Поделиться
Как Россия потратит 15 млрд на создание квантового компьютера
России требуется p15 млрд на развитие сферы квантовых вычислений, подсчитали авторы дорожной карты квантовых технологий. Российские технологии в данной сфере соответствуют уровню «4» из «9» возможных. При этом в России отсутствует облачная платформа для квантовых вычислений.
Первая и вторая квантовые революции
В распоряжении CNews оказалась полная версия дорожной карты развития квантовых технологий, подготовленная национальным исследовательским технологическим университетом МИСиС в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».
Как отмечают авторы документа, первая квантовая революция произошла во второй половине XX века и привела к появлению лазеров, транзисторов, ядерного оружия, а впоследствии — мобильной телефонной связи и интернета. Технологии первой квантовой революции применяются в компьютерах, мобильных телефонах, планшетах, цифровых камерах, системах связи, светодиодных лампах, МРТ-сканерах, сканирующих туннельных микроскопах и т.д.
Объем рынка соответствующей продукции в мире составляет $3 трлн в год. При этом «закон Мура», согласно одному из изложений которого, производительность процессоров должна удваиваться каждые 18 месяцев, больше не работает.
С конца XX века мир находится на пороге второй квантовой революции. В первой квантовой революции технологи и приборы строились на управлении коллективными квантовыми явлениями.
Во второй квантовой революции технологии будут строиться на способности управлять сложными квантовыми системами на уровне отдельных частиц, например, атомов и фотонов. Технологии, основанные именно на таком высоком уровне контроля над индивидуальными квантовыми объектами, принято объединять термином квантовые технологии.
Законы классической физики не дают адекватного описания широкому ряду эффектов, наблюдаемых в микромире. К примеру, явление квантовой суперпозии и квантовой запутанности не имеют классических аналогов. Эти явления определяют функциональные особенности квантовых битов информации — кубитов. Переводя принцип квантовой суперпозиии на язык двоичной логики — основу работы современных информационных технологий — кубиты могут быть одновременно и в состоянии «0», и в состоянии «1» (в отличие от классических единиц информации, находящихся в каждый конкретный момент времени либо в состоянии «0», либо в состоянии «1»).
С точки зрения физики, кубит представляет собой двухуровневую квантовую систему, которая может быть реализована множеством различных способов. Примером кубита является спин электрона или поляризация фотона. Управление индивидуальными квантовыми объектами позволяет строить принципиально новые классы вычислительных устройств, использующие явления квантовой физики «за пределом действия» закона Мура.
Почему квантовые устройства для обработки могут быть мощнее классических? За последние 30 лет был найден ряд алгоритмов, реализуемых на квантовом компьютере, которые гораздо эффективнее лучших известных классических алгоритмов. Примером является алгоритм Шора, решающий задачу факторизации (разложения числа на простые множители) за время, возрастающее полиномиально с количеством значащих цифр в исследуемом числе. Время решения этой задачи с использованием классических алгоритмов возрастает экспоненциально с количеством значащих цифр. С ростом числа значащих цифр преимущественно квантового алгоритма над классическим становится колоссальным.
В классических вычислениях информация кодируется при помощи строк битов и выражается через последовательность нулей и единиц. Существует 1,024 способа записать строку из десяти классических битов. Соответственно, в регистр классического компьютера в каждый момент времени можно записать только одно из этих значений. В то же время, в силу принципа суперпозиции, 10 кубитов могут «закодировать» все 1,024 битовые строки одновременно. В настоящее время в классических вычислительных системах используется порядка 100 млрд регистров, тогда как кубитов сейчас порядка 100. Следовательно, потенциал увеличения количество кубитов очень большой.
Квантовые технологии в России
Советско-российская школа квантовой физики является одной из сильнейших в мире. Все нобелевские премии по физике советских и российских ученых связаны с достижениям и в области квантовой физики. Научная школа сильно пострадала из-за массового отъезда ученых за границу в 1990-х и в начале 2000-х, однако это сформировало в области квантовой физики сильнейшую русскоговорящую международную научную диаспору.
При этом в России остались десятки научных групп, проводящих исследования мирового уровня. Появившиеся в последнее десятилетие тенденции к возвращению состоявшихся за границей российских ученых и к привлечению зарубежных ученых без российского опыта позволит обеспечить для России потенциал для прорыва и захвата лидирующих позиций в отдельных направлениях квантовых технологий.
Индустрия квантовых вычислений в мире находится только на стадии формирования. Поэтому в данный момент имеется возможность при резком старте присоединиться к квантовой технологической гонке, несмотря на имеющееся на сегодня отставание, считают авторы дорожной карты. Целевая поддержка развития квантовых технологий позволит сократить разрыв в таких направлениях, как квантовые вычисления, а по ряду направлений создать конкурентные продукты с экспортным потенциалом и выйти на международные рынки.
В развитых странах мира власти и крупный бизнес активно помогают развитию квантовых технологий. В США Конгрессом утвержден проект развития квантовых технологий объемом $20 млрд. В Европе действует программа Quantum Flagship с бюджетом 3 млрд евро, а в Китае создается Национальная квантовая лаборатория с бюджетом до $12 млрд.
Также инвестиции в квантовые технологии осуществляют такие компании, как Google, Microsoft, Intel и IBM. А Airbus и Volkswagen уже решают задачи с помощью квантовых технологий. Общий объем частных инвестиций в квантовые технологии составляют $1 млрд в год.
Квантовые вычисления
В дорожной карте квантовые технологии подразделены на три субтехнологии: квантовые вычисления, квантовые коммуникации и квантовые сенсоры. Субтехнология квантовых вычислений представляет собой новый класс вычислительных устройств, использующихся для решения задач принципы квантовой механики.
Подобно тому, как классические компьютеры разделяются на процессоры общего назначения и интегральные схемы специального назначения, квантовые вычислительные системы разделяются на два основных класса — квантовые компьютеры и квантовые симуляторы.
Квантовые компьютеры представляют из устройства, которые могут с использованием кубитов решать любую алгоритмическую задачу — то есть являются квантовыми аналогами универсальных классических компьютеров. Вычислительные возможности квантового компьютера определяются двумя основными характеристиками: количеством кубит и их качеством (уровнем ошибок при совершении элементарных операций).
Функционирование квантового компьютера чрезвычайно сложно смоделировать при помощи классических алгоритмов. Для моделирования квантового компьютера, состоящего всего из 50 кубитов, уже требуются колоссальные вычислительные ресурсы, которые находятся на пределе возможностей существующих классических суперкомпьютеров. Соответственно, суперкомпьютер, имеющих более 50 кубитов, уже может продемонстрировать «квантовое превосходство» — умение решать те задачи, которые невозможно решить с помощью современных классических суперкомпьютеров.
Прогнозируется, что в целом ряде задач квантовый компьютер будет способен дать многократное ускорение по сравнению с существующими суперкомпьютерными технологиями. Примерами являются сферы кибербезопасности, оптимизации (в том числе в логистике и финансах), искусственного интеллекта (обучение и ускорение работы нейронных сетей), поиск по базам данных, обработка больших данных и моделирование сложных систем (материалов и химических реакций).
Но для увеличения вычислительной мощности квантового компьютера недостаточно увеличения числа кубитов, важна также и степень контроля над ними. Неконтролируемое воздействие на квантовую систему со стороны окружения может приводить к явлению декогеренции, которое, в свою очередь, приводит к ошибкам в ходе вычислений.
Для измерения «качества» квантовых компьютеров компаний IBM была введена характеристика, называемая квантовым объемом: квантовый объем растет только лишь при одновременном росте количества кубитов и уменьшения числа ошибок при совершении операций над ними.
Цифровая и адиабатическая модели квантовых вычислений
Для построения универсальных квантовых компьютеров существует несколько различных парадигм. В первую очередь, это цифровая модель (модель вентилей, gate-model) и адиабатические квантовые вычисления. Цифровая модель основана на применении программируемых преобразований к исходному состоянию квантовой системы и считывании полученного состояния. На данный момент это направление развивается такими компаниями как Google, IBM и Intel. Цифровые квантовые компьютеры — наиболее изученный тип квантовых компьютеров на текущем этапе.
Как уже отмечалось, основной проблемой цифровой архитектуры квантовых компьютеров является декогеренция, которая приводит к ошибкам в ходе вычислений. Существует несколько принципиально различных способов борьбы с декогеренцией. Во-первых, это создание практических методов подавления ошибок, в которых, за счет различных подходов (выбора топологии, связности, последовательности операций и т.д.), уменьшается влияние декогеренции на процесс вычислений. Подавление ошибок может быть реализовано, в частности, путем создания алгоритмов постобработки результатов квантовых вычислений.
