Transcription
Это мое интервью с Джерри Чау из IBM. Он является IBM Fellow и директором квантовых систем в IBM Quantum Computing. Он знает много о квантовых вычислениях, чем я стал интересоваться в последнее время. В этом интервью мы обсуждаем все, от основ квантовых вычислений до трудностей, с которыми мы сталкиваемся, до того, как это может повлиять на искусственный интеллект, и ломает ли шифрование, когда мы внедряем квантовые технологии в производство. Мы охватили множество интересных тем, посмотрите, вот оно.
Итак, Джерри, большое спасибо, что присоединились к нам сегодня. Я очень рад поговорить с вами. Я абсолютный новичок в области квантовых вычислений, и я помню, как видел вашу презентацию на аналитическом мероприятии IBM в конце прошлого года. Вы смогли объяснить квантовые вычисления такими простыми терминами, что я понял, что было замечательно. Я очень рад, что вы здесь и можете пообщаться со мной сегодня.
Отлично, рад быть здесь, и спасибо за добрые слова о той презентации.
Да, я имею в виду, что квантовые вычисления, мягко говоря, это продвинутая тема. Я думаю, некоторые люди понимают, что это такое. У меня было довольно общее представление о том, что это, но, может быть, вы сможете объяснить это в самых простых терминах: что такое квантовые вычисления и каково текущее состояние квантовых вычислений?
Я думаю, что это, безусловно, очень захватывающее поле и захватывающее направление для работы. Но также, я думаю, это сталкивается с тем, что люди действительно хотят знать суть: что такое квантовые вычисления и как они работают. Мы иногда забываем задавать вопросы о том, как работают наши обычные компьютеры. Мы часто просто принимаем это как должное. Но в конце концов, то, что мы пытаемся построить с помощью квантовых вычислений, — это действительно другая форма вычислений. Долгое время мы вычисляли на основе представлений данных, которые представлены информационными носителями, такими как биты — нули и единицы. Это то, как мы знаем, как обрабатывать информацию, это то, как мы построили целую экосистему вычислительных инструментов, которая продвинула наши современные вычисления.
Существует закон Мура и все остальное о прогрессе технологий на протяжении многих десятилетий, которые увеличили наши вычислительные возможности с традиционными битами. Но квантовые вычисления полностью меняют основную природу того, как можно обрабатывать информацию. Это связано с тем, что основной единицей информации больше не является бит, а квантовый бит, и они следуют правилам квантовой механики. Здесь мы можем углубиться в детали того, что это все значит, но на самом деле это просто означает, что информация следует другим наборам правил, и математика, по которой обрабатывается информация, отличается. Таким образом, у нас есть возможность решать определенные типы задач или проблем гораздо более эффективно, а в некоторых случаях даже экспоненциально лучше, чем с традиционным битовым компьютером. Итак, это действительно то, что отличает квантовые вычисления: существует совершенно другая математическая структура, лежащая в основе того, как обрабатывается информация и как представляются данные. Таким образом, у нас есть возможность использовать это преимущество с помощью квантовых вычислений для определенных задач.
Это действительно хорошее объяснение. Вы упомянули, что есть некоторые случаи использования, в которых квантовые вычисления действительно превосходят то, что мы можем сделать с традиционными вычислениями. Я слышал о случаях, когда традиционному компьютеру потребовались бы миллиарды лет, чтобы вычислить что-то, в то время как квантовому компьютеру потребуется всего несколько минут, что довольно безумно, если об этом подумать. Исправьте меня, если я ошибаюсь, и, может быть, вы могли бы упомянуть несколько примеров таких случаев использования, где квантовые вычисления действительно превосходят.
Да, да, это определенно тот разрыв, о котором мы говорим. Мы говорим о проблемах, которые вы никогда не смогли бы решить с классическими традиционными компьютерами, и теперь мы открываем дверь к возможности их решения с помощью квантовых компьютеров. Так что это действительно идея. Когда вы говорите о чем-то, что, если бы у вас был самый мощный суперкомпьютер в мире, могло бы занять какое-то неизвестное количество времени, мы надеемся, что у нас есть правильная структурная проблема, которую мы можем решить на квантовом компьютере за гораздо более короткое время. Проблемы, которые мы можем решить, вероятно, самые известные, которые были предложены в рамках алгоритмического исследования в середине 90-х, это факторизация больших чисел. Это связано с современным шифрованием. Дело в том, что мы можем легко умножать числа, но обратный процесс экспоненциально затратен для классических компьютеров. И в середине 90-х был разработан теоретический алгоритм, известный как алгоритм Шора, который мог бы сделать это за экспоненциально более короткое время с использованием квантового компьютера.
