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量子霸权的来临:寻找有用的量子计算机
作者:admin    发布于:2020-06-04 06:06   

《自然》科学杂志刚刚发表了一篇关于量子霸权及其目前动态、水平与方向的科技文章。量子霸权(Quantum Supremacy)是指量子计算设备解决传统计算机实际上无法解决的问题,或更快解决问题的巨大潜在能力。在物理实验上,一直尚没有一台量子计算装置正式确认在实际中展现出这种能力。

前不久,全球科技网站与媒体纷纷火爆报道,声称谷歌已实现“量子霸权”。这意味着谷歌研究人员借助量子计算机可以在几秒钟内解决一个真正极为困难的、而超级计算机不可能解决的问题。 该研究论文尚未在该领域同行中正式审查,而在美国航天局(NASA)网站上短暂露面公开。它很可能很快会以完整的形式重新发表。

目前,人们对即将到来的量子计算机革命报以了巨大的希望,并且已经予以了大量的投资,但仍处于早期阶段,没有人确定最后是否有可能建造一台真正有用的量子计算机。

当今的量子计算机充其量只有几十个量子比特,但常常被破坏计算的噪音所困扰。据估计,距离通用量子计算机尚有数十年之久的时间,还需要有数千个量子比特,使通用量子计算机可以进行长期的计算,例如分解大数字。据报道,谷歌的一个团队已经展示了一种性能优于传统计算机的量子计算机,但是这种“量子霸权性”预计将极为有限。帕萨迪纳加州理工学院的物理学家约翰·普雷斯基尔(John Preskill)认为,对于实现量子计算的一般应用,还需要30年的时间,应该是“切合实际的时间表”。

有的研究人员认为,如果量子计算机不能很快提供实际使用功能,那么量子计算的冬天即将降临:在研究建造成功有效的量子计算机之前,热情将减弱,资金将枯竭。 人工智能的研究就曾经经历过这样的冬季。普雷斯基尔指出:“(量子计算的)冬天是一个真正(需要面临)的问题”。但他仍然表示乐观,因为进展的缓慢迫使研究人员调整其注意力,研讨所拥有的设备在不久的将来是否能够做一些有趣的事情。

从最近几年发表的大量论文来看,这很有可能。研究人员正在寻找使当今的小型嘈杂量子系统发挥作用的方法。普雷斯基尔认为,这是小型、容易出错或“嘈杂的中级量子”(NISQ)机器的时代。目前,算法设计人员正在为NISQ机器寻找可以对化学、机器学习、材料科学和密码学产生直接影响的工作。例如,提供有关化学催化剂创建的见解。重要的是,这些创新正在推动常规计算领域的意外发展。所有这些活动都与建立更大,更强大的量子系统的努力同时进行。

多伦多大学计算机科学教授、量子计算初创公司扎帕塔计算(Zapata Computing)首席科学官和创始人、阿斯普鲁·古兹克(Aspuru-Guzik)认为,人们可以期待意料之外的事情发生,“从长远来看,我们(暂时)在这里”, “但是明天可能会有一些惊喜”。据估计,量子技术由此可以在五年内商业化。

量子计算运行的算法旨在利用量子系统特有的纠缠现象及其相关性,从而执行常规计算机上无法实现的计算任务。量子计算机具有崭新的前景,但是同时也带来极大的难以操作的挑战。无论是温度波动,机械振动还是杂散的电磁场,环境中的噪声都会削弱量子位之间的相关性。这降低了机器的可靠性,限制了机器的尺寸并损害了可以执行的计算类型。

解决该问题的一种可能方法是运行错误纠正例程。但是这种算法需要量子位,这增加了大量的开销成本,并进一步限制了量子系统。一些研究人员专注于硬件。跨国团队微软量子(Microsoft Quantum)试图在极薄的半导体中使用奇异的“拓扑粒子”来构造比当今的量子系统更坚固的量子位。

许多研究人员正在集中精力研究现在或将来五到十年内将可以使用的嘈杂的小型机器所能完成的工作。例如,我国量子科学家潘建伟和中科大团队没有追求通用的、经过纠错的量子计算机,而是追求短期和中期目标。其中包括开发基于量子的模拟器,可以解决材料科学等领域的有意义的问题。

加利福尼亚劳伦斯伯克利国家实验室的贝特-德容(Bert de Jong)着眼于化学领域的应用,例如寻找制氨的替代方法。目前,研究人员必须进行近似计算才能在经典机器上运行仿真,但是这种方法有其局限性。德容说:“要使电池研究或依赖强电子相关性的任何科学领域取得重大科学进展,我们不能使用近似方法。” NISQ系统将无法进行全面的化学模拟。但是,当与常规计算机结合使用时,它们可能会展示出优于现有经典模拟的优势。 德容说:“仿真的经典困难部分是在量子处理器上解决的,而其余的工作是在经典计算机上完成的。”

阿斯普鲁·古兹克和他的同事设计了一种称为变分量子本征求解器(VQE)的算法,该算法使用常规机器来优化猜测。这些猜测可能是关于旅行销售员最短路径、飞机机翼最佳形状或构成特定分子最低能量状态的原子排列。一旦确定了最佳猜测,量子机器就会搜索附近的选项,其结果将反馈给经典机器,并且该过程一直持续到找到最佳解决方案为止。作为使用NISQ机器的首批方法之一,VQE产生了直接影响,并且团队已在几台量子计算机上使用它来查找分子基态并探索材料的磁性。

