За двадцать лет число кубитов в квантовых процессорах возросло от одного-двух до сотни (по разным технологиям). Несмотря на этот прогресс, настоящий квантовый компьютер, способный исполнить любой произвольный алгоритм, так и не создан. Эту задачу учёные называют сложной инженерной проблемой, сравнимой с высадкой человека на Луну. В этой статье «Naked Science» расскажет о том, почему это трудное достижение, и как к нему приближаются специалисты во всём мире, в том числе и в России.
(Продолжение. Начало см. тут: 1, 2).
В 1965 году основатель компании Intel Гордон Мур заметил удвоение количества транзисторов на интегральных схемах ежегодно. Это наблюдение, позже названное «законом Мура», предопределило развитие полупроводниковой электроники. Индустрия исправно производила чипы с всё большим количеством элементов, уменьшая их размер и увеличивая плотность (примерно вдвое каждые два года). Такой тренд способствовал стремительному развитию компьютерной области, что кардинально изменило современный мир. Но распространяется ли «закон Мура» на квантовые компьютеры?
Простые вычисления показывают, что этого не произошло. При удвоении количества кубитов в квантовых процессорах каждые два года сейчас должно быть устройство с более чем тысячей кубитов. У нас же – процессоры с несколькими десятками кубитов, что значительно меньше ожидаемой отметки Гордона Мура. Возможно, можно объединить сотню-другую существующих квантовых процессоров и получить квантовый компьютер с тысячью кубитов? Но всё не так просто.
Проблема масштабирования многокубитных систем вновь демонстрирует существенное различие классического мира и квантового. 1, 2Любое классическое взаимодействие с квантовой системой вызывает разрушение как её квантового состояния, так и его проекции на одно из классических состояний. Пример: коллапс трёхмерной сферы Блоха, представляющей квантовое состояние одного кубита, в одно из значений бита (0 или 1).
Процесс угасания квантового состояния называют декогеренцией — постепенным исчезновением свойств системы из-за взаимодействия с внешней средой. Взаимодействие может быть разным: через электрическое и магнитное поле, вибрации или температуру. Пути влияния макроскопического мира на квантовые объекты многообразны. Даже высокоэнергетические частицы из космоса могут разрушать квантовые состояния кубитов на Земле.
Благодаря десятилетиям научных исследований физики добились возможности удерживать заданное квантовое состояние кубитов в течение достаточного времени для выполнения необходимых операций.
При добавлении в систему дополнительных кубитов декогеренция становится проблемой. Взаимодействие несовершенств кубитов усиливает погрешности, делая результат выполнения квантовых операций неустойчивым. Если точность выполнения операции на одном кубите 99%, то на десяти кубитах она снизится до 90%, а на сто – до 33%. Подобное накопление ошибок возникает и при многократном выполнении квантово-вычислительных операций, необходимых для большинства важных алгоритмов.
Эти несовершенные кубиты
Спросить о причине изначального несовершенства кубитов вполне логично. Ответ на этот вопрос в общем случае «сферического кубита в вакууме» сложен, поэтому рассмотрим две реальные физические реализации квантовых битов: ионы в ловушках и сверхпроводящие структуры. Именно эти технологии показали наибольший прогресс за последнее десятилетие и считаются лидерами в области «железа» для квантового компьютера.
Ионы в ловушках идентичны и без внешней среды могут сохранять квантовое состояние длительное время. Полная изоляция от влияния среды непроста, особенно при удержании ионов электромагнитным полем. Основные проблемы – несовершенство ловушки, электромагнитные шумы и лазерное излучение, применяемое для контроля состояния ионов. Чем больше ионов помещается в ловушку, тем она больше, что увеличивает дефекты и затрудняет манипуляции (например, из-за ограничений оптических элементов).
Вот что ответил Naked ScienceЧто касается перспектив постройки квантового компьютера… Руководитель лаборатории квантовых вычислений на холодных ионах Российского Квантового Центра Кирилл Лахманский. На уровне нескольких ионов основные проблемы с кубитами на текущий момент решены. Основная проблема — масштабируемость таких систем. Ионы — заряженные частицы, захваченные в электромагнитные ловушки и взаимодействующие друг с другом благодаря кулоновскому отталкиванию. Для создания ловушек традиционно используются большие трёхмерные электроды, на которые подаётся большое напряжение. В таких ловушках ионы «растянуты» в цепочку вдоль всей длины электродов. Проблема в том, что создать бесконечно длинные ловушки для большого количества ионов невозможно из-за технических ограничений и побочных явлений. Поэтому на текущий момент можно поймать около сотни ионов и работать с 30-40 из них. Дальнейшее масштабирование квантовых процессоров путем удлинения цепочек ионов недостижимо. Можно организовывать цепочки в отдельные модули или создавать более сложную организацию ионов на чипе.
