корисний штучний інтелект.

У контексті квантових комп’ютерів теж існує інтерес до машинного навчання та квантового машинного навчання, тобто використання квантових особливостей для машинного навчання. І тут цікавою є проблема класифікації. От ви хочете класифікувати й відокремити сині крапки та жовті крапки. Використовуючи квантову заплутаність, це можна зробити з набагато вищою точністю. І це теоретично та практично доведено на невеликих моделях. Вони показали, що завдяки квантовим комп’ютерам можна покращити класифікацію в машинному навчанні. Це лише один приклад використання алгоритмів штучного інтелекту в квантових комп’ютерах.

В одному з інтерв’ю ви сказали, що квантові комп’ютери більше не є темою наукової фантастики, бо зараз вони вже реальні. Але я помітила, що в науковій фантастиці вони досі є. І ця репрезентація в культурі впливає на те, як люди уявляють ці технології. Один з прикладів, що спадає мені на думку, — серіал «Devs» (з англ. «Розробники»). Не знаю, чи ви чули про нього, але там була ідея, якщо я правильно пам’ятаю, що в детерміністичному та обчислюваному всесвіті ми можемо побудувати квантовий комп’ютер, здатний моделювати минуле та майбутнє. Ця ідея видається вам науково-фантастичною чи правдивою?

Я гадаю, що це залежить від того, яке майбутнє ви маєте на увазі. Якщо ви говорите, наприклад, про моделювання погоди та хочете передбачити, як зміниться погода в майбутньому, тоді, звичайно, з більшою обчислювальною потужністю ви зможете краще моделювати майбутнє.

Адже ми хочемо використовувати потужніші квантові комп’ютери для передбачення певних речей, для прорахунку сценаріїв. А також застосовувати їх у таких сферах, як медицина. Наприклад, дуже складно знайти ліки проти певних хвороб, бо в кожної людини хвороба різна. Тому потрібно рухатися більше в напрямку персональної медицини, яку вже довго обговорюють. Але дуже складно повністю зрозуміти тіло або (як перший крок у цьому напрямку) згортання білка. Тож виникає багато складних питань.

Я думаю, що багато чого можна зробити з більшою обчислювальною потужністю. Якщо ви поглянете назад у 70-ті, коли почалася ера класичних мікропроцесорів, то тоді ніхто не міг уявити собі речі, які ми робимо сьогодні. У нас є мобільні телефони, годинники, які ми можемо приєднати до смартфона, і з його допомогою можна виконувати навіть складні обчислення. Але тоді люди не могли цього передбачити. Я почуваюся трохи так само стосовно квантових комп’ютерів. Сьогодні ми не можемо насправді передбачити, що ми зможемо робити з ними в майбутньому.

Чи є якісь ризики щодо можливостей квантових комп’ютерів, через які людству варто непокоїтися? 

Звісно, тут теж є свої ризики. Один з них (його зараз часто обговорюють) — це так званий алгоритм Шора. Його розбили, гадаю, у 1994 році. Теоретично доведено, що завдяки алгоритму Шора ви можете з легкістю ідентифікувати прості числа, навіть дуже великі. А на цьому базується криптографія. І квантовому комп’ютеру для розкладання великих чисел потрібно не 300 років, а 30 секунд. Це означає, що якщо взяти криптографію, якою ми користуємося зараз, тоді можна буде розшифрувати дані, які ми зберігаємо сьогодні. І це ризик, який ми розпізнали дуже-дуже рано і відразу почали працювати над новими методами шифрування, з якими квантові комп’ютери не зможуть швидко впоратися.

Над цим уже досить довго працюють на міжнародному рівні. Кілька років тому Національний інститут стандартів і технології запустив змагання для пошуку нового способу шифрування, який є квантово безпечним. І торік у серпні після кількох раундів відбору й тестування нових алгоритмів для шифрування, так званих quantum-safe encryption methods, було обрано чотири алгоритми, які зараз є стандартом. Ми вже запровадили ці стандарти для зберігання деяких наших продуктів. Так ми можемо впевнитися, що дані, які ми маємо сьогодні, будуть збережені, і коли з’явиться error corrected квантовий комп’ютер з достатньо великою кількістю кубітів, він не зможе зламати ці нові методи шифрування.

Чи пам’ятаєте ви момент, коли вас привабила квантова фізика? 

Насправді я давно захоплювалася математикою. І для мене важливим моментом було усвідомлення того, що насправді я люблю використовувати математику для розв’язання проблем, а також проводити експериментами ручками. Тому я стала фізикинею і спочатку вивчала фізику. У фізиці ви вчитеся мислити логічно, а також збільшуєте вашу терпимість до фрустрації. Але з часом, якщо ви сумлінно працювали над певним питанням і знайшли рішення або зрозуміли, що стоїть за цим питанням, тоді ви відчуваєте таке захоплення, що справді приносить відчуття задоволення.

Вивчення квантової фізики в університеті було досить схожим. На самому початку я бувала дуже фрустрована, тому що нічого не тямила. Але після того, як ти сумлінно стараєшся, читаєш, створюєш зв’язки, ще більше вивчаєш, ти починаєш з’єднувати різні точки, які в тебе є. І тоді приходить розуміння концепцій. І насправді якщо ти розумієш математику, то концепції у квантовій фізиці також зрозуміти набагато простіше. А потім, якщо ти бачиш це все в реальності в лабораторії, що це працює, то відчуваєш неймовірний захват.

Більше про принципи роботи квантових комп’ютерів читайте тут, а про те, чим особливий новий процесор від IBM — отут.