Kvantna računala – i kako će nam omogućiti da procesiramo milijarde gigabajta?

Kvantna računala već su neko vrijeme na meti Netokracijine redakcije, a prilika da o tome po prvi put pišemo pokazala se na AI2FUTURE konferenciji koja je donijela 19 predavanja te 2 panel diskusije, a program se odvijao u tri paralelna programska smjera.

Nakon što smo u najavnom intervjuu saznali više o VLM-ovima s keynote predavačem – Matkom Bošnjakom iz Google Deepminda, na samoj konferencijij nam je pažnju okupiralo predavanje Eme Puljak, doktorandice fokusirane na kvantno računarstvo i strojno učenje, koja svoje istraživanje provodi na CERN-u u suradnji s Barcelona Supercomputer Centrom. Ema je govorila o ovoj brzorastućoj tehnologiji koja koristi zakone kvantne mehanike da riješi probleme koji predstavljaju prevelik zalogaj za klasična računala.

Kvantno računarstvo danas se primjenjuje u raznim ljudskim djelatnostima kao što su kemija, farmacija, znanost o materijalima, financije, meterologija, planiranje ruta i cybersigurnost između ostalih, ističe Ema. No, kako bismo bolje razumjeli što računala čine kvantnima, Ema nam je prvo objasnila temeljene pojmove.

Obrađivat ćemo više gigabajta informacija nego što ima atoma u svemiru

Sve počinje s qubitovima. Govorimo o kvantnim verzijama klasičnih bitova koji se potom ukomponiraju u kvantni procesor koji obavlja određenu logiku i računalne operacije. Kada spojimo sve navedeno, dobivamo kvantno računalo, objašnjava Ema zbog koje kvantna računala zvuče kao jednostavna tehnologija, za razliku od stvarnosti.

Za sve koji žele malo bolje razumjeti ovu mladu tehnologiju za početak je važno pozabaviti se s 3 fenomena kvantnog računarstva: fenomenima superpozicije, spregnutosti i interferencije.

Računanje u kvantnim računalima probabilistički je proces

Klasični bit može biti samo 0 ili 1, ali qubit može biti u linearnoj kombinaciji 0 i 1 ili jednostavnije rečeno – u isto vrijeme u ta dva stanja. Ova pojava naziva se superpozicija i ona je zadužena za mogućnost paralelnog računanja u kvantnim računalima.

Zamišljanje fenomena možemo si olakšati pomoću Hilbertove sfere u kojoj vektor pokazuje je li qubit stanju 0, 1 ili u linearnoj kombinaciji, objašnjava Ema:

Prije nego izmjerimo qubit, on može biti istovremeno u stanju 0 i 1. Kada ga izmjerimo on postaje klasični sustav i zauzima klasični bit 0 ili 1. Ovdje imamo primjer u kojem qubit u 70% slučajeva iznosi 0, dok u 30% slučajeva iznosi 1.

Prema tome možete vidjeti kako je računanje u kvantnim računalima probabilistički proces. Kada bi superpoziciju objašnjavali na primjeru bacanja novčića, taj fenomen bi bio primjer vrtnje novčića u oba smjera u isto vrijeme.

Ukratko, vrijednosti kvantnih svojstava jednostavno ne postoje kao klasična informacija dok se ne izmjere i takvo mjerenje se mora obaviti idealno – beskonačno mnogo puta, kako bi bili što više sigurni u krajnju vrijednost, objašnjava Ema.

“Ako povežemo samo dva qubita, dobivamo 512 bitova klasičnih informacija”

Idući fenomen zove se spregnutost prema kojem možemo povezati dva ili više kvantnih sustava koji se potom dovedu u korelaciju i informacija je sadržana u tom spregnutom sustavu.

Prije mjerenja, oba sustava mogu biti u superpoziciji, što znači u isto vrijeme i 0 i 1. Ako mjerenjem prvog sustava dobijemo vrijednost 0, u isto vrijeme drugi sustav će zauzeti vrijednost 1. Prema tome možemo zaključiti da su oni vrlo korelirani, ističe Ema:

Ovo si možemo vizualizirati pomoću klackalice. Dok je jedna strana na vrhu, druga mora biti u isto vrijeme na dnu. Što više qubita povežemo, to je snaga kvantnog računala veća.