Но затем, знаете, другие приложения, такие как изучение молекулярной структуры, понимание основ природных материалов с точки зрения того, как электроны взаимодействуют друг с другом. Это очень важно для открытия новых материалов и понимания взаимодействий между различными молекулярными структурами, что очень важно для таких вещей, как открытие лекарств. И здесь мы снова сталкиваемся с проблемой, которая экспоненциально увеличивается с точки зрения классических ресурсов, когда у вас есть очень сложная молекула или молекулярная структура. Вы в конечном итоге получаете экспоненциально большое количество взаимодействий между различными электронами, и это становится очень трудно моделировать. Существуют способы сделать это с помощью классических компьютеров, где вы можете это приблизить, но это также становится очень дорогим с точки зрения использования классических вычислительных ресурсов. И просто так получается, что именно тот способ, которым электроны взаимодействуют друг с другом, является квантово-механическим по своей природе. Таким образом, мы можем смоделировать это и фактически сопоставить это с кубитами, над которыми мы имеем контроль и их взаимодействиями, над которыми мы также имеем контроль. Итак, это действительно та сила, где мы можем использовать другое представление этой проблемы на квантовом компьютере и иметь возможность ее решить.
Вы упомянули шифрование, и я хочу немного задержаться на этом. Шифрование — это действительно основная защитная мера всех традиционных вычислений. Это также то, что позволяет криптоактивам, таким как биткойн и эфириум, работать. Но если вдруг квантовые компьютеры смогут как бы обратным образом выяснить, как сломать эти шифрования, что это на самом деле означает? Я знаю, что многие говорят, что это конец криптовалюты, конец шифрования. Это правда? Это преувеличение? Как людям об этом думать?
Я думаю, что стоит думать об этом не как о чем-то, что произойдет внезапно. Вся суть обсуждения этого сейчас заключается в том, что мы можем проецировать, когда это произойдет, и мы строим технологии, чтобы достичь этого. Но суть в том, что существуют квантово-защищенные и квантово-устойчивые криптографические методы. Существуют различные типы математических структур, которые вы можете построить для своей криптографии, такие как структуры решеток. В прошлом году было поддержано несколько протоколов Национальным институтом стандартов и технологий как квантово-безопасные протоколы. Они существуют. Основная проблема с их использованием заключается в инерции: заставить целую индустрию или индустрии переместить все свои данные и свою криптографическую защиту на новый стандарт и новый протокол. Никто не хочет делать это самостоятельно, это очевидно накладно. Но вы начинаете видеть, как отрасли начинают говорить об этом, от телекоммуникационной до банковской, и они знают, что этот день приближается. Квантовые компьютеры будут способны сломать шифрование, которое они обычно используют, и это всего лишь вопрос нахождения правильного момента, чтобы начать перемещение данных и принятие многих из этих квантово-устойчивых, квантово-безопасных протоколов.
Вы сказали, что это не будет чем-то, что произойдет сразу. Это довольно интересно, если подумать, что не будет какого-то единственного актера, который вдруг откроет, как делать квантовые вычисления в масштабе в своем гараже. Это так сложно, так сложно и так дорого. Можете ли вы представить, что это произойдет в будущем, или сейчас есть только очень немногие компании, которые работают над квантовыми вычислениями, и IBM — одна из них? Как людям об этом думать?
Да, верно. Я думаю, что вы должны рассматривать это с точки зрения того, что мы строим инфраструктуру на уровне центров обработки данных, суперкомпьютеров, аппаратного обеспечения, а также сетевой инфраструктуры, которая необходима, чтобы сделать это полностью используемым вычислительным сервисом. Это не обязательно что-то, что можно сделать в гараже. Это было бы довольно весело, если бы это было так, но это скорее капиталоемкие инвестиции, чтобы это построить. Это не одноразовая вещь, которая появляется из ниоткуда. У нас есть заявленные дорожные карты. Я, безусловно, в IBM показал как в нашей истории, что мы можем делать год за годом, так и прогнозируя, где мы хотим быть год за годом.