Во-вторых, это разработка квантовых кодов коррекции ошибок, которые могут, в теории, полностью исключить влияние ошибок на процесс вычислений. Один из лучших на сегодняшних день методов — торический код — был предложен А. Китаевым. Тем не менее, полноценного решения на данный момент еще нет. Поэтому создание квантовых кодов коррекции ошибок является сложнейшей научно-технической проблемой, на решение которой должны быть направлены существенные усилия.
В-третьих, по всему миру проводятся активные исследования возможностей и технологий создания устойчивых к ошибкам систем квантовых вычислений. Примером таких систем являются топологически-защищенные квантовые вычисления, которые лежат в основе концепции топологического квантового компьютера. Данная концепция активно исследуется в мире как в академическом сообществе, так и, например, компанией Microsoft. Квантовые системы, которые могут быть использованы для топологически-защищенной обработки информации, пока только начинаются изучать экспериментально, поэтому построение на основе них практических технологий квантовых вычислений займет достаточно большое время.
Актуальной проблемой является также разработка квантовых алгоритмов для решения практических задач. В данный момент известно несколько десятков таких алгоритмов, однако для их реального воплощения требуется решить различные научно-технологические задачи, связанные с оптимизацией практической реализации алгоритмов в условиях конкретной элементной базы.
Адиабатическая модель основана на приведении системы в исходное состояние, характеризующееся минимумом энергии (основное состояние гамильтониана). Затем параметры системы (гамильтониан) достаточно медленно меняются, принимая значения, соответствующие решаемой задаче. Изменившееся (эволюционировавшее) состояние системы считывается в качестве ответа.
Примером квантового компьютера, работающего с использованием такой модели, можно считать устройства компании D-Wave Systems. Адиабатическая модель обладает устойчивостью к шумам, а потому представляется более удобной для разработки алгоритмов, однако свойство такой архитектуры также недостаточно хорошо исследованы.
Проблемой адиабатической архитектуры являются шумы, то есть время декогеренции. Устройства D-Wav Systems имеют очень малое время декогеренции, поэтому выполняемые на них вычисления не являются квантовыми в полном смысле слова.
В мире практические разработки когерентных (истинных) адиабатических процессоров только начинаются. Кроме того, существенной проблемой является необходимость переложить исходную задачу в задачу нахождения минимума гамильтониана некоторой физической системы. Для решения такой задачи на данный момент нет общего подхода.
Что такое квантовые вычисления?
Второй обширный класс квантовых вычислительных устройств — квантовые симуляторы. Вычислительные возможности квантового симулятора определяются классом систем и явлений, которые с его помощью могут быть промоделированы, а также точностью результатов моделирования. Поэтому оценке их реализации целесообразно сравнивать не количество в них квантовых частиц, а спектр и востребованность задач, решаемых данными типом симулятора, отмечают авторы документа.
Аналоговые квантовые симуляторы — это системы, которые могут качественно воспроизводить свойства других систем. Например, система атомов при низкой температуре, помещенная в стоячую волну света, может воспроизводить свойства электронов в кристаллической решетке твердого тела. Таким образом, при помощи ультрахолодных атомов становится возможным моделирование различных явлений физики твердого тела, в частности, сверхпроводимости и магнетизма.
Квантовые симуляторы предназначены для решения узкоспециализированных квантовых задач связанных, например, с моделированием сложных систем с большим числом частиц. Такого рода задачи относятся к категории наиболее сложных задач, которые, как правило, не поддаются решению на классических компьютерах: Гильбертово пространство квантовых многочастичных систем экспоненциально растет с увеличением размера системы, что создает непреодолимые трудности даже для наиболее мощных современных компьютеров.
Выходом из положения является создание компьютеров нового типа, использующих принцип квантовой суперпозиии для максимального распараллеливания вычислительного процесса. В качестве примера задач, которые могут быть решены с помощью квантовых симуляторов, можно привести определение основных энергетических уровней сложной молекулы для последующих расчетов динамики химических реакций и биохимических процессов. Считается, что квантовые симуляторы могут быть полезны для задач разработки новых материалов, например, материалов с высокотемпературной сверхпроводимостью.
| Год | Система | Количество кубитов | Научная группа |
|---|---|---|---|
| 2010 | Молекула водорода H2 | 2 | A. Aspuni-Gnzik, A.G. White |
| 2014 | Гидрид гелия HeH+ | 2 | A. Aspum-Guzik |
| 2015 | Гидрид гелия HeH+ | 2 | A. Aspuni-Gnzik, J. Wrachtirip |
| 2016 | Молекула водорода H2 | 3 | J.M. Martinis (Google) |
| 2017 | Гидрид лития LiH | 4 | J.M. Gambetta (IBM) |
| 2017 | Гидрид бериллия BeH2 | 6 | J.M. Gambetta (IBM) |
В последние несколько лет развивается направление программируемых квантовых симуляторов. Программируемым квантовым симулятором называется система, в которой некоторые параметры, такие как величина взаимодействия между частицами, могут быть изменены в процесс функционирования. Это расширяет класс задач, которые возможно решить с помощью таких систем. К этому классу относятся недавно созданные системы на основе 51 атома (группа М. Лукина из 51 атома в Гарвардском университете) и система из 53 ионов (группа К. Монро в Университете Мэриленда).
Квантовые компьютеры и квантовые симуляторы могут быть построены на основе различных физических систем — элементной базе квантовых вычислений. К числу таких систем относятся сверхпроводящие квантовые цепи, нейтральные атомы, ионы, молекулы, фотоны интегральная оптика, полупроводниковые квантовые точки, квазичастицы (эксистоны, поялритоны, магноны и др.), примесные атомы и центры окраски.
Сверхпроводниковые квантовые компьютеры и симуляторы
Сверхпроводящие кубиты являются одной из лидирующих технологических платформ для разработки квантовых вычислительных устройств. Они отличаются от других типов кубитов хорошей масштабируемостью, стабильностью во времени, контролем параметров и относительной легкостью управления. Технология квантовых компьютеров и квантовых симуляторов на сверхпроводниковых технологиях в мире в значительной степени реализована. Именно на сверхпроводящих кубитах работают все созданные к настоящему времени коммерческие и другие, доступные специалистам для использования, вычислительные устройства.
В марте 2018 г. корпорацией Google был изготовлен квантовый процессор, состоящий из 72 кубитов. Такой квантовый процессор должен был обеспечить в пространстве квантовых состояний глубину вычислений, недоступную современным классическим компьютерами, и, тем самым, продемонстрировать квантовое превосходство. Однако этого на данный момент не произошло.
Лидирующими организациями в России в сфере сверхпроводящих кубитов являются МИСиС, Российский квантовый центр (РКЦ), ФНИИА, МГТУ им. Н.Э. Баумана, ИФТТ РАН и НГТУ. В России реализуется проект под шифром «Лиман». В рамках него была отработана технология изготовления сверхпроводящих туннельных контактов субмикронных размеров и различных когерентных квантовых структур на их основе, продемонстрированы приготовление и контроль квантовых состояний для таких кубитов, квантовая томография приготовленных состояний, а также выполнение и контроль точности однокубитных квантовых вентильных операций.
На сегодняшний день консорциумом, реализующим данный проект, отлажена технология изготовления сверхпроводниковых двухкубитных схем, экспериментально охарактеризованы и продемонстрированы различные типы двухкубитных логических вентилей, известные как iSWAP.CZ и CNOT. Такие вентили могут осуществлять квантовое запутывание отдельных битов, необходимое для работы квантовых процессоров. Достигнута достоверность логических операций в пределах от 85 до 95%, реализована томография различных квантовых состояний, включая квантовое запутывание, а время когерентности кубитов достигло 50 микросекунд.
В сфере сверхпроводящих кубитов ожидается, что к 2024 г. будет создан универсальный квантовый вычислитель из 30-50 кубитов с достоверностью выполнения двухкубитных операций выше 95%. В России для развития данного направления необходимы инвестиции в размере p3 млрд до 2024 г., в том числе p1 млрд на покупку оборудования (криостаты растворения замкнутого цикла, измерительная техника, цифровые интерфейсы, устройства управления и обработки информации).