麻省理工学院(MIT)的爱德华·法西(Edward Farhi)提出了另一种启发式或最佳猜测的方法,称为量子逼近优化算法(QAOA)。 这是另一种量子与经典的混合体,可以有效地进行量子有教益的猜测游戏。到目前为止,唯一的应用是相当模糊的优化划分图形的过程,这种方法产生了一些有希望的衍生产品。

另外一种称为变分量子分解(VQF)的算法,其目的是将量子处理的加密破解、大数分解的功能引入NISQ时代的机器中。在VQF之前,用于此类工作的唯一已知的量子算法是舒尔算法(即秀尔算法,Shor算法)。舒尔算法为分解大量数据提供了一条捷径,但可能需要成千上万个量子位才能超出传统计算机所能达到的范围。VQF可能在十年内在小型系统上胜过舒尔算法。即使如此,没有人期望VQF在此时间范围内能击败一台经典机器。

其他人正在寻找更通用的方法来充分利用NISQ硬件。例如,一些研究人员没有改变量子位来纠正噪声引起的错误,而是设计了一种处理噪声的方法。使用“错误缓解”功能,同一例程在一个嘈杂的处理器上可以多次运行。通过比较不同长度的行程结果,研究人员可以了解噪声对计算的系统影响,并估计没有噪声的结果是什么。

该方法对于化学应用特别有希望。 IBM托马斯·沃森研究中心的物理学家杰伊·甘贝塔(Jay Gambetta)领导的团队表明,减少错误可以改善在四量子位计算机上执行的化学计算。该团队使用这种方法来计算氢和氢化锂分子的基本特性,例如它们的能量状态如何随着原子间距离而变化。尽管单次嘈杂的运行没有映射到已知的解决方案上,但减少错误的结果几乎与之完全匹配。

荷兰莱顿大学的计算机科学家兼物理学家认为,在机器学习中执行的各种任务(例如标记图像)可以应对噪声和近似值。 如果要对图像进行分类以说出是人脸,猫还是狗,那么就没有关于这些事物看起来的清晰数学描述,没有必要寻找它。

甘贝塔(Gambetta)在IBM的团队也一直在追求用于NISQ系统的量子机器学习。该小组与英国牛津大学和麻省理工学院的研究人员合作,提出两种量子机器学习算法,这些算法旨在挑选大数据集中的特征。随着量子系统变得越来越大,其数据处理能力应该成倍增长,最终使它们能够处理比传统系统更多的数据点。该团队认为,这些算法提供了“一条获得量子优势的可能途径”。但是,与机器学习领域的其他示例一样,还没有人能够证明其量子优势。

加利福尼亚州英特尔实验室的的QAOA算法进行了仿真,发现用现实建模的噪声在现实世界中的问题并不能很好地解决当今NISQ系统大小的机器。 如果不引入对QAOA协议的数量级改进,则将需要数百个量子比特才能胜过传统机器可以完成的工作。常规计算机可以无限期有效地运行。量子系统可能会在几分之一秒内失去其相关性,从而失去其计算能力。结果,传统计算机不必运行很长时间就能超越当今量子机器的功能。

通过关注经典算法的缺点,NISQ研究也为自身带来了挑战。事实证明,在进行研究时,其中许多可以改进到量子算法无法竞争的地步。例如,研究人员开发了一种量子算法,该算法可以从大数据集中得出推论。由于它与在线使用的算法相似,因此被称为一种推荐算法。理论分析表明,该方案比任何已知的经典算法都快得多。但是德克萨斯大学奥斯汀分校本科生的计算机科学家制定了一种运行更快的经典算法。

目前,研究人员必须面对这样一个现实,即仍然没有证据表明当今的量子机器会产生任何用途。 NISQ可以简单地成为广泛的、可能不具特征的方式,然而需要构建能够以有用的方式超越传统计算机的量子计算机。尽管有很多可以使用这些近期设备进行操作的想法,但没人真正知道它们将有什么好处。

贝特-德容(Bert de Jong)将短期量子处理器视为更多的实验室工作台,一个可控的实验环境。NISQ的噪声成分甚至可能被视为一种好处,因为现实世界的系统(例如用于太阳能电池的潜在分子)也会受到周围环境的影响。他说:“探索量子系统如何响应其环境对于获得推动新科学发现所需的理解至关重要。”

阿斯普鲁·古兹克(Aspuru-Guzik)对即将发生的重大事情充满信心。在墨西哥,十几岁的时候,他曾经破解电话系统来打免费国际电话。他说,他遇到的一些年轻的量子研究人员也具有相同的冒险经历,尤其是现在他们可以有效地“拨号”并在Google和IBM等公司提供的小型量子计算机和模拟器上进行尝试。他认为,这种便捷的访问方式对于制定实用性至关重要。他说:“您必须破解量子计算机。” “形式主义可以发挥作用,但是想象力,直觉和冒险可以发挥作用。也许,不是我们具有多少个量子位;而是关于我们拥有多少黑客。”量子互联网的时代即将到来。

参考资料:Michael Brooks:Beyond Quantum Supremacy: The Hunt for Useful Quantum Computers. Nature magazine. October 3, 2019.

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