Когда я был маленьким, и впервые увидел материнскую плату, я был полностью очарован ею. Это действительно изменило траекторию моей жизни. Я знал, что хочу заниматься технологиями. Я не знаю, что-то было в этой зеленой материнской плате, на которой можно было увидеть все маленькие транзисторы. И когда я смотрю на фотографию квантового компьютера, я испытываю то же самое чувство. Это просто невероятный механизм и чрезвычайно сложный. Я сейчас покажу фотографию, по крайней мере, одной из версий. Можете ли вы рассказать о высокоуровневых компонентах, которые входят в создание квантового компьютера? Я знаю, что охлаждение — это важный аспект, но, может быть, вы могли бы просто рассказать о основных элементах.
Да, абсолютно. Я думаю, что мы определенно рады, что изображение, которое люди иконографически имеют о квантовом компьютере, на самом деле основано на технологии, которую мы строим в IBM. Но, чтобы быть конкретным, мы используем технологию на основе сверхпроводящих кубитов. Итак, есть полупроводники, о которых мы все знаем, и материалы, которые входят в наши процессоры, ЦП и ГП. Но мы используем другой набор материалов — сверхпроводники, такие как алюминий, ниобий, титановый нитрид. Это разные типы сверхпроводящих материалов, которые ведут себя очень странно, когда вы их охлаждаете. Они сверхпроводят, то есть у них фактически нет сопротивления. Когда вы начинаете строить структуры или схемы из этих материалов, вы можете заставить их вести себя интересным образом. С правильными элементами схемы, используя эти материалы, мы можем строить кубиты, которые ведут себя квантово-механически. Мы можем соединять их вместе и создавать, по сути, чип, полный этих кубитов, чтобы действовать как ядро квантового процессора, который вы можете использовать для квантовых вычислений.
Но ключевое для этих сверхпроводящих кубитов — это то, что они должны быть охлаждены, чтобы функционировать должным образом. Для этого их нужно охладить до примерно 10-15 милли Кельвина. Если мы подумаем о шкале температур, мы знаем, что 0 градусов — это когда вода замерзает, и это около 273 Кельвина. Если мы идем до 77 Кельвина, это где у нас есть жидкий азот. Мы знаем о жидком азоте, его используют для некоторых коктейлей или для приготовления мороженого. Это уже довольно холодно. Если вы выйдете в открытый космос, это около 4 Кельвина, и мы сейчас даже на несколько порядков величины холоднее, чем это. Нам нужно охладить эти устройства до феноменально низких температур. Что действительно круто, так это то, что это не такая уж сложная технология, чтобы достичь таких низких температур. Существуют холодильники, которые позволяют нам это сделать просто нажатием кнопки. Это использует технологию, известную как криогенные холодильники с разбавлением. Используя различные комбинации насосов и циклов потока гелия и изотопов гелия, мы можем построить эти холодильники, которые позволяют нам охладить эти устройства до 15 милли Кельвина.
Когда вы смотрите на фотографию квантового компьютера, это выглядит как золотая люстра с различными элементами. На самом деле вы смотрите на внутреннюю часть одного из этих криогенных холодильников, который сам охлаждает чип, который находится внизу и достигает этой температуры. Конечно, есть много вещей, которые вам нужны, кроме охлаждения. На самом деле криогенная инфраструктура сама имеет несколько стадий охлаждения, так что каждая пластина, которую вы видите внутри, становится последовательно холоднее. Обычно это не функционирует, когда оно полностью открыто. Когда оно открыто, это для нас, чтобы посмотреть. Но обычно это все закрыто различными тепловыми экранами, и каждый слой имеет разную температуру. Он идет от комнатной температуры до 50 Кельвина, до 4 Кельвина, до 800 милли Кельвина, 100 милли Кельвина и затем до 15 милли Кельвина, где находится процессор. Остальная архитектура охлаждается, как провода, которые идут к кубитам, охлаждают другие пассивные компоненты, которые могут кондиционировать сигналы, которые нам нужны для управления кубитом, и другие компоненты, которые усиливают сигналы, поступающие от квантового процессора, чтобы мы могли фактически оцифровать и превратить сигналы с этого сверхпроводящего квантового процессора в классические данные, нули и единицы, с которыми мы можем что-то сделать, используя традиционные классические компьютеры.