Квантовые компьютеры и симуляторы на нейтральных атомах
Ультрахолодные атомы входят в тройку наиболее перспективных платформ для реализации универсального квантового вычислителя, конкурируя в этой области со сверхпроводниковыми технологиями и ультрахолодными ионами. С точки зрения задачи построения универсального цифрового квантового компьютера, перспективной представляется архитектура на основе индивидуальных атомов в оптических потенциалах. Такие потенциалы могут создаваться разными способами, например, можно локализовать атомы в пучностях стоячей электромагнитной волны.
Более удобным представляется способ, использующий упорядоченные массивы дипольных микроловушек (оптических пинцетов). Микроловушки могут создаваться с помощью массивов микролинз, голографическим способом или с помощью акустооптических дефлекторов. Преимуществом этого подхода является отсутствие необходимости в интерферометрической стабилизации, возможность создания структур произвольной конфигурации и возможность динамической перестройки структуры. В настоящий момент продемонстрирована возможность создания упорядоченных структур из более чем 100 одиночных атомов.
В Гарвардском университете создана система из 51 атома, в Политехнической школе Университета Париж-Сакле — из 70 атомов. Но разработка систем на ультрахолодных атомах сосредоточена только в академических институтах и университетах, в то время как центр тяжести разработки квантовых вычислений на других платформах уже перешел на частные компании.
В первую очередь это связано с большими ошибками при проведении двухкубитных операций на нейтральных атомах: достоверность операций до последнего времени не превышала 86%. Но последние исследования предлагают повышение уровня достоверности до 97%.
Существует теоретический и технологический задел для увеличения количества кубитов на нейтральных ультрахолодных атомах на несколько порядков. Но наименьший продемонстрированный уровень ошибок при проведении двухкибитных операций составляет 3%, что по-прежнему на два порядка превышает значение, при котором возможно практическое применение данных операций при существующих на сегодняшний день алгоритмах коррекции. Теоретически были предложены решения, позволяющие повысить надежность многокубитных гейтов на ультрахолодных атомах, успешная реализация которых может заметно изменить расклад сил на рынке квантовых вычислителей в пользу данной платформы.
В ряде мировых лабораторий было продемонстрировано время когерентности кубитов, сформированных сверхтонкими компонентами основного состояния охлажденных атомов щелочных металлов, достигающих нескольких секунд или даже порядка минуты, что близко к результатам, продемонстрированным в ионах, и значительно превышает время когерентности сверхпроводящих кубитов. Также для кубитов на ультрахолодных атомах была разработаны эффективные методы инициализации и считывания квантового состояния регистров.
Основным преимуществом данной платформы является локализация частиц, формирующих квантовые регистры, при помощи оптических полей, которые могут быть относительно легко переконфигурированы в процессе работы вычислителя, что делает эти системы очень гибкими. Была экспериментально продемонстрирована возможность индивидуальной адресации кубитов, формирующих одномерные (1D), двумерные (2D) или трехмерные (3D) структуры. Это в перспективе допускает возможность масштабирования таких систем до регистров из десятков тысяч физических кубитов.
В настоящее время активно развивается направление квантовых симуляторов, использующее дипольные атомы или молекулы. Интерес к этим система связан, прежде всего, с наличием у них значительного дипольного момента в основном состоянии, позволяющим реализовывать с одной стороны дальнодействующие взаимодействия и, с другой стороны, ассиметричные взаимодействия. Другой важной особенностью редкоземельных атомов является наличие орбитального момента в основном состоянии, которыое приводит к наличию большого количества резонансов Фешбаха в основном состоянии.
В России наибольшими заделами в данном области обладают ЦКТ МГУ им. М. В. Ломоносова, ИФП СО РАН, ФИАН, РКЦ, ИПФ РАН и ИАиЭ СО РАН. В рамках проекта с шифром «Прибой» были успешно реализованы технологии загрузки атомов рубидия в магнитооптические (МОТ) и оптические ловушки, формирующие квантовые регистры, их лазерного охлаждения, инициализации и считывания состояний квантовых регистров. В лаборатории нелинейных резонансных процессов и лазерной диагностики был также экспериментально продемонстрирован оригинальный метод перепутывания состояний атомов рубидия при помощи резонансов Ферстера.
В ИПФ РАН в Нижнем Новгороде создана установка по приготовлению вырожденных ферми- и бозе-газов нейтральных частиц, приготовлен двухмерный ферми-газ атомов и впервые исследовано его основное состоянию. Благодаря управлению силой межчастичного взаимодействия, газ атомов плавно перестраивался от состояния ферми-жидкости до состояния бозе-эйнштейновского конденсата двухатомных молекул, оставаясь при этом сильно вырожденным.
Барьером для развития данной области является тот факт, что масштабирование до уровня 103 атомов потребует использования непрерывных лазеров большой мощности для создания дипольных ловушек, при том, что индивидуальная адресация больших массивов будет ограничена по быстродействию скоростью отклонения пучка.
А увеличение времени когерентности потребует уменьшения фазовых шумов и шумов интенсивности используемых лазеров, контроля за внешними магнитными полями, и, возможно, активных методов подавления ошибок. Кроме того, реализация недеструктивных измерений потребует использования высокочувствительной системы детектирования и увеличения эффективности сбора сигнала флуоресценции.
К 2024 г. ожидается создание универсального квантового вычислителя из 100 кубитов с уровнем достоверности однокубитных и двухкубитных операций 99,9%. Объем требуемых инвестиций за данный период в России составит p2,25 млрд.
| 2019 (задел) | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|---|---|
| Методы возбуждения и детектирования ридберговских состояний атомов в МОТ-ловушке, демонстрация ридберговской блокады, резонансов Ферстера и трехчастичных взаимодействий | Моделирование динамики атомов в микроловушках, построение моделей и оптимизация логических вентилей. Создание ловушек на основе импульсных лазеров. Разработка методов охлаждения до основного колебательного состояния | Адаптация и оптимизация квантовых алгоритмов под специфику атомной архитектуры. «Темные» микроловушки, шейпинг пучков ловушки и адресующих пучков. Ансамблевое кодирование кубитов | Альтернативные типы атомов для вычислений: щелочноземельные/редкоземельные элементы в оптических ловушках. Методы активного подавления декогеренции | Разработка алгоритмов для прикладных задач с учетом специфики атомной архитектуры. Эксперименты по реализации коррекции ошибок в атомных регистрах | Субволновые атомные решетки (нанооптика, атомные чипы и т.п.). Нелинейные элементы для оптических квантовых гейтов, использующие холодные атомы. Криогенные атомные ловушки. Решение задачи о демонстрации квантового превосходства |
| Охлаждение 1000 атомов тулия до состояния Бозе-Эйнштейновской конденсации | Реализация оптических решеток с Бозе-Эйнштейновским конденсатом атомов тулия и демонстрация возможности реализации анизотропных взаимодействий с ними | Демонстрация возможности создания многокомпонентных смесей конденсированного состояния на основе различных внутренних состояний атомов тулия | Моделирование магнитных фазовых переходов с использованием симулятора на основе атома тулия для создания перспективных квантовых материалов | ||
| Двумерные голографические массивы микроловушек со случайным заполнением, до 50 захваченных одиночных атомов 87Rb, температуры менее 50 мкК | Упорядоченные массивы с индивидуальной адресацией. Однокубитные гейты с фиделити >0,9 | Двухкубитные ридберговские гейты. Трехмерные массивы с индивидуальной адресацией | Однокубитные гейты и измерения с фиделити >0,99. Двухкубитные ридберговские гейты с фиделити >0,9. Реализация вариационных алгоритмов на атомном компьютере с несколькими десятками кубитов | Тестовый онлайн-доступ к атомному симулятору | Полнофункциональный атомный симулятор с >100 кубитами. Квантово-химические расчеты на атомном симуляторе. Атомный регистр, работающий в непрерывном режиме с коррекцией потерь атомов |
| Прототипы управляющей системы на основе ПЛИС | Управляющая электроника для атомных экспериментов: программируемые драйверы акустооптических модуляторов, радиочастотные компоненты для реализации логических вентилей | Архитектура классической управляющей системы реального времени | Специализированные лазерные системы с предельно узкими линиями, низким уровнем фазовых и амплитудных шумов. Альтернативные системы адресации — MEMS, электрооптические дефлекторы и т.п. | Чувствительные системы детектирования сигнала флуоресценции с пространственным разрешением (однофотонные камеры, мультиплексированн ые детекторы и т.п.) | Специализированные криогенные вакуумные системы для атомных симуляторов |
Параллельно придется развивать следующие технологии: создание двухкоординатных акустооптических и электрооптических дефлекторов, исследование по созданию пространственных модуляторов света на основе жидких кристаллов (SLM-технологии) в России, прецизионная ЧПУ-полировка оптических линз для создания асферических линз с заданными характеристиками, создание центров напыления оптических покрытий с отражением лучше 99,9%, развитие быстрых и способных выдерживать значительную лазерную мощность модуляторов и дефлекторов пучка, разработка эффективных микроволновых антенн и мощных, перестраиваемых по частоте лазерных систем видимого и ближнего инфракрасного диапазона и развитие технологии литографии и ионного травления для создания массивов планарных ловушек.
