Розуміння, коли квантові комп’ютери перевершать класичні комп’ютери, досягаючи того, що відомо як квантова економічна перевага, залишається вирішальним викликом для вчених, політиків та лідерів галузі, а також командою, яку очолюють Фредерік Меджія, Ганс Гундлах та Джейсон Лінч з Futeretech Lab з MIT, звертаються до цього безпосередньо. Вони вводять загальнодоступний онлайн -калькулятор, який систематично оцінює точку, в якій квантові системи перевершують свої класичні аналоги для конкретних обчислювальних проблем, інструменту, побудованого на існуючих аналітичних рамках. Цей калькулятор дозволяє користувачам досліджувати, як різні технічні фактори, такі як виправлення помилок та швидкість воріт, впливають на ці оцінки та порівняння результатів на основі різних дорожніх карт обладнання та вимог до застосування. Дослідження демонструє, що терміни квантової переваги є напрочуд надійним для деяких проблем, тоді як для інших він критично залежить від досягнення конкретних технічних етапів, пропонуючи цінні уявлення про шлях до практичних квантових обчислень.
Однак створення такого погляду представляє значну проблему, оскільки аналіз квантових переваг залежить як від властивостей алгоритму, так і від технічних характеристик, включаючи виправлення помилок та швидкості воріт. Різні аналізи регулярно роблять різні припущення щодо цих характеристик, створюючи невідповідності та перешкоджають чітким порівнянням. Отже, всебічне розуміння взаємодії між алгоритмічним досягненням та основними обмеженнями обладнання залишається невловимим, перешкоджаючи обґрунтованому прийняттю рішень як в інвестиціях на дослідження, так і стратегічного планування.
Алгоритм Шор та Застосування квантової хімії
Дослідники проаналізували параметри та припущення, що використовуються в аналізах квантових обчислень дорожньої карти, зосереджуючись на розглянутому алгоритмах, припущеннях з обладнання, виправленням помилок та прогнозованими термінами. Основним драйвером для розвитку квантових обчислень є потенціал для порушення поточних алгоритмів шифрування шляхом ефективного факторингу великих чисел, завдання, яке стосується алгоритму Шор. Квантові комп'ютери також обіцяють революцію обчислювальної хімії та матеріалознавства шляхом імітації молекулярних взаємодій та відкриття нових матеріалів. Мета цього аналізу – оцінити, коли квантові комп’ютери будуть досить потужними для загрози поточній криптографії або забезпечити значну перевагу в цих наукових галузях.
Алгоритм Шор вимагає приблизно трьох кубів для кожної цифри числа, що враховується. Алгоритм Гровера, який використовується для пошуку баз даних, забезпечує квадратичний прискорення над класичними алгоритмами. Варіаційний квантовий власний алгоритм оптимізації (VQE) та квантова орієнтовна оптимізація (QAOA) – це алгоритми, що використовуються для квантових проблем з хімією та оптимізацією, потенційно досяжними при меншій кількості кубітів. Центральна метрика-це кількість логічних кубів, виправлених помилок, необхідні для конкретних завдань. Кількість фізичних кубів, необхідних для створення єдиного логічного кітів, є критичним фактором, що потенційно досягає тисячі залежно від якості Qubit та схеми виправлення помилок.
Qubit Connectivity, Coherence Time та Fidelity Gate також відіграють важливі ролі; Обмежене зв’язок збільшує обчислювальні накладні витрати, тоді як довший час узгодженості та вища вірність зменшують помилки. Квантовий об'єм, метрика, що поєднує ці фактори, забезпечує комплексну оцінку квантової продуктивності комп'ютера. Активно розробляються поточні та найближчі платформи квантових обчислень, включаючи IBM Quantum, IonQ та Quera. Виправлення помилок має важливе значення для створення масштабних, надійних квантових комп'ютерів, але це вимагає значних накладних витрат з точки зору фізичних кубів. Коди поверхні – це провідна схема виправлення помилок, і теорема порогу говорить про те, що виправлення помилок може придушити помилки в експоненціальному масштабі, якщо швидкість помилок фізичних кубітів нижче певного порогу.
Кінцева мета-побудувати квантові комп'ютери, стійкі до несправностей, які можуть надійно працювати навіть у присутності помилок. Факторія 2048-бітного ключа RSA, орієнтир для порушення поточної криптографії, потребує приблизно 6144 логічних кубів. Багатострокові квантові комп'ютери, ймовірно, матимуть сотні або кілька тисяч фізичних кубів, придатні для вивчення алгоритмів та вирішення невеликих проблем. Середньострокові комп'ютери протягом п'яти-десяти років можуть мати тисячі фізичних кубів і кілька сотень логічних кадів, що потенційно демонструє квантову перевагу для конкретних проблем, але ще не порушуючи криптографію.