Так что, если я правильно понимаю, вы переводите квантовый компьютер, а затем в конце преобразуете его в двоичный код. Я правильно понял?
Да, абсолютно. Вы должны думать об этом как о квантовом компьютере. В конце концов, мы можем контролировать вещи только в классическом мире, поэтому мы можем программировать только с теми вещами, которые мы можем. Нам все еще нужно использовать классические компьютеры, чтобы фактически взаимодействовать с этим. Таким образом, во многих отношениях входные данные все еще классические, выходные данные все еще классические. Это просто внутри механизма квантового компьютера проходит через эту другую математическую формализацию, чтобы использовать квантовую механику для обработки информации совершенно другим образом, что значительно расширяет возможности того, что мы можем вычислить.
Но в конце концов, полный квантовый компьютер — это не только холодильная установка. Он также включает в себя управляющую электронику, которая также является классической, а также классический компьютер, который действует как контроллер или даже традиционный вычислительный кластер, который предварительно и постобрабатывает результаты, которые поступают с квантового компьютера таким образом, что это становится циклом. Вы не просто запускаете это один раз и все. Вам нужно делать много вещей, где вы передаете данные между вашим классическим и квантовым компьютером.
Вы говорили о том, что входные и выходные данные являются двоичными или классическими вычислениями. Как выглядит программный слой квантовых вычислений? Мне кажется, это было бы невероятно сложно. Существуют ли стандартизированные библиотеки? Поговорите об этом немного.
Да, это отличный вопрос. Я думаю, что аппаратное обеспечение без программного обеспечения действительно бесполезно, в некотором смысле, в большинстве случаев. Когда мы впервые разместили эти системы в облаке в 2016 году, мы выставили простую машину с пятью кубитами в облаке для пользователей. И прямо тогда нам нужно было определить, как мы позволим людям программировать это, потому что до этого момента многие эксперименты, которые мы проводили, были сделаны физиками, квантовыми физиками, экспериментаторами, которые поворачивали ручки и смотрели на циферблаты, получая результаты. Это не настоящая вычислительная модель, но мы определили простой графический интерфейс в тот момент, который был основан на элементе, называемом квантовой схемой. Квантовая схема — это реальная единица вычислений. Если кубит — это единица информации, то квантовая схема — это единица вычислений. Она включает в себя различные операции над кубитами и измерения этих кубитов для возврата классических результатов. Подумайте об этом как о низкоуровневом языке ассемблера квантового компьютера. Так же, как в классическом компьютере мы говорим о построении на уровне логических вентилей, у нас есть аналогия с этим уровнем квантовых схем для квантового компьютера.
Но затем нам нужно построить уровни абстракции поверх этого, чтобы сделать это более удобным, так же, как вы бы сделали это в классическом компьютере, чтобы на самом деле превратить это в библиотеки, которые можно вызывать для различных приложений. Итак, следующий уровень этого был в 2017 году, когда мы представили Qiskit, что является сокращением от Quantum Information Software Development Kit. Qiskit начал закладывать различные API для доступа, которые, по нашему мнению, пользователи должны были иметь возможность использовать. Существуют уровни, касающиеся того, как сопоставить проблемы, как оптимизировать проблемы или как фактически выполнять эти квантовые схемы на физическом оборудовании. Мы построили эти различные уровни и начали развивать сообщество в плане обучения программированию в Qiskit. Сегодня Qiskit — это самый популярный программный инструмент в этом отношении. Но мы все еще находимся в процессе дальнейшего определения этих абстракций. У нас теперь есть гораздо лучшее представление о том, что нам не нужно, чтобы все знали все тонкости работы с кубитами или говорили на ассемблере. Когда вы программируете свой компьютер, вы не программируете в физической архитектуре вентилей. Вам нужны библиотеки, функции, и мы строим эти уровни абстракции сегодня. Особенно мы сейчас видим, что квантовые вычисления лучше всего использовать в рамках вашего полного набора вычислительных инструментов. Вам нужно использовать ваши традиционные облачные конечные точки, вам нужно использовать ваши традиционные, и вы, возможно, захотите вызвать какой-то кластер GPU как часть ваших вычислений. Таким образом, нам нужно быть в состоянии использовать эти различные формы вычислений в эластичной манере для различных типов проблем. Мы строим все эти уровни абстракции, все эти части, которые в конечном итоге ведут к тому, что мы только что представили концепцию функций Qiskit в прошлом году, которые более ориентированы на приложения. Если ваша конечная проблема не в химии, то для этого есть функция. Если ваша конечная проблема в оптимизации, то для этого есть функция. И они сопоставят вашу проблему с квантовыми схемами и так далее, но вам не нужно обязательно об этом знать.