Квантовые компьютеры и симуляторы на основе ионов в ловушках
Во многих лабораториях в мире ведутся разработки отдельных элементов универсального квантового вычислителя на основе одиночных ионов. Ключевыми направлениями развития является увеличение количества используемых кубитов и улучшение их характеристик.
Лучшие показатели времени когерентности были продемонстрированы в Национальном университете Сингапура — 600 сек, то есть при времени выполнения операции порядка 100 мс можно провести 6 млн операций без потери когерентности. Лучшие результаты по достоверности квантовых операций были получены в Национальном институте стандартов и технологий США — 0,99996 для однокубитных операций и 0,9991 для двухкубитных операций. Это позволяет провести приблизительно 10 тыс. однокубитных и 700 двухкубитных операций без потерь когерентности.
Американский технологический стартап IonQ анонсировал первый коммерчески доступный квантовый компьютер на ионах. Он способен использовать 160 кубит, производить простые квантовые операции на 79 кубитах и реализовывать произвольные квантовые алгоритмы с использованием 11 кубитов.
Основным недостатком данной технологии является существующее сегодня технологическое ограничение максимального размера квантового регистра. Основные проблемы масштабирования ионных компьютеров связаны с эффектом аномального нагрева, которые препятствует дальнейшему снижению размеров ловушек и, соответственно, увеличению числа связанных кубитов, а также усложнению колебального спектра с ростом числа взаимодействующих ионов.
Первая проблема может быть решена при помощи увеличения мощности используемых для адресации лазеров, вторая — за счет использования технологии быстрых гейтов. В Австралийском национальном институте теоритически было показано, что использование такой технологии позволяет использовать более 50 кубитов фактически без потери их качества.
Еще одной важной проблемой на пути масштабирования квантовых вычислителей на ионах является компенсация паразитных внешних электрических полей, приводящая к нагреву ионов и потере когерентности. На каждый используемый кубит необходимо три электрода с независимо устанавливаемыми потенциалами, что становится весьма затруднительным уже при нескольких десятках кубитов. В то же время уже сегодня предложена технология компенсации микродвижений с использованием оптических полей, которая позволит преодолеть и эту проблемы.
| 2019 (задел) | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|---|---|
| Одиночные ионы в ловушках Пауля | Создание прототипа ионного квантового вычислителя с размером регистра в 5 кубитов в линейной ловушке Пауля | Создание прототипа ионного квантового вычислителя с размером регистра в 5 кубитов в линейной ловушке Пауля | Разработка и экспериментальная реализация масштабируемой системы оптической адресации для 55 кубитов. Разработка линейной ловушки Пауля для одновременного удержания 60 ионов в цепочке | Разработка и создание системы компенсации микродвижений с использованием оптических полей для 55 ионов | Разработка программного обеспечения для квантового вычислителя с использованием 55 ионов. Создание технологического задела для использования интегрированных фотонных чипов в планарных ионных ловушках. Решение задачи о демонстрации квантового превосходства |
| Моделирование физических процессов | Моделирование физических процессов | Моделирование физических процессов | Симулятор | Облачный сервер с внешним доступом к процессору | Решение оптимизационной задачи гибридным квантовоклассическим методом. Моделирование фазовых переходов |
Таким образом, на сегодня существуют все технологии, необходимые для создания универсального квантового вычислителя на одиночных ионах, использующего около 100 кубитов. Продемонстрированы и аналоговые симуляторы спиновых моделей в системах из более чем 50 ионов.
В то же время ионные кубиты значительно превосходят сверхпроводящие кубиты. Так, отношение времени когерентности ко времени операции для сверхпроводящих кубитов в 100 раз меньше, чем для ионных кубитов, а уровень достоверности операции над ионными кубитами позволяет провести в 100 раз больше операций без потери когерентности.
В России лидирующими организациями в данной области являются ФИАН им. П.Н. Лебедева и ИЛФ СО РАН. К 2024 г. планируется создать прототип универсального квантового вычислителя из 50 кубитов и прототипа квантового симулятора из 100-1000 частиц. Требуемый объем инвестиций за данный период в России составит p1,5 млрд, включая p800 млн на покупку оборудования.
Квантовые компьютеры и симуляторы на основе фотонов и интегральной оптики
Одним из перспективных направлений физической реализации парадигмы квантового компьютера являются линейно-оптические квантовые вычисления. Носителем квантовой информации в линейно-оптической модели является одиночный фотон, распространяющийся заданным образом в системе линейных интерферометов. С одной стороны, кубиты на основе фотонов обладают крайне низким уровнем декогеренции, поскольку слабо взаимодействуют с окружающей средой.
С другой стороны, отсутствие физических механизмов взаимодействия между фотонами в линейных оптических системах приводит к невозможности детерминированной реализации многокубитных преобразований, необходимых для создания универсального квантового компьютера. Этот факт, в свою очередь, приводит к необходимости разработки специализированных моделей квантовых вычислений, учитывающих специфику линейно-оптической системы.
| 2019 (задел) | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Исследования | Интегральная оптика: Реконфигурируемые интегрально- оптические схемы (10 каналов). Источники квантового излучения: двух- и четырехфотонные источники на базе СПР. Источники сжатых состояний света на базе ОПУ. Однофотонные источники на базе квантовых точек в микрорезонаторах. Детекторы одиночных фотонов: детекторы с разрешением по числу фотонов на основе сверхпроводящих нанопроволок. Экспериментальные методы квантовой оптики: квантовые оптические системы с дискретными переменными. Квантовые оптические системы с непрерывными переменными. | Источники фотонов: разработка источников фотонов на интегрально-оптической платформе. Квантовые вычисления: использование различных степеней свободы одного носителя квантовой информации для увеличения размерности доступного гильбертова пространства. Использование высокоразмерных состояний для повышения размерности доступного гильбертова пространства. Проведение теоретических исследований, направленных на повышение вероятности успешного срабатывания линейно-оптических многокубитных гейтов | Источники фотонов: разработка методов мультиплексирования источников фотонов с целью повышения эффективности приготовления фотонов по требованию и увеличению яркости таких источников; разработка источников фотонов по требованию, достигающих неразличимости более 90% в режиме электрической накачки. Детекторы одиночных фотонов: разработка методов эффективной интеграции детекторов одиночных фотонов на интегрально-оптическую платформу. Квантовые вычисления: разработка теоретической модели линейно-оптического квантового компьютера, обладающей пониженной пороговой величиной вероятности успешного срабатывания двухкубитного гейта, достаточной для формирования универсального кластерного состояния. Исследование потенциала модели оптических квантовых вычислений в непрерывных переменных. | Интегральная оптика: Разработка реконфигурируемых схем, содержащих более более 25 портов. Источники фотонов: источник N фотонов (N более 10). Разработка технологии создания идентичных источников неразличимых фотонов по требованию. | Источники фотонов: Создание источника фотонов по требованию с электрической накачкой, обеспечивающего уровень неразличимости между отдельными фотонами >99%. Квантовые вычисления: разработка двухкубитных детерминистических гейтов с использованием нелинейных на однофотонном уровне элементов | Источники фотонов: создание массивов идентичных источников на базе квантовых точек в полупроводниковых микрорезонаторах (> 10 штук в массиве). Квантовые вычисления: создание оптического квантового процессора (20-25 фотонов, более 100 портов, детекторы одиночных фотонов на чипе). Демонстрация вариационного алгоритма на многокубитном оптического квантовом процессоре. Решение задачи о демонстрации квантового превосходства |
| Технологии | Производство детекторов одиночных фотонов: детекторы в счетном режиме на основе сверхпроводящих нанопроволок | Источники фотонов: технология создания источников фотонов по триггеру с высокой эффективностью (более 90%) и высокой степенью неразличимости (более 95%) | Детекторы одиночных фотонов: технология создания детекторов одиночных фотонов на чипе с высокой эффективностью (более 90%) | |||
| Поддерживающие технологии | Развитые технологии: дизайн и проектирование интегральной оптики, технологии изготовления интегрально-оптических структур из Si, SiN, SiON, технологии изготовления полупроводниковых гетероструктур | Разработка быстрых оптических переключателей (электрооптические устройства, например, эффективные электрооптические дефлекторы). Разработка технологии снижения оптических потерь на интегрально-оптической платформе до уровня менее 0,1 дБ/см. Разработка технологий эффективного сопряжения интегрально-оптических устройств и внешних оптических и оптоволоконных приборов с эффективностью не меньше 50% | Разработка гибридных технологий интеграции полупроводниковых микроструктур на интегрально-оптическую платформу, используемую для создания линейно-оптического процессора | Разработка технологий создания криогенных интегрально-оптических модуляторов | Разработка технологии создания интегрально-оптических систем с потерями менее 0,01 дБ/см |
В России лидирующими организациями в данной области являются ЦКТ МГ им. М.В. Ломоносова, РКЦ, МГТУ им. Н.Э. Бумана, Университет ИТМО, МПГУ/«Сконтел» и «Тинфотоника». К 2024 г. ожидается создание оптического квантового процессора с 20-25 фотонами, более 100 портов и детекторами одиночных фотонов на чипе. Вариационный алгоритм будет продемонстрирован на многокубитном оптическом квантовом процессоре с обеспечением облачного доступа. Необходимые инвестиции в России за данный период составят p1 млрд, половина из этой суммы потребуется на закупку оборудования.