«С традиционными трехмерными ловушками, — продолжает Кирилл ЛахманскийДелать это достаточно сложно, поэтому ученые обратили внимание на так называемые поверхностные или двумерные ловушки на чипах, изготовленных с помощью микрофабрикации. Можно поместить отдельные электроды на поверхность чипа, создавая для каждого иона собственную ловушку с индивидуальным контролем, а не одну для всех, как сейчас. Такой подход решает большинство традиционных проблем, но качество двумерных ловушек на чипах (и прежде всего их поверхности) пока оставляет желать лучшего. Технологии изготовления пока не настолько отлажены и совершенны. Если в традиционных ловушках чувствуется предел, то в двумерных наблюдается многообразие подходов, дизайнов, реализаций. Я уверен, что профессиональные инженеры скоро решат существующие технологические проблемы, открывая путь к созданию полномасштабного квантового компьютера.
Развитие области квантовых вычислений на ионах в России началось не так давно. Кирилл ЛахманскийВ настоящее время две лаборатории в РКЦ и ФИАНе исследуют данную тематику. Однако благодаря поддержке Росатома и заинтересованности промышленности развитие ускоряется. Ожидается быстрое проведение фундаментальных исследований, открывающих возможность для прикладных разработок в области квантовых вычислений, что повлечет появление первых российских компаний в этой сфере. Это, считаю, естественный процесс.
Другие трудности сопровождают область сверхпроводящих кубитов. Naked Science уже рассказывал в предыдущей статьеЭтот тип кубитов основан на искусственно созданных объектах на чипах – сверхпроводящих цепочках. Таких сверхпроводящих схем производят на кремниевых или сапфировых пластинах способом, аналогичным традиционной микроэлектронике: с помощью фото- и электронной литографии, а также последующего напыления тонких металлических пленок (обычно алюминия или ниобия). Размер элементов в сверхпроводящих схемах варьируется от сотен микрометров до десятков нанометров, что порождает целый спектр проблем при их изготовлении.
Создание наноразмерных перекрытий (джозефсоновских переходов) для получения квантового состояния электронных пар в сверхпроводнике представляет сложность. Массив кубитов нуждается в максимально идентичных геометрических размерах этих переходов для совместной работы системы. Технологии нано-литографии обеспечивают точность изготовления порядка 10 нанометров, что вызывает вариацию параметров отдельных кубитов до 10%. Несовершенство нанесенных металлических пленок, состоящих из гранул, не идеально прилегающих друг к другу, также служит источником шумов.
Увеличение количества кубитов на чипе пропорционально увеличивает и его размеры, а также сложность микроволновых линий, используемых для управления кубитами. Это приводит к большей вероятности возникновения дефектов из-за несовершенства техпроцессов изготовления элементов сверхпроводящих схем, а также к фундаментальной проблеме связывания массива кубитов. В отличие от цепочки ионов, связь между которыми реализуется с помощью лазерных импульсов, связать произвольные сверхпроводящие кубиты не так просто. Эта задача решается с помощью линий связи или резонаторов для пары соседних кубитов, однако создать таким образом запутанное состояние массива из множества кубитов очень проблематично.
Возможность манипулировать сложным квантовым состоянием из множества связанных кубитов служит основой быстродействия квантового компьютера и используется в квантовых алгоритмах. На практике такое состояние оказывается неустойчивым или недостижимым уже для пары десятков кубитов. Как быть в таком случае?
В 1990-х годах российский физик-теоретик Алексей Китаев выдвинул и доказал теорему (Solovay-Kitaev theorem), что любая многокубитная операция может быть разложена на последовательность одно- и двухкубитных вентилей. Ученые уже научились проводить манипуляции с двумя связанными кубитами с высокой точностью. Квантовые алгоритмы, составленные из двухкубитных вентилей, получаются в разы длиннее своих многокубитных версий, но это не проблема. Нужно иметь квантовые процессоры с достаточной длиной когерентности и достаточно быстрыми одно- и двухкубитными гейтами для выполнения сотен-тысяч элементарных квантовых операций за один вычислительный цикл.