Я хочу немного углубиться в то, о чем вы только что говорили. Вы сказали, что разработчики должны будут фактически использовать правильный тип вычислений для своей задачи. Теперь один из вопросов, который я хотел вам задать, — должны ли люди рассматривать квантовые вычисления как полное будущее вычислений? Заменит ли это традиционные вычисления полностью? Вы уже частично ответили на это, но, может быть, вы могли бы немного подробнее об этом рассказать.
Да, вы правы. Я думаю, что это действительно хороший вопрос и, возможно, распространенное заблуждение, что это просто заменит все. На самом деле это не так. Это хорошо для определенных вещей. Язык кубитов или язык квантовых схем — это разные представления данных, которые лучше всего подходят для решения определенных проблем, которые наиболее эффективно сопоставляются с квантовыми компьютерами. Есть другие проблемы, которые лучше всего подходят для тензорных сетей, и поэтому использование кластеров GPU. И, конечно, есть еще те проблемы, которые лучше всего подходят для традиционных битов, когда вы используете обычные архитектуры ЦП. Мы действительно видим это. В IBM мы называем биты, нейроны и кубиты тремя различными вычислительными представлениями, которые объединяются как будущее вычислений. В конце концов, вам понадобятся все они. В некотором смысле тензоры и квантовые схемы просто расширили возможности вычислений, которые у вас есть под рукой.
Джерри, мы знаем о вселенной проблем, которые можно решить с помощью квантовых вычислений, или мы все еще разбираемся с этим сейчас?
Это еще один отличный вопрос, и мы все еще разбираемся с этим. Я думаю, что большая часть здесь заключается в том, что, как я упоминал ранее, мы упомянули несколько случаев использования, таких как взлом шифрования и понимание молекулярной структуры. Существуют некоторые известные алгоритмы, есть некоторые известные проблемы, которые на бумаге математически доказаны, что есть ускорения и выгоды от использования квантового компьютера. Они могут требовать определенного размера квантового компьютера и определенного количества выполнений или размера схемы. Но что fascinates, так это то, что есть так много того, что мы не знаем, и это уже за пределами того, что вы можете смоделировать классически с теми же типами квантовых схем. Существует целая неосвоенная область исследования и открытия новых алгоритмов, чтобы использовать это как вычислительный ресурс.
Это имеет много смысла. И затем, продолжая эту тему, я чрезвычайно увлечен искусственным интеллектом. Большая часть видео, новостной рассылки и всего контента, который я создаю, посвящена ИИ, и я действительно не понимаю пересечения между квантовыми вычислениями и ИИ. Я бы хотел получить ваше мнение о том, как людям в индустрии ИИ следует думать о квантовых вычислениях. Где это, что мы можем ожидать в будущем?
Да, это хороший вопрос, и я думаю, что это действительно интересная тема. Я вижу это как две части: ИИ для квантовых вычислений и квантовые вычисления для ИИ. На первом фронте ИИ для квантовых вычислений — это относительно просто. Идея заключается в том, что, например, ассистент кода, который мы представили в прошлом году, может использовать модели, чтобы помочь разработчикам более эффективно программировать в Qiskit, основываясь на ранее обученном коде. Это почти простая самопомощь. Модели ИИ также могут играть роль в определенных задачах оптимизации. С точки зрения сопоставления конкретной схемы в ее наиболее оптимальной форме для работы на оборудовании, мы представили инструмент в прошлом году, называемый службой ИИ-транспилятора, который выполняет такое сопоставление. Он использует различные принципы обучения с подкреплением для достижения этой оптимизации, где он может фактически работать лучше, чем некоторые стандартные схемы транспиляции или компиляции.