Симуляторы на основе поляритонных конденсатов
В последнее время было предложено множество новых архитектур физических процессоров, не являющихся в полной мере квантовыми, но использующими квантовые эффекты для вычислений. К таковым относятся системы бозе-эйнштейновских конденсатов, основанные на поляритонах, когерентные машины Изинга, когерентные CMOS-архитектуры и др. В их основе лежат квантовые взаимодействия макроскопического числа частиц.
Устройства размером в 100 тыс. бит недавно были продемонстрированы японскими компаниями Fujitsu и NTT. Программирование данных устройств, как и в случае адиабатических квантовых компьютеров, происходит путем изменения параметров гамильтониана. После эволюции состояние системы представляет результат вычислений.
Одной из возможных реализаций таких систем является управление когерентными конденсатами. Преимуществом систем когерентных конденсатов является лучшая контролируемость на современном уровне развития технологии, поэтому на их основе могут быть построены процессоры существенно большего размера, оперирующие при комнатной температуре.
Экситонные поляритоны представляют собой связанные свет-материальные состояния, образующие в полупроводниковом микрорезонаторе в результате сильного взаимодействия экситонных состояний полупроводника с оптической модой резонатора. Поляритоны подчиняются бозонной статистике и характеризуются условным спином, определяемым либо спином экситона, либо поляризацией связанного с ним фотона. Как показали исследования последнего десятилетия, на поляритонах можно организовать активное квантовое перепутывание состояний, которое крайне трудно реализовать на систему ультрахолодных атомов.
Благодаря тому, что эффективная масса поляритонов примерно на девять порядков меньше атомной массы, поляритоны испытывают Бозе-Эйнштейновскую конденсацию на при сверхнизких, а при реально достижимых температурах, вплоть до комнатной. Обладая конечным времени жизни, поляритоны образуют неравновесную систему взаимодействующих бозонов, способную конденсироваться в макроскопически когерентное многочастичное состояние. Макроскопический (по сравнению с атомным) размер поляритонного конденсата делает возможным создание регулярной поляритонной решетки, манипулирование поведением ее узлов и анализ ее итогового состояния с использованием оптических методов.
Достоинством неравновесности экситон-поляритонной системы является возможность создания в ней неравновесных многочастичных фаз и их непосредственной оптический регистрации. Тем самым, поляритоника интересна не только с академической точки зрения, но и может быть использована практически для создания квантовых симуляторов многочастичных процессов.
Поляритонные симуляторы аналогового типа могут использоваться для изучения одночастичных задач, таких, например, как Джозефсоновские осцилляции двух связанных конденсатов, эффекты квантового транспорта в виде осцилляций Блока, локализация возбуждений на контролируемом беспорядке, а также более сложные двумерные эффекты в слоистых материалах типа графена или квантовый эффект Холла.
Вместе с тем, для создания квантового симулятора взаимодействующих многочастичных систем необходимо реализовать в поляритонных структурах гораздо больший уровень нелинейности и более жесткий ограничивающий потенциал. Для это осуществляют усиление внутриузельного взаимодействия и взаимодействия между соседними поляритонами в решетке путем построения поляритонных диполей с использование фотоиндуцированного пространственного ограничения.
Второе направление основано на реализации комплексных моделей, симулирующих нелинейной поведение неравновесных спинов для тесно взаимодействующих цепочек экситон-поляритонных конденсатов.
Третьим перспективным направлением является разработка поляритонного кубита, аналогичного по своей структуре сверхпроводящему потоковому кубиту. Время, необходимое для проведения одной логической операции квантового компьютера, основанного на поляритонных кубитах, может быть в 10 тыс. — 100 тыс. раз короче, чем в квантовых компьютерах, основанных на сверхпроводящих кубитах. Теоритически, поляритонный квантовый компьютер сможет работать при комнатной температуре, что обеспечит его низкую себестоимость по сравнению со сверхпроводящим квантовым компьютером, оперирующим при криогенных температурах.
В России перспективными разработками в данной области обладают «Сколтех», РКЦ и СПбГУ. В частности, в лаборатории Оптики спина имена И.Н. Уральцева СПбГУ было продемонстрировано лабораторное решение аналогового стимулятора на основе периодической системы поляритонных конденсатов.
К 2021 г. ожидается разработка аналоговых и квантовых симуляторов на основе поляритонов, состоящих из 1 тыс. поляритонных конденсатов. Потребности в инвестициях в России за указанный период составляют p1,1 млрд, включая p700 млн на покупку оборудования (реакторы молекулярно-пучковой эпитаксии и образцов).
Квантовые вычисления на примесных атомах и квантовых точках в кремнии
С помощью примесных атомов в кремнии могут быть созданы кубиты. Основным преимуществом является возможность использования для разработки данного направления накопленного опыта работы в области кремниевых технологий, которые используются при разработке классических процессоров.
Ядерный и электронный спин примесного атома в кремнии, в частности, атома фосфора, может использоваться в качестве кубита. Управление ядерным и электронным спином осуществляется электромагнитными полями в радио-СВЧ диапазоне, то есть с использованием техники ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и техники электронного парамагнитного резонанса (ЭПР), соответственно.
Считывание спинового состояния выполняется путем конверсии спин-заряд, например, с использованием транспорта электрона в одноэлектронном транзисторе. Обращение к отдельным кубитам производиться через контакты, подведенные к примесным атомам. Использование контактов для управления кубитами позволяет масштабировать кремниевые устройства подобно классическим процессорам.
Еще одним преимуществом кремния для квантовых вычислений является возможность очистки кремния с естественным содержанием изотопов от изотопа с ядерным спином (29Si) и, таким образом, создания бесспиновой кристаллической матрицы для спиновых кубитов. Благодаря очистке кремния время когерации электронного и ядерного спинов примесного атома оказываются достаточно большими (секунды и более).
Несмотря на то, что в настоящее время реализация на основе примесных атомов в кремнии отстают от лидирующих систем для квантовых вычислений из-за сложности устройств, долгосрочные инвестиции в них обоснованы и в перспективе могут внести существенный вклад в квантовые технологии.
Кремниевые технологии уже оказали огромное влияние на мировую экономику за счет создания и развития классических информационных технологий. Использование для создания квантовых устройств существующих передовых технологий, разработанных для кремниевых микросхем предельно малого размера, является одним из преимуществ кремния. Если в дальнейшем серийное производством удастся адаптировать для квантовых технологий, то станет возможным быстрый переход от прототипов к коммерческим продуктам.
Отдельный электрон может быть локализован в квантовой точке в кремнии, созданной электростатическими потенциалами соответствующих контактов. В структурах металл-диэлектрик-полупроводник (МДП) локализация электронов в вертикальном направлении происходит вблизи оксидного слоя кремния, а в гетероструктурах Si/SiGe — в напряженном слое Si. В качестве кубитов в таких структурах могут использоваться спиновые или зарядовые состояния электронов.