Ako povežemo samo dva qubita, dobivamo 512 bitova klasičnih informacija. Ako povežemo 16 qubita, dobivamo jedan megabajt klasičnih informacija. Ako ih povežemo 280 imamo više gigabajta nego atoma u svemiru.

Ova spregnutost, odnosno povezanost qubita, omogućava kvantnim racunalima da postignu veću računalnu snagu zbog količine informacija koje mogu opisati s tim spregnutim sustavima.

Qubiti su čestice i valovi

Posljednji fenomen je interferencija, a kako bi nju razumjeli, moramo prije svega znati kako su qubiti u isto vrijeme i čestice i valovi. Zbog te činjenice njihove valne funkcije se mogu oduzimati (destruktivna interferencija) ili pojačavati (konstruktivna interferencija). Na primjer, u slučaju da imate dva qubita čije se valne funkcije kombiniraju, onda možete:

• istaknuti rješenje ako su u istoj fazi (konstruktivna interferencija) ili
• potisnuti rješenje ako su u suprotnim fazama (destruktivna interferencija).

Kvantni algoritmi koriste konstuktivnu interferenciju da istaknu ispravna rješenja, te destruktivnu kako bi potisnuli pogrešna rješenja algoritama.

Zašto je kvantno računalstvo zahtjevno?

Sve što smo do sada naveli jako je teško staviti zajedno u kvantni čip i naposljetku u kvantno računalo. Zato je razvoj ove tehnologije jako spor, a cijeli problem proizlazi iz činjenice što su qubiti jako osjetljivi sustavi:

Kada qubiti dođu u interakciju s okolinom, oni izgube ta svoja kvantna svojstva, i postanu klasični sistemi. Dakle, potrebno je pronaći način kako ih izolirati i staviti ih u neko kontrolirano okruženje.

U početku razvoja kvantnih čipova, qubiti su bili povezani linearno, ali razvojem tehnologije otkrivale su se mogućnosti povezivanja u složenije strukture. Kako kvantno računalo izgleda u stvarnosti možemo vidjeti na primjeru IBM-ovog kvantnog računala, zvanog System One, gdje vidimo kako je kvantni čip stavljen u strukturu cilindra s vakuumom gdje je postignuta temperatura blizu apsolutne nule, ističe Ema:

Sav kvantni hardver kojeg danas imamo nalazi se u fazi koju zovemo “noisy intermediate quantum era” koja opisuje računala koji rade s qubitima koji nisu otporni na “šum” i koji proizvode kvantne greške za koje još ne postoje dovoljno dobri algoritmi kako bi ih ispravili.

IBM je trenutno glavni na tržištu kvantnih računala, a njihov posljednji čip u sebi ima 433 qubita. Do kraja godine najavljuju čip s 1112 qubita. Također, najavljuju da će do 2025. godine početi komercijalno prodavati kvantno računalo s 4000 qubita.

Kvantna umjetna inteligencija tek je u začecima

Nakon što je Ema predstavila kako to izgleda u praksi, dio svojeg predavanja posvetila je teoriji. Ono što se danas najčešće istražuje u spoju kvantnog računala i strojnog učenja je uzimanje klasičnih podataka koje zatim transformiramo u kvantno stanje te ih na kraju analiziramo kvantnim algoritmima. Ovo je danas glavno područje istraživanja kvantne umjetne inteligencije, ističe Ema.

Iako kvantna tehnologija još nije usavršena, već se nazire pojava buzzworda, dodaje Ema.

Danas je jako cool staviti “quantum” ispred svega jer ljudi misle kako je tako nešto odmah bolje, ali to nije uvijek slučaj. Neke probleme klasično strojno učenje može bolje riješiti od kvantnog strojnog učenja. Moramo u potpunosti razumjeti kvantne algoritme prije nego što ih upotrijebimo na bilo kojem području.

Također, kvantno strojno učenje je u vrlo ranoj fazi istraživanja što znači kako imamo još mnogo pitanja, a onima koji žele znati više Ema preporučuje radove Marie Schuld koja je jedna od vodećih svjetskih znanstvenica na području kvantnog strojnog učenja.