Это еще одна область, которую мы определенно видим. Я думаю, что в этом направлении использование ИИ для оптимизации рабочих процессов, как лучше разбить проблемы — это еще одна неосвоенная область, которую нам нужно продолжать исследовать. Теперь квантовые вычисления для ИИ — это немного более сложная и нюансированная тема. Люди говорят о квантовом машинном обучении уже долгое время с точки зрения того, что на самом деле существуют некоторые исследования алгоритмов для выполнения определенных задач машинного обучения, таких как классификация, которые используют квантовые схемы. Здесь все еще идет много исследований, чтобы найти, каковы могут быть преимущества. Интересный момент заключается в том, что проблема шифрования, о которой мы говорили ранее, может быть представлена как проблема классификации, где это на самом деле структурированная проблема данных, где вы пытаетесь найти эту внутреннюю структуру факторов большого числа. И оказывается, что это хорошо сопоставляется с квантовыми схемами и плохо сопоставляется с традиционными моделями машинного обучения, такими как опорные векторные машины.
Таким образом, существует целая область исследований, чтобы найти, где есть интересные наборы данных, которые имеют эту основную структуру, которая хорошо подходит для использования квантовых компьютеров для выполнения некоторых из этих задач машинного обучения более эффективно.
Пожалуйста, продолжайте.
И затем, знаете, находить новые алгоритмы, которые используют квантовые схемы в этой области машинного обучения и ИИ, — это совершенно верно. И еще одна вещь, которая, я думаю, действительно захватывающая и, в некотором смысле, открыта для нас для исследования, заключается в том, что, когда мы строим эти суперкомпьютеры, высокопроизводительные вычисления будущего, где, с нашей точки зрения, мы называем это квантово-центральными суперкомпьютерами, у нас будут ГП, у нас будут ЦП и у нас будут QPU, которые будут сосуществовать. Существует возможность действительно найти, и это, возможно, менее утверждение о ИИ, а больше утверждение о нахождении правильных типов проблем, чтобы сопоставить их с этими различными конечными точками. Может быть, так случится, что есть задачи ИИ, которые хорошо сопоставляются с этими различными конечными точками, но это почти что-то, что нам нужно построить, чтобы исследовать это. Мы уже пытаемся найти ключевых партнеров, чтобы построить эту инфраструктуру будущего вычислений, чтобы справиться с этим.
В последние несколько недель вышло несколько актуальных историй о квантовых вычислениях, и я хотел бы получить ваше мнение по этому поводу.
Несколько недель назад Google опубликовал статью о проекте под названием Willow. Я прочитал заголовки и попытался понять, о чем идет речь, но, возможно, вы сможете объяснить, что они смогли достичь простыми словами, а затем, каково ваше мнение об этом, как о глубоком исследователе.
Да, вы правы. Willow — это устройство, которое позволяет им изучать квантовую коррекцию ошибок. Они смогли рассмотреть конкретный код коррекции ошибок, известный как поверхностный код, и показать, что он хорошо работает в качестве логической памяти. Давайте сделаем шаг назад.