К преимуществам спиновых состояний можно отнести большие времена релаксации по сравнению с зарядовыми состояниями, к недостатку — необходимость наличия магнитных полей. К преимуществам зарядовых состояний относится более простое управление. Общим преимуществом реализации кубитов на квантовых точках в кремнии является их потенциальная совместимость с существующими технологиями изготовления процессоров и возможность очистки кремния от изотопа с ядерным спином 29Si.
Для контролируемого внедрения одиночных примесей в кремний существует два основных метода: ионная имплантация и литография с использованием сканирующего туннельного микроскопа (СТМ). В Австралии методом ионной имплантации создан кубит на отдельном атоме 31P на моноизотопной матрице 28Si. Время когеренции ядерного спина составило более 30 с, электронного — более 0,5 с.
Точность размещения атома кремния данным методом составляет около 10 нм, что не позволяет использовать обменное взаимодействие для реализации двухкубитовых операций.
Точность размещения атомов фосфора методом СТМ-литографии по резисту из монослоя водорода составляет около 10 А. Такая точность не позволяет использовать обменное взаимодействие между соседними атомами P для двухкубитовых операций, поскольку для этого необходима абсолютная точность размещения фосфора в кремнии, то есть замещение фосфором выделенного атома кремния в решетке.
В России лидирующими организациями в данной сфере являются Институт общей физики (ИОФ) РАН, Институт химии высокочистых веществ им. Г.Г. Девятых РАН. В том числе разрабатываемое в ИОФ РАН решение по расстановке атомов примеси в кремнии отличается от решения, используемого на данный момент в мире. В качестве резиста для СТМ-литографии на поверхности кремния вместо водорода используется монослой хлора, взаимодействие которого с кремнием гораздо сильнее.
Благодаря сильному воздействию Si-C1 появляется возможность создания вакансии зондом СТМ не только в слое резиста (как в случае водорода), но и в верхнем слое кремния. При наличие кремниевой вакансии, фосфин адсорбируется и встраивается точно на место удаленного атома кремния. Таким образом, имеется принципиальная возможность достижения фундаментального предела точности размещения атомов фосфора на поверхности кремния.
Проблемой для развития данной технологии является тот факт, что пока неизвестно, какая модель архитектуры многокубитового устройства с возможностью коррекции ошибок может быть реализована. При масштабировании могут возникнуть проблемы с созданием на небольшом участке чипа большого числа управляющих контактов, подходящих к каждому кубиту. Кроме того, плотная сетка контактов будет выделять тепло, которое нужно отводить, поддерживая температуру активной области на уровне 100 мК.
К 2024 г. в России может быть создан однокубитный кремниевый квантовый элемент, к 2026 г. — двухкубитовый. Потребность в инвестициях в России за указанный период составляет p1 млрд — p2,3 млрд.
Квантовые методы подавления ошибок
Существует несколько методов по борьбе с декогеренцией — основной проблемой архитектуры квантовых вычислений, которая приводит к ошибкам в ходе вычислений. Одним из них является разработка методов подавления ошибок.
Исследования в этой области в основном сконцентрированы на адиабатических квантовых вычислениях. Для NISQ-устройств (производства IBM и Riggeti Computing) был экспериментально продемонстрирован подход, основанный на динамическом управлении связями. Исследуются также подходы, основанные на использовании генетических алгоритмов и алгоритмов машинного обучения.
Несколько научных групп по данной теме функционирует и в России, в частности, в «Сколтехе», в РКЦ, в ЦКТ МГУ им. М.В. Ломоносова и в ФТИАН им. К.А. Валиева РАН. К 2024 г. должен быть разработан и экспериментально продемонстрирован набор эффективных методов для подавления ошибок для квантовых компьютеров. Потребности в инвестициях за указанный период в России составляет p350 млн.
Квантовые коды коррекции ошибок
Создаваемые сейчас и в пятилетней перспективе квантовые вычислительные устройства являются «шумными», то есть подвержены разрушению квантовой когерентности на протяжении небольшого количества тактов операций.
Одним из возможных подходов к проблеме декогеренции является разработка квантовых кодов коррекции ошибок, которые могут, в теории, полностью исключить влияние ошибок на процесс вычислений. Один из лучших на сегодняшний день кодов исправления ошибок — торический код — был предложен А. Китаевым в 1997 г.
Однако практически все предложенные до настоящего времени методы коррекции ошибок, помимо того, что требуют большого перерасхода «физических» квантовых ресурсов, представляются чрезмерно идеализированными: предположения о характере ошибок (например, однокубитные ошибки) не соответствуют полной совокупности факторов, определяющих неидеальность реальных устройств.
В России лидирующими организациями в данной области являются РКЦ, ВНИИА и «Сколтех». К 2024 г. планируется разработать ряд усовершенствованных методов коррекции ошибок, пригодных для имплементации применительно к развиваемому поколению квантовых вычислительных устройств, с учетом конкретных физических реализаций. Необходимый размер инвестиций для в России за данный период составляет p450 млн.
Квантовые алгоритмы: разработка и оптимизация
Квантовые алгоритмы предназначены для выполнения на квантовых компьютерах и задаются последовательностью унитарных операций (гейтов) с указанием, над какими именно кубитами их надо совершать. Дальше набор квантовых гейтов должен транслироваться в последовательность управляющих сигналов над кубитами.
Алгоритмы квантовых вычислений, реализуемые гипотетическим квантовым компьютером, основаны на том, что квантовая система из N кубитов имеет 2 в степени N линейно независимых состояний. Вследствие принципа квантовой суперпозии, пространство состояний такого квантового регистра математически представляется 2 в степени N-мерным шильбертовым пространством. Процедура квантового вычисления соответствует повороту вектора состояния информационного регистра в этом пространстве.
Если все кубиты связаны (запутаны) между собой, то выполняется параллельная обработка сразу всех 2 в степени N возможных состояний за один шаг вычислений. Для классического компьютера подобная операция требует 2 в степени N отдельных шагов. В определенном смысле квантовый компьютер способен выполнять алгоритм сразу для всех возможных входных значений.
В данный момент в мире разработано несколько десятков квантовых алгоритмов для решения следующих задач: факторизация и дискретное логарифмирование (алгоритм Шора, важен для криптоанализа), поиск в большой базе данных, содержащей N элементов (алгоритм Гровера, важен для криптоанализа и обработки данных), моделирование унитарной эволюции квантовой системы, состоящей из большого числа N взаимодействующих частиц (алгоритм Залки — Визнера, важен для квантовой химии и моделирования материалов); вычисление собственных значений и собственных векторов оператора Гамильтона (алгоритм Абрамса — Ллойда, необходим в моделирование квантовых систем).
Также разработаны квантовые алгоритмы для следующих целей: сопоставление шаблонов (алгоритм Амбайниса, обработка данных и машинное обучение); поиск экстремума (алгоритм Хойнера, оптимизация и обработка данных); глобальная оптимизация имитацией отжига, приближенной оптимизация, адиабатические алгоритмы; решение систем линейных уравнений (моделирование и обработка данных); критерий баланса для булевой функции (алгоритм Дойча — Джоса).