Ошибочка вышла, извините!
Фраза «нужно просто иметь квантовые процессоры с нужными характеристиками» из конца предыдущей главы звучит хорошо и выполнима. Но есть сложность. Точность выполнения квантовых операций на двух кубитах на лучших современных квантовых процессорах составляет примерно 99%. достигла точностиУспешное выполнение операций двух кубитами достигает 99,9%, но эти данные нуждаются в подтверждении. Это означает, что на каждую сотню правильно выполненных операций приходится одна ошибка. В полном квантовом компьютере, выполняющем сложный алгоритм, такие ошибки будут быстро накапливаться, приводя к неправильным вычислениям. Значительно повысить точность двухкубитных гейтов в многокубитных процессорах пока невозможно.
По fortuna, многие изъяны компьютерного «железа» можно порой устранить с помощью программных решений. Например, физические ошибки, появляющиеся в обычных компьютерах или линиях передачи информации, выявляются и исправляются с помощью алгоритмов коррекции ошибок, работающих в реальном времени, разработанных еще в середине XX века. Аналогичные алгоритмы были предложены несколько десятилетий назад и для квантовых систем.
Алексей Китаев в 1998 году предложил «поверхностный код», который способен обнаруживать ошибки в двумерном массиве кубитов. Суть подхода заключается в объединении соседних физических кубитов в логические блоки, используемые затем квантовым алгоритмом как «логические кубиты». Если каждый блок содержит достаточное количество физических кубитов, то уровень ошибок логического кубита можно сделать очень низким, несмотря на периодически возникающие физические ошибки в блоках.
Сколько таких логических, безошибочных кубитов необходимо, чтобы запустить полномасштабный квантовый алгоритм?
Рассмотрим алгоритм Шора, обещающий взломать интернет. Текущие методы криптографии используют ключи шифрования из тысяч бит, для эффективной факторизации которых потребуется несколько тысяч логических кубитов. Учитывая количество квантовых операций и желаемый уровень ошибок, каждый логический кубит должен состоять примерно из тысячи физических кубитов.
Перемножая эти числа, получаем оценку в миллион физических кубитов, необходимых квантовому компьютеру для выполнения алгоритма Шора.
Миссия выполнима?
Учитывая, что самые производительные современные квантовые процессоры работают с десятками кубитов, миллион кубитов кажется амбициозным заданием. Тем не менее, обращаясь к истории развития традиционной полупроводниковой промышленности, можно наблюдать пример подобного инженерного чуда. Это чудо позволило увеличить количество транзисторов на чипах с нескольких сотен в конце 1960-х годов до десятков миллионов в конце 1990-х. По масштабу и объему инвестиций необходимый технологический скачок сравним разве что с выходом человека в космос или высадкой на Луну.
Текущую «квантовую гонку» можно сравнить с космической гонкой 1950-1960 годов по многим параметрам, за исключением количества участников. Вместо двух сверхдержав за «квантовую» пальму первенства борются большинство развитых стран (США, Канада, Великобритания, Германия, Франция, Китай, Австралия, Япония), и огромное число частных компаний (IBM, Google, Microsoft, Amazon, Alibaba, Rigetti, IonQ), формирующих новую индустрию квантовых технологий. Многие игроки этого высокотехнологичного рынка представили «дорожные карты» по развитию своих квантовых платформ. Например, компания IonQ, создающая квантовые процессоры на ионах в ловушках, планирует создать полноценный квантовый компьютер с тысячами логических кубитов к 2028 году. Лидеры направления сверхпроводящих кубитов, Google и IBM, дают более размытые прогнозы, обещая создать квантовые процессоры с тысячами физических кубитов в ближайшие пару лет и достигнуть отметки в тысячу логических кубитов до конца десятилетия.