Самая большая проблема с созданием этих квантовых компьютеров, которые у нас есть сегодня, заключается в том, что у них есть ошибки. Мы говорим о строительстве сверхпроводящих кубитов. Это маленькие металлические структуры, встроенные в подложки. Они фактически представляют собой маленькие электромагнитные антенны, которые мы ожидаем, что будут вести себя исключительно на атомном уровне, чтобы демонстрировать такие квантово-механические явления. Но, как вы понимаете, эти вещи — маленькие антенны, и они любят взаимодействовать с другими вещами в окружающей среде. То, как вы изготавливаете устройства, как вы их упаковываете, как вы контролируете устройства и подводите к ним сигнальные провода — все это может привести к потере вашей квантовой информации. У вас есть эти кубиты, и вам нужно программировать эти кубиты, и вам нужно управлять этими кубитами, связывать их и выполнять операции над ними на уровне сборки. Но если вы теряете информацию после выполнения нескольких операций, то у вас нет вычислений. В конце концов, для любой платформы кубитов нам нужно решать эти типы ошибок. Существуют различные стратегии для этого, такие как подавление ошибок и смягчение ошибок, которые позволяют вам понять шум на фундаментальном уровне и удалить шум определенными способами, запуская несколько схем. Это то, как мы делаем смягчение ошибок. Но затем есть коррекция ошибок, где мы фактически используем концепции кодов коррекции ошибок, которые также распространены в классической теории информации. Например, очень простой классический код информации — это что-то вроде кода повторения. Если вы боитесь, что ваш один бит может иметь ошибку, сделайте его копию дважды, чтобы получить три бита, и выберите тот, который является большинством. Забавная вещь о квантовых битах заключается в том, что вы не можете просто сделать такую копию, и поэтому вам нужно на самом деле строить более сложные коды, которые позволяют вам находить определенную информацию о кубитах, не теряя информацию, которую несут кубиты.
В конце концов, идея квантовой коррекции ошибок заключается в том, что вам нужно встроить больше физических кубитов в сеть, которая позволяет вам кодировать информацию кубита в большем количестве кубитов. Поверхностный код, который Willow тестирует, является очень популярным кодом коррекции ошибок. Идея заключается в том, чтобы создать решетку ближайших соседей из кубитов, и некоторые из этих кубитов являются так называемыми кубитами, несущими данные, то есть они фактически хранят информацию, которую вы хотите сохранить. Другие кубиты в этой решетке — это кубиты синдрома ошибок, которые вы фактически измеряете, чтобы находить ошибки, которые происходят на других кубитах. Я думаю об этом как о большой игре в сапера, где вы пытаетесь отметить определенные кубиты, которые скажут вам, что на этих других есть ошибка. Исходя из этого, вы можете понять, где вам нужно внести коррекции в информацию, несущую кубиты.
Теперь поверхностный код — это очень популярный код, который люди изучают, чтобы сделать и исследовать коррекцию ошибок. Но одно из основных ограничений заключается в том, что он очень дорог в терминах количества кубитов, которые вам нужны, чтобы фактически закодировать логическую информацию кубита. Иногда вы слышите, что для создания полноценного квантового компьютера требуется несколько миллионов, десятков миллионов или даже сотен миллионов кубитов, потому что люди думают об этом с точки зрения необходимости встраивания коррекции ошибок в такие архитектуры, как поверхностный код. В IBM мы изучаем, как строить более масштабируемые коды коррекции ошибок, и в прошлом году мы представили другой тип кода коррекции ошибок, называемый кодом проверки с низкой плотностью. Мы не будем углубляться в технические детали, но он снижает накладные расходы по количеству физических кубитов, необходимых для логических кубитов, на порядок величины. Таким образом, чтобы построить разумно масштабируемую систему, нам нужно будет всего 10 000 или 100 000 кубитов вместо нескольких миллионов.
Понял. Это много очень сложных тем, которые вы только что охватили, и я на самом деле хочу задать вам быстрый вопрос по этому поводу. Если кто-то абсолютно очарован квантовыми вычислениями, как лучше всего учиться и начать свое путешествие?
Что касается обучения, у нас есть много учебного контента на IBM Quantum. Вы можете найти его на ibm.com/quantum. Там много учебных ресурсов, которые помогут вам от запуска вашей первой квантовой схемы на реальном квантовом оборудовании до изучения основ коррекции ошибок и того, что значит программировать квантовый компьютер. Все это доступно. У нас также есть серия видео от всемирно известного эксперта Джона Уоттса, который подробно объясняет многие из этих концепций. Я оставлю ссылки, которые вы только что упомянули, в описании ниже, чтобы люди могли легко их найти. Я также покажу их на экране прямо сейчас. Так что, если вы заинтересованы в квантовых вычислениях, пожалуйста, посетите IBM, ознакомьтесь с этим, начните свое учебное путешествие. Я настоятельно рекомендую это.
Второй актуальный вопрос, который я хотел поднять, — это то, что Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, сказал всего пару недель назад о сроках квантовых вычислений. Очевидно, что он очень глубоко заинтересован в определенном типе вычислений, поэтому, вероятно, ему удобно, что это может быть далеко или, возможно, нет. Джерри, я хотел бы получить ваше мнение о его взгляде. Может быть, вы могли бы просто повторить, что именно он сказал, а затем, прав ли он, не прав или где-то посередине?