| № | Квантовый алгоритм | Наименование задачи, оценка ускорения | Прикладная область |
|---|---|---|---|
| Моделирование динамических квантовых систем | |||
| 1 | Алгоритм Залки — Визнера | Моделирование унитарной эволюции квантовой системы, состоящей из большого числа N взаимодействующих частиц. Ускорение составляет (N-1)! раз. Требуется оперативная память, линейно зависящая от N | Разработка новых материалов с заданными свойствами. Разработка новых лекарственных средств. Разработка средств защиты от химического и биологического оружия. Моделирование динамики химических реакций |
| 2 | Алгоритм Абрамса — Ллойда | Вычисление собственных значений и собственных векторов оператора Гамильтона | Разработка новых материалов с заданными свойствами. Разработка новых лекарственных средств. Разработка средств защиты от химического и биологического оружия. Моделирование динамики химических реакций |
| Задачи, связанные с перебором вариантов | |||
| 3 | Алгоритм Шора | Разложение натурального числа N с большим количеством десятичных знаков К на простые сомножители (факторизация). Ускорение составляет - exp(N1/3)/(log N)3 раз | Криптоаналитика (расшифровка RSA) |
| 4 | Алгоритм Китаева | Выявление скрытых подгрупп | Криптоаналитика (расшифровка RSA) |
| 5 | Алгоритм Китаева | Вычисление дискретного логарифма для чисел с большим количеством десятичных знаков К | Криптоаналитика (обход эллиптических криптографических систем) |
| 6 | Алгоритм Китаева | Решение уравнения Пелля x2 - ny2 = 1 с параметром n, имеющим К десятичных знаков | Криптоаналитика (обход криптографических систем Бачмана — Вильямса) |
| 7 | Алгоритм Гровера | Быстрый поиск в большой базе данных, содержащей N элементов. Решение уравнения за время O(√N). Ускорение составляет ~ √N раз | Большие данные (BigData). Информационная безопасность. Поиск оптимальных стратегий |
| 8 | Алгоритм Амбайниса (алгоритм сопоставления шаблонов) | Нахождение подстроки длины М в строке длины N, а также нахождения многомерного подмассива размерности М * М * М в массиве размерности N * N *... * N | Большие данные (BigData). Автоматическая обработка изображений. Автоматическая обработка текстов |
| 9 | Алгоритм Мойера | Поиск экстремума | |
| 10 | Алгоритм Дойча — Джоса | Критерии баланса для булевой функции. Время выполнения — одна операция | |
| 11 | Различные алгоритмы оптимизации | Глобальная оптимизация имитацией отжига, прнближенная оптимизация, адиабатические алгоритмы. Сверх-полиномиальное ускорение | Большие данные (BigData). Машинное обучение, системы управления |
| 12 | Решение систем линейных уравнений | Сверхполиномиальное ускорение | Физическое моделирование, вычислительная электродинамика, гидродинамика. Мультифизическое моделирование |
В России еще в начале 2000-х годов группой в КФТИ КазНЦ РАН были предложены схемы для квантовых вычислений с использованием многоуровневых систем, основанных на ЯМР-схемах. Сейчас это направление поддерживается группой в ФИАН им. П.Н. Лебедева.
Также разработки в данной области есть в «Сколтехе», ФНИИА, РКЦ и ЦКТ МГУ им. М. В. Ломоносова. В том числе в «Сколтехе» занимаются моделированием квантово-химических систем. А в группе «Квантовая оптика» Российского квантового центра в части квантово-вдохновленных алгоритмов был разработан алгоритм на основе моделирования когерентных оптических машин Изинга.
К 2024 г. планируется разработать и продемонстрировать набор квантовых алгоритмов для решении я задач оптимизации, квантовой химии и машинного обучения. Потребность в инвестициях в России за данный период составит p350 млн.
Эмулятор квантовых вычислений
Эмулятор квантовых процессоров — это программа, которая позволяет воспроизводить свойства систем для квантовых вычислений на классических компьютерах, включая возможность моделирования различных типов шумов. Эмулятора являются вспомогательным инструментом для исследования потенциала технологии квантовых вычислений, демонстрации алгоритмов, методов подавления ошибок и квантовых кодов коррекции ошибок.
Разработанные эмуляторы квантовых систем можно поделить на два класса. Первый класс создается группами, разрабатывающими квантовые компьютеры с целью проведения сравнения поведения экспериментальной системы и ее модели. К таким относится, например, система эмуляции квантовых вычислений IBM и Riggeti Computing.
Второй класс предназначен для разработчиков ПО. Примером может быть продукт Quantum Learning Machine французской компании Atos, позволяющей эмулировать систему из 30-40 кубит с учетом различных возможных моделей квантовых шумов, характерных для различных экспериментальных систем.
В России в «Сколтехе» разработаны высокопроизводительные эмуляторы цифровых квантовых процессоров на классических компьютерах и проведено моделирование шумов в симуляторах квантовых процессоров для анализа неидеального поведения физических устройств. Эмуляторы квантовых процессоров также создаются в РКЦ, ВНИИА, ЦКТ МГУ им. М.В. Ломоносова и ФТИАН им. К.А. Валиева РАН.
К 2024 г. планируется разработать эмулятор системы квантовых вычислений, позволяющий исследовать квантовые алгоритмы, методы подавления ошибок и квантовые коды коррекции ошибок. Потребность инвестиций в России за указанный период составит p450 млн.
Облачная платформа для квантовых вычислений
В данный момент квантовые компьютеры и квантовые симуляторы функционируют в лаборатории, поскольку их работа требует соблюдения определенных условий. Поэтому основным способом взаимодействия с квантовыми компьютерами становится открытие к ним облачного доступа.
Облачный доступ в настоящее время предоставляется к квантовым компьютерам IBM, Rigetti Computing и D-Wave Systems. В России такого доступа пока нет, но соответствующую облачную платформу планируется обеспечить к 2024 г. Ее созданием могут заняться РКЦ и ЦКТ МГУ им. М.В.Ломоносова. Необходимые инвестиции составляет p450 млн.
Разработка квантовых компьютеров и квантовых симуляторов предполагает не только создание самих устройств, но и обеспечение возможности работы с ними разработчиков и конечных пользователей. Архитектура квантовых устройств состоит из нескольких уровней: физического уровня, логического уровня и уровня приложений и программного обеспечения.
Уровень готовности технологий квантовых вычислений в России и в мире
Для внедрения квантовых технологий необходимо оперировать на всех уровнях одновременно: развивать квантовые процессоры, устройства управления, измерения и памяти на физическом уровне; создавать логический уровень путем подавления ошибок и использования квантовых кодов коррекции ошибок; развивать уровень программного обеспечения, включая низкоуровневые языки программирования, квантовые алгоритмы, библиотеки и их инкорпорирование в среды разработки и обеспечения доступа.
По классической классификации ГОСТ уровень технологической готовности квантовых вычислений (УГТ) составляет от «1» до «4» при максимально возможном «9». Но для квантовых технологий есть отдельная шкала технологической готовности — QTRL (Quantum Technology Readness Levels) — где максимальным уровнем также является «9».
Для квантовых вычислений первый уровень (QTRL-1) — это теоретические и экспериментальные исследования, включая исследования возможности создания кубитов. Второй уровень — разработка алгоритмов квантовых вычислений и квантового моделирования, направленных на решение прикладных задач.
Третий уровень — разработка несовершенных физических кубитов, как основных «строительных блоков» для квантовых вычислительных устройств. Четвертый уровень — разработка мульти-кубитных систем и системы управления кубитами.
Пятый уровень — разработка небольших квантовых процессоров без системы коррекции ошибок. Шестой уровень — разработка небольших квантовых процессоров с системой коррекции ошибок. Седьмой уровень — разработка прототипа системы квантовых вычислений, решающего некоторые небольшие практические задачи конечных пользователей.
Восьмой уровень — разработка законченной, успешно протестированной масштабируемой версии квантового компьютера. Наконец, заключительный, девятый уровень (QTRL-9) — это уровень превышения квантовым компьютером производительности классического компьютера.
Разработки компаний IBM, Google, Rigetti Computing, Intel, IonQ на данный момент соответствуют QTLR 4-5, то есть в соответствующих вычислительных системах пока не решена задача реализации квантовых кодов коррекции ошибок, и соответственно, на них не могут быть в полном объеме реализованы практически значимые алгоритмы (например, алгоритм Шора).
Канадская D-Wave Systems предлагает 2048-кубитное квантовое вычислительное устройство, что соответствует уровню QTRL-9. Соответствующая вычислительная система состоят из блоков по 8 сверхпроводниковых кубитов и позволяет решать задачи оптимизации, сводящиеся к поиску основного состояния некоторого гамильтониана по методу квантового отжига — нахождения глобального минимума некоей целевой функции с использованием квантовых флуктуаций (туннелирование через потенциальные барьеры).
Общемировой уровень развития в области квантовых вычислений сейчас принято называть эпохой шумных квантовых устройств промежуточного масштаба (Noisy Intermediate-Scale Quantum, NISO), что соответствует уровню QTRL-5. В них реализовано 50-100 кубит, они уже не могут быть напрямую промоделированы с помощью классических суперкомпьютеров, но в них нет квантовых кодов коррекции ошибок.
В России на сегодняшний день реализованы прототипы квантовых компьютеров с 2-10 кубитами и квантовыми симуляторы с 10-20 кубитами. Это соответствует QTRL-4. Достоверность реализации одно-двухкубитных операций в квантовых компьютерах составляет не менее «0,9». Такие компьютеры способны демонстрировать простейшие квантовые алгоритмы, например, для задач моделирования спиновых цепочек и простейших молекул.
