Специалисты из Google Quantum AI сообщили об успешном достижении проверенного квантового превосходства благодаря новому процессору Willow и алгоритму Quantum Echoes. Этот успех, как утверждают исследователи, создает возможности для практического использования квантовых вычислений в сферах разработки медикаментов, создания катализаторов и новых материалов.
Квантовый чип Willow, включающий 105 кубитов, обеспечил выполнение алгоритма «Квантовые эхо» приблизительно в 13 000 раз быстрее по сравнению с наиболее эффективным классическим алгоритмом, работающим на суперкомпьютере Frontier. Важным аспектом этого достижения является возможность проверки и повторения полученных результатов на различных квантовых процессорах, что имеет решающее значение для перспективных практических применений.
До предыдущих демонстраций квантового превосходства, например, эксперимент 2019 года, проведенный на процессоре Sycamore, использовались случайные наборы схем. Это был сложный, но не имеющий практической ценности подход, результаты которого было непросто подтвердить.
Алгоритм Quantum Echoes состоит из трех этапов: проведение квантовых операций, внесение незначительного изменения в один из кубитов и повторное выполнение операций для сопоставления полученных данных. Этот метод, подобный «эффекту бабочки», дает возможность исследовать, каким образом незначительные корректировки воздействуют на сложные системы, такие как, например, поведение молекул. Специалисты отмечают, что низкий процент ошибок процессора Willow, равный 0,1%, сделал этот эксперимент осуществимым.
Несмотря на то, что пока квантовые вычисления не демонстрируют преимуществ перед традиционными компьютерами при решении практических задач, ученые полагают, что метод Quantum Echoes в будущем найдет применение, особенно в спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР), которая широко используется в химии, биологии и материаловедении.
Хартмут Невен, возглавляющий Google Quantum AI, заявил о своей уверенности в том, что практическое применение квантовых вычислений, недоступное на классических компьютерах, может быть реализовано уже в течение пяти лет.
Результаты исследования появились в научном журнале .