Мне трудно точно сказать, что было у него на уме, когда он это сказал. С моей точки зрения, да, это, безусловно, удобно говорить об этом, когда вы пытаетесь продвигать ГП как единственное решение. Но с точки зрения IBM мы хотим вложить наши деньги в то, что мы говорим, и в том, чтобы предоставить ценность. Мы пытаемся показать дорожную карту, где мы можем действительно предоставить такую ценность пользователям в масштабе. У нас есть многолетняя дорожная карта, которую мы выполняем год за годом, в плане масштабирования технологии на очень базовом уровне квантового процессора, начиная с построения до уровней абстракции с точки зрения удобства использования программного обеспечения и построения в Qiskit. Мы определенно нацелены на то, чтобы в этом десятилетии предоставить пользователям квантовый компьютер с коррекцией ошибок в 2029 году, а затем еще более крупную машину с коррекцией ошибок к 2033 году. Мы определенно видим это как нашу дорожную карту и как мы чувствуем, что будем предоставлять такую дифференцированную ценность для квантовых компьютеров. Не для замены ГП, не для замены традиционных компьютеров сегодня, а для дополнения этого и работы вместе с этим.
Где люди могут найти эту дорожную карту, этот график, который представила IBM?
Да, мы можем поделиться этим. Это может быть графика, которую мы можем показать вам. Это абсолютно возможно. Я покажу это на экране, пока вы об этом говорите, и также оставлю ссылку на это в описании ниже.
Хорошо, Джерри, последний вопрос для вас. Я знаю, что вы очень заняты, у нас осталось несколько минут. Мне очень интересно, как вы пришли в квантовые вычисления. Какой был тот первый момент, когда вы влюбились в это и поняли, что хотите провести остаток своей жизни, изучая эту невероятную технологию?
Да, это, знаете, определенно моя личная история. Я интересовался математикой и наукой с тех пор, как мог ходить. Часть этого была в том, что я вырос в семье, которая была очень ориентирована на науку и математику. Мой отец — пенсионер, профессор физики, он работал в области ядерной физики много лет. Он всегда прививал мне это стремление к обучению в области математики и науки. С точки зрения квантовых вычислений, я действительно начал интересоваться этим, когда поступил в колледж. Я исследовал, что я мог бы сделать, и на самом деле заняться каким-то экспериментальным исследованием. Но это также было сложно и, возможно, немного эзотерично. Я читал различные статьи о квантовых точках и нашел профессора в Гарварде, чтобы поговорить с ним об этом. Я спросил, могу ли я работать в его лаборатории, и когда я попал в его лабораторию, я начал работать над перемещением маленьких углеродных нанотрубок. Это был мой первый эксперимент в области квантовых вычислений, далеко от создания кубитов, но это было работа с чем-то на нанометровом уровне, изучая такие вещи, как электрические транспортные свойства. Это просто отозвалось во мне, когда я понял, что мы можем работать с такими вещами на этом уровне, и позже это привело меня к изучению квантовой области и тому, как строить кубиты, что в конечном итоге привело меня к сверхпроводящей архитектуре, которую я изучал в своей диссертации.
Отлично. Джерри, большое спасибо за ваше время сегодня. Если люди хотят следить за вами напрямую, где лучше всего это сделать? У вас есть аккаунт в X, который вы хотите поделиться?
Мой аккаунт в X — это JM Chow. Вы также можете следить за мной в LinkedIn. У меня есть много обновлений, которые мы часто делимся в LinkedIn.
А для IBM Quantum, где лучше всего узнать больше?
Лучшее место, чтобы узнать больше о IBM, — это, безусловно, наш веб-сайт ibm.com/quantum, чтобы узнать о наших предложениях, системах, программном обеспечении и всем остальном.
Джерри, еще раз большое спасибо. Это было увлекательно. Я надеюсь, что смогу больше освещать квантовые вычисления на этом канале и буду рад пригласить вас снова, когда у вас будет свободное время. Спасибо еще раз, мне было приятно.