Прорыв в технологии квантовых компьютеров уже близок

Специалисты компании Google опубликовали в журнале Nature статью, в которой приводят доказательства квантового превосходства — способности квантовых компьютеров выполнять задачи, которые не под силу обычным.

Доказательство ученых основано на модели угадывания стороны подбрасываемой монеты. Обычный компьютер выполняет эту операцию, сохраняя два числа и каждый раз выбирая из них случайным образом одно. Для того чтобы смоделировать 50 бросков монеты, нужно просто повторить эту операцию 50 раз.

В случае обычной монеты все просто, но если монета ведет себя как частицы, подчиняющиеся законам квантовой механики, становится сложнее. Мы уже не можем знать, падает ли монета орлом или решкой вверх, не зная обо всех остальных монетах. Этот феномен называется квантовой запутанностью, а проблема моделирования бросков монеты — квантовой выборкой.

Обычные компьютеры работают последовательно, так что они не могут «подбросить» одновременно 50 монет. Поэтому, утверждают ученые Google, для того чтобы получить результат одновременного броска 50 монет, квантовая выборка требует сохранения всех возможных конфигураций всех 50 бросков. Поскольку один бит может хранить информацию только об одном из двух состояний, орел или решка, все возможные конфигурации броска 50 монет потребуют тысяч терабайт.

Тут-то на сцену и выходят квантовые компьютеры. Они основаны на кубитах, которые могут принимать несколько состояний одновременно. Это позволяет сохранять распределение вероятностей всех конфигураций сразу при помощи одного кубита на каждую монету. По этой причине, утверждают в Google, квантовая выборка станет простой задачей для квантовых компьютеров.

Они провели демонстрацию модели выборки с 9 монетами при помощи 9-кубитного квантового компьютера. «Если схожая частота ошибок окажется достижимой в будущих устройствах с 50 кубитами, мы сможем исследовать квантовую динамику, недоступную нам никаким иным образом», — говорится в плане компании. Таким образом, квантовые компьютеры в ближайшем будущем смогут использоваться для изучения сложных научных проблем и перестанут быть практически бесполезными, как сейчас, пишет New Scientist.