Довгострокові комп’ютери, що перевищують десять років, потребуватимуть мільйонів фізичних кубів та тисяч логічних кубів, щоб зламати RSA-20148, що представляє значну інженерну проблему. Хронологія розриву RSA є невизначеним, але, ймовірно, щонайменше за десятиліття, і потенційно набагато довше. Аналіз передбачає постійний прогрес у якості QUBIT, масштабованість виправлення помилок та розвитку алгоритму, визнаючи, що різноманітність апаратних засобів та класичні досягнення обчислень також впливатимуть на прогрес.
Прогнозування квантової переваги для типів проблем
Дослідники розробили веб-інструмент, калькулятор квантової економічної переваги, щоб передбачити, коли квантові комп'ютери перевершать класичні комп’ютери для конкретних обчислювальних проблем. Цей інструмент розраховує терміни квантової вигоди, розглядаючи такі технічні характеристики, як виправлення помилок, швидкість затвора та підключення до Qubit, що дозволяє легко порівняти різні аналізи та апаратні дорожні карти. Рамка дозволяє користувачам оновлювати припущення щодо цих характеристик, адаптування прогнозів до конкретних додатків та типів обладнання. Порівняльні аналізи цілої факторизації та пошуку бази даних, використовуючи систему надпровідної системи IBM, комп'ютер IONQ ION-пастки та нейтральну систему атома Quera.
Для цілої факторизації аналіз вказує на те, що, за прогнозами, апаратне забезпечення IBM здатне порушити 2048-бітне шифрування близько 2034 року, припускаючи постійні вдосконалення технології Qubit. Цей прогноз ґрунтується на екстраполяції поточних тенденцій у фізичних логічних співвідношеннях кітів та показниках поліпшення. Дослідники виявили, що надпровідні кубіти IBM демонструють уповільнення обладнання через час 12 наносекунд, тоді як система іонних пасток IONQ має повільну швидкість воріт 600 000 наносекунд. Нейтральна система атома Quera потрапляє між ними, зі швидкістю 250 наносекундних воріт. Припускаючи, що послідовний рівень поліпшення 23% на рік у фізичному логічному співвідношенні квіта та 10% річного зниження як квантових уповільнень, так і накладних витрат, команда прогнозувала роки, коли квантова економічна перевага буде досягнута для кожної проблеми та апаратного типу. Ці прогнози демонструють здатність інструменту оцінювати взаємодію між можливостями обладнання та алгоритмічними показниками, забезпечуючи цінну інформацію для дослідників, політиків та лідерів бізнесу.
Квантові терміни переваги та стратегії розвитку
Калькулятор квантової економічної переваги являє собою практичний інструмент для вивчення термінів для квантової переваги та того, як різні підходи до розвитку впливають на них. Побудований на класичній рамці з зайця та квантової черепахи, калькулятор перетворює теоретичні поняття в настроювану модель, що дозволяє користувачам аналізувати різні сценарії та припущення щодо квантових апаратних та алгоритмів. Включивши нові входи та можливості, інструмент розширює сферу аналізу квантової економічної переваги (QEA), забезпечуючи більш детальне розуміння факторів, що сприяють квантової переваги. Початкові аналізи за допомогою калькулятора пропонують потенційні програми квантових обчислень, що виникають у 2030 -х роках.
Важливо, що інструмент підкреслює, що критичні фактори досягнення переваги залежать від конкретного алгоритму; Номери Qubit є найважливішими для таких алгоритмів, як Shor's, тоді як квантова швидкість комп'ютера є більш важливою для таких алгоритмів, як пошук Гровера. Автори визнають, що калькулятор прогнозує перший рік будь -яку квантову перевагу, яка може бути знайдена, не обов'язково, коли перевага буде реалізована для певного розміру проблеми. Майбутня робота може зосередитись на вдосконаленні цих прогнозів та дослідженні впливу проблем із завантаженням даних, які в даний час потребують використання квантової пам'яті випадкового доступу (QRAM) для певних проблем. Зрештою, пристосованість та доступність калькулятора, що надає можливість дослідникам та зацікавленим сторонам, щоб краще зрозуміти та орієнтуватися на еволюціонуючий ландшафт квантових обчислень.