Многие государственные программы стремятся создать квантовый компьютер. По объему инвестиций лидирует Китай, который вложил более 10 миллиардов долларов в свою национальную квантовую программу еще в 2016-2017 годах. Сейчас эти вложения дают первые результаты, особенно заметные по… прорывным статьямУниверситет науки и технологий в Хэфэе пытается догнать Китай и национальную квантовую инициативу США с бюджетом чуть более миллиарда долларов на создание новых федеральных лабораторий. Сравнимые бюджеты выделили на развитие квантовых технологий отдельные европейские страны, а Евросоюз еще в 2018 году запустил миллиардную программу Quantum Flagship для поддержки совместных проектов по квантовым технологиям по всей Европе. Общий объем инвестиций в этот быстро растущий рынок оценивается в 25 миллиардов долларов, что сопоставимо с бюджетом американской лунной программы 1960-х годов.
Особый путь
В России, несмотря на пионерские идеи Юрия Манина в 1980-х и вклад отечественных ученых в квантовые вычисления и информацию, рынок несколько отстает от лидеров. Такое положение частично связано с поздним стартом: первые прикладные проекты по квантовым технологиям были запущены лишь в 2010-х (например, Российский Квантовый Центр). Первые одно- и двух-кубитные системы появились в России в 2015-2016 годах, а в этом году был представлен первый 5-кубитный квантовый процессор. Масштабирование до мировых аналогов с десятками кубитов потребует еще несколько лет упорной работы российских лабораторий при условии сравнимого с лидерами уровня инвестиций.
В последние десять лет в российские квантовые технологии поступали гранты, но их объем был сравнительно невелик на мировом уровне, а взаимодействие между получателями грантов было слабым, что мешало быстрому развитию этой области в России. Недостаток современной технологической базы для создания микроэлектронных схем (центров нанофабрикации), необходимых для квантовых процессоров, затруднял развитие. Также были сложности с поставками высокотехнологичного измерительного оборудования: криогеники, микроволновые и оптические системы, а нехватка специалистов в области квантовых технологий играла свою роль.
Для преодоления трудностей и ускорения создания российского квантового компьютера в 2019 году была представлена дорожная карта по развитию квантовых вычислений в России. В 2020 году под руководством Госкорпорации «Росатом» сформирована Национальная квантовая лаборатория, куда вошли многочисленные российские научные группы с большой экспертизой в области квантовых технологий (МФТИ, ВШЭ, МИСиС, ФИАН, РКЦ и другие). Целью этой коллаборации является представление к 2024 году работающего прототипа квантового процессора на 30-100 кубитах. Параллельно будут развиваться четыре платформы: на сверхпроводниках, на нейтральных атомах, на ионах и на фотонах.
Время покажет, кто победит в этой квантовой гонке.
Важно помнить, что соревнование не только между странами, компаниями и платформами. Главный вызов брошен самой природе – заставить законы квантового мира работать для решения сложнейших задач вычислений. Преодоление этого рубежа станет вехой научно-технологического прогресса и откроет новые горизонты для исследований и прикладных разработок.
История космической гонки демонстрирует, что подобные состязания стимулируют развитие множества взаимосвязанных технологий, нашедших применение в повседневности. Американская лунная программа породила около двух тысяч высокотехнологичных продуктов, таких как беспроводные зарядные устройства, солнечные батареи и цифровые камеры. Вне всякого сомнения, квантовая гонка в ближайшие 5-10 лет принесет не менее впечатляющие результаты и удивит нас новыми открытиями.
Дефицит и конкуренция
Ситуацию в России специально для Naked Science прокомментировал Михаил Насибулин, руководитель проекта «Развитие квантовых вычислений» в Госкорпорации «Росатом». :
Квантовые вычисления пока находятся на начальной стадии развития. Это создает технологические сложности при выборе оптимальных конструкций для многокубитных квантовых компьютеров, требующих дополнительных фундаментальных исследований физики квантовых систем и технологий их производства.
Развитие будущих решений будет зависеть от перспективности квантового аппаратного обеспечения и научно-технологических тенденций в России и глобальном масштабе.
Госкорпорация «Росатом» реализует дорожную карту развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления» в соответствии с Соглашением о намерениях с Правительством России. План мероприятий дорожной карты сформирован с учетом лучших мировых практик и при участии научного и предпринимательского сообществ.
Российская квантовая вычислительная архитектура будет обладать конкурентным преимуществом благодаря наличию в ней квантовых процессоров, построенных на различных технологических платформах: четырех приоритетных (на основе сверхпроводников, нейтральных атомов, ионов в ловушках и фотонных чипов) и перспективных (на основе магнонов, поляритонов и спинов).
Эти платформы будут построены в рамках единой концепции и будут совместимы с пакетом средств для разработки квантовых приложений и решений проблем оптимизации.