В России создан значительный научный задел в области квантовых вычислений, также развиваются различные элементные базы для построения квантовых компьютеров и квантовых симуляторов. Имеется задел по квантовым вычислениям с использованием фотонов и интегральной оптики, квазичастиц (поляритоны), а также ведутся поисковые исследования по примесным атомам в кремнии.
Кроме того, ведутся обширные теоретические исследования в следующих областях: томография квантовых состояний и процессов, подавление ошибок в квантовых компьютерах, вариационные квантовые алгоритмы, алгоритмы квантового машинного обучения, эмуляция квантовых вычислений, оптимизация квантовых операций, исследование ресурса существующих квантовых компьютеров.
Общий объем инвестиций, которые необходимо осуществить в России в рамках данной субтехнологии в период до 2024 г., составляет p15,2 млрд.
Потенциальные потребители квантовых вычислений
Главным потребителем квантовых вычислений является государство. Основными драйверами роста для рынка квантовых вычислений станет борьба с преступностью, использование квантовых вычислений в автомобильной и оборонной промышленности, а также увеличение объема государственных инвестиций. Мировой рынок квантовых вычислений, по цоенкам Tractica, к 2020 г. составит $2,2 млрд, а по оценкам BCC research — $1,3 млрд к 2027 г.
Разработки D-Wave Systems используется в таких проектах, как оптимизация дозы в ходе радиационной онкотерапии, оптимизации автомобильного трафика на примере 10 такси в Пекине, распознавание образов и машинном обучении и моделировании электронной структуры молекул.
| № ап | Направление развития | Уровень развития в РФ | Уровень развития в мире |
|---|---|---|---|
| 1 | Сверхпроводниковые квантовые компьютеры и симуляторы | QTRL 4. Функционирует несколько кубитов. Достигнута достоверность логических операций в пределах от 85% до 95%. Достижение времен когерентности кубитов около 50 микросекунд | QTRL 5. Технология квантовых компьютеров и квантовых симуляторов на сверхпроводниковых технологиях значительно развита. На сверхпроводящих кубитах работают устройства компании D-Wave, IBM, Google и Riggeti Computing. Реализованные прототипы универсальных квантовых процессоров IBM, Riggeti Computing и Intel включают к настоящему времени от 16 до 49 сверхпроводящих кубитов. В марте 2018 г. компаний Google был изготовлен квантовый процессор, состоящий из 72 кубитов |
| 2 | Квантовые компьютеры и симуляторы на нейтральных атомах | QTRL 4. Продемонстрированы голографические массивы микроловушек, обеспечивающих захват до 50 одиночных атомов | QTRL 5. Созданы одномерные, двумерные и трехмерные системы для захвата атомов. Созданы различные типы квантовых симуляторов |
| 3 | Квантовые компьютеры и симуляторы на основе ионов в ловушках | QTRL 2. Экспериментально продемонстрирован захват, удержание и лазерное охлаждение одиночных ионов Yb в трехмерной ловушке Пауля и цепочек из нескольких ионов Yb и Mg в линейной ловушке Пауля. Пока полностью не реализованы логические операции с ионными кубитами | QTRL 5. Стартап IonQ анонсировал первый коммерчески доступный квантовый компьютер на ионах. Этот вычислитель способен использовать 160 кубит, производить простые квантовые операции на 79 кубитах и реализовывать произвольные квантовые алгоритмы, используя 11 кубитов |
| 4 | Квантовые компьютеры и симуляторы на основе фотонов и интегральной оптики | QTRL 3. Созданы реконфигурируемые ингегрально-оптические схемы (10 каналов) | QTRL 5. Продемонстрированы эксперименты по реализации программируемых двухкубитных квантовых гейтов с высоким уровнем качества, реализации алгоритмов квантовых вычислений, а такая реализации специальных вычислительных моделей на базе интегрально-оптических систем |
| 5 | Симуляторы на основе поляритонных конденсатов | QTRL 1. Лабораторное решение аналогового стимулятора на основе периодической системы поляритонных конденсатов | QTRL 4. Лабораторные решения аналогового стимулятора на оснозе различных физических систем |
| 6 | Квантовые вычисления на примесных атомах и квантовых точках в кремнии | QTRL 1. Кубиты на примесных атомах в кремнии еше не созданы, однако имеется задел в области СТМ-литографии и создания кремниевых чипов с верхним слоем из моноизотопного кремния. Кубиты на квантовых точках в кремнии еше не созданы, однако есть задел по очистке естественного кремния от изотопа со спином. В России (Нижний Новгород) совместно с Францией (Гренобль) создана кристаллическая пластина 300 мм из кремния с естественным содержанием изотопов и верхним слоем из 28Si (99,992%) | QTRL 3. В 2017 г. создана первая в Австралии компания по квантовым вычислениям. Silicon Quantum Computing Pty Ltd (вложено $65 млн, частично от правительства Австралии), которая ориентирована на перевод разработок центра CQC2T в области кремниевых квантовых технологий на примесных атомах в продукт с коммерческим потенциалом. Инициализация, считывание и одно- и двухкубитные регистры продемонстрированы в различных представлениях кубитов на основе квантовых точек, при этом точность однокубитных операций превышает 99,9% |
| 7 | Квантовые методы подавления ошибок | Разрабатываются методы подавления ошибок | Разрабатываются методы подавления ошибок |
| 8 | Квантовое коды коррекции ошибок | Ведутся обширные исследования процессов нарушения когерентности в квантовых процессорах, но практически отсутствует задел в области квантовых кодов коррекции ошибок | Разработано несколько типов кодов коррекции ошибок |
| 9 | Квантовые алгоритмы | В России на сегодняшний день ведутся исследования в области квантовых вычислений, однако отсутствует задел в области разработки и оптимизации квантовых алгоритмов | В данный момент в мире разрзботано несколько десятков квантовых алгоритмов |
| 10 | Эмулятор квантовых вычислений | В России существует несколько групп, занимающихся эмуляцией квантовых вычислений, но не создан полноценный эмулятор с доступом | В мире разработано несколько прототипов эмуляторов квантовых систем, в том числе, к некотором можно получить доступ |
| 11 | Облачная платформа для квантовых вычислений | В России в данный момент отсутствует облачный доступ к разрабатываемым квантовым вычислительным устройствам | В данный момент обеспечен облачный доступ к ряду квантовых компьютеров, например, квантовому компьютеру IBM, Riggeti Computing и D-Wave Systems. В частности, в рамках программы IBM уже были проведены 300 тыс. квантовых экспериментов |
Airbus использует проект Airbus Quantum Challenge для решения таких задач, как оптимизация процесса набора высоты самолетом, ускорение решения задач, связанных с моделированием динамики жидкости, применение квантовых нейронных сетей для решения дифференциальных уравнений в частных производных, оптимизация конструкции компонент крыла и оптимизация конфигурации самолета для максимизации полезной нагрузки.
Со своей стороны, Volkswagen Group использует квантовые компьютеры для создания нового поколения аккумуляторов. В целом, квантовая химия может стать одним из наиболее востребованных применений квантовых компьютеров. Начало данному направлению было положено в 2010 г., когда была продемонстрирована молекула водорода. Однако до сих пор мощностей квантовых компьютеров достаточно только для моделирования отдельных небольших молекул, таких как водород, гидрид гелия, гидрид лития и гидрид бериллия.
Последние результаты по данному направлению связаны с моделированием важных с практической точки зрения молекулярных соединений, в частности, гидрида лития и углеродных цепочек. Моделирование реализуется при помощи методов квантовой химии, которые позволяют осуществить полный расчет энергетической структуры молекулы или химической реакции с помощью квантового компьютера. Предполагается, что в перспективе специальные алгоритмы, работающие на базе квантовых платформ, позволят оптимизировать химическую структуру материалов для аккумуляторов нового поколения, в результате чего станет возможным создание более компактных батарей с увеличенной емкостью.
Также квантовый компьютер может быть потенциально полезен для решения задачи поиска катализаторов для востребованных химических веществ. Одним из таких веществ является аммиак. Сейчас аммиак производится с помощью процесса Габера, настолько энергозатратного, что на генерацию аммиака тратится примерно 1-2% всей вырабатываемой в мире энергии. Задача синтеза аммиака потенциально может быть решена с помощью методов квантовой химии, но для этого нужны будут квантовые компьютеры с тысячами кубитов.
О планах по развитию двух других субтехнологий — квантовых коммуникаций и квантовой сенсорике — читайте в последующих материалах CNews.
Короткая ссылка