Создание, масштабирование и интеграция квантовых вычислительных систем сталкиваются с трудностями, как технического характера, так и связанными с возможными иностранными санкциями и нарушениями условий закупок. Комплекс мероприятий по дорожной карте «Квантовые вычисления» обеспечит формирование необходимой материально-технической базы для реализации запланированных научных исследований и разработок, а также перехода к серийному автоматизированному производству российского оборудования и комплектующих, в том числе элементной базы квантовых процессоров, не уступающих мировым аналогам.
Популярность квантовых вычислений стремительно растет, но квалифицированных специалистов в этой области катастрофически не хватает. Нужно быстро наращивать компетенции самого высокого уровня во всех сферах применения: от физиков, работающих над созданием и совершенствованием квантовых компьютеров, до квантовых программистов, инженеров, технологов, а также потенциальных потребителей и конечных пользователей, которым понадобятся знания для эксплуатации и практического использования таких систем.
Дорожная карта «Квантовые вычисления» предусматривает комплекс мер по развитию кадрового потенциала: совершенствование высшего профессионального и общего образования, разработка программ дополнительного образования, создание и развитие профессиональных сообществ для повышения необходимых компетенций. В этом направлении работают российские вузы и НИЦы, уже обладающие знаниями в области квантовой физики и механики, а также стремящиеся их развить.
Нехватка специалистов естественным образом приводит к острой конкуренции за талантливых учёных, обладающих уникальным потенциалом, способным обеспечить технологический скачок на новый уровень. Важно создавать условия для работы в России, чтобы специалисты не уезжали за границу, а реализовывали проекты в стране. Также привлекаются учёные и эксперты из других стран – уже сегодня ряд российских учёных вернулся в Россию, получив здесь условия для реализации своих квантовых научных проектов.
В отношении прогнозов по созданию и применению квантового компьютера в России и мире важно отметить: разрабатываемые сейчас в рамках дорожной карты «Квантовые вычисления» компьютеры являются экспериментальными и не предназначаются для коммерческих продаж. Создание полнофункциональных прототипов всех ключевых продуктов квантовых вычислений, которые станут основой будущих коммерческих решений, в России запланировано на 2025 год.
Из-за большой сложности современных систем и недостаточного развития технологии предсказать появление массового рынка квантовых компьютеров сейчас невозможно.
Для формирования полноценного рынка квантовых вычислений важно активное вовлечение технологических, индустриальных и финансовых партнеров в совместное развитие. Необходимо создавать связи разработчиков с потенциальными заказчиками из крупных компаний, привлекать инвестиции, предоставлять бизнес- и управленческое консультирование компаниям, а также обратную связь и руководство по технологии. Дорожная карта предусматривает формирование партнерской экосистемы, включая совместные предприятия и консорциумы, для применения решений в сфере квантовых вычислений у партнеров и заказчиков.
В ноябре 2020 года появился научно-технологический консорциум – Национальная квантовая лаборатория (НКЛ), ставшая основой российской квантовой экосистемы. НКЛ занимается развитием кадрового потенциала, созданием образовательных программ и стартапов, взаимодействием с технологическими и финансовыми партнерами для достижения поставленных целей.
Для увеличения спроса предусматриваются консультационные услуги клиентам, направленные на повышение эффективности работы и создание ценности: через информационное обеспечение и рекомендации, а также посредством доступа к облачной платформе для квантовых вычислений.
Квантовые компьютеры будут превосходить классические в решении ряда задач благодаря большей скорости вычислений и использованию явлений квантовой механики.
Их эффективность ожидается во многих областях: квантовая химия и разработка новых материалов, биомедицина, оптимизация логистики, обработка больших данных и машинное обучение, банки и страхование, финансы, энергетика, розничная торговля.
Зарубежные аналитики предсказывают, что в течение следующих трех-пяти лет самые мощные квантовые вычислительные системы смогут решать практические задачи оптимизации, например, планирование маршрутов транспорта и логистики, а также оптимизацию финансовых портфелей и расчеты сделок. Для решения более сложных задач потребуется больше времени: от пяти до семи лет для некоторых проблем сценарного моделирования и машинного обучения, до десяти-двадцати лет для моделирования сложных молекул, поиска в неупорядоченных базах данных и криптоанализа.
(Окончание следует)
