Dział obliczeń kwantowych Google poinformował, że jego procesor Willow osiągnął kamień milowy w obliczeniach, którego replikacja w klasycznych superkomputerach wymagałaby około 10 000 lat, wykonując to zadanie w niecałe cztery minuty. Wynik opublikowany wNatura, stanowi znaczący postęp w porównaniu z demonstracją supremacji kwantowej przeprowadzoną przez Google w 2019 r. i, co ważniejsze, demonstruje właściwość, do której badacze poszukiwali od dwóch dekad: korekcję błędów, która poprawia się w miarę skalowania systemu.

Ogłoszenie miało autentyczny sens naukowy. W przeciwieństwie do wyniku z 2019 r., który został natychmiast zakwestionowany przez IBM, twierdząc, że ich klasyczne superkomputery mogłyby rozwiązać ten sam problem w ciągu kilku dni, wynik Willow został niezależnie przeanalizowany i margines przewagi jest o rząd wielkości większy. Tym razem reakcja społeczności naukowej była znacznie mniej sceptyczna.

Co faktycznie zostało rozwiązane

Konkretny problem – wariant losowego próbkowania obwodu – sam w sobie nie jest bezpośrednio użyteczny. Polega na pobieraniu próbek z rozkładu wyjściowego losowego obwodu kwantowego, co jest zadaniem trudnym obliczeniowo w przypadku komputerów klasycznych, ale naturalnym w przypadku komputerów kwantowych. Problem został wybrany właśnie dlatego, że jest dobrze poznany teoretycznie, co pozwala na weryfikację wyniku kwantowego i obliczenie, ile czasu zajmie klasycznemu komputerowi jego odtworzenie.

Liczba 10 000 lat odnosi się do najbardziej znanego klasycznego algorytmu działającego na najpotężniejszym superkomputerze na świecie. Nie jest to twierdzenie, że żaden klasyczny algorytm nie byłby w stanie rozwiązać problemu szybciej — twierdzenia o supremacji kwantowej są zawsze odnoszone do najbardziej znanych metod klasycznych, a klasyczne algorytmy z biegiem czasu są ulepszane. Margines jest jednak na tyle duży, że klasyczne jego zamknięcie wymagałoby przełomu o wielkości porównywalnej z samym postępem kwantowym.

Co ważniejsze, Willow demonstruje kluczową właściwość, która wymykała się komputerom kwantowym: korekcję błędów, która poprawia się w miarę skalowania systemu. Poprzednie procesory kwantowe stawały się mniej niezawodne w miarę dodawania większej liczby kubitów — błędy gromadziły się szybciej, niż można je było naprawić. Willow wykazuje odwrotną tendencję. Gdy Google dodał więcej kubitów do kodu korekcji błędów, poziom błędów logicznych spadł wykładniczo. Jest to zachowanie przewidywane przez kwantową teorię korekcji błędów, którego jednak żaden system fizyczny nie wykazał wcześniej w przekonujący sposób.

Dlaczego korekcja błędów jest prawdziwym przełomem

Aby zrozumieć, dlaczego to ma znaczenie, pomocne jest zrozumienie podstawowego wyzwania stojącego przed obliczeniami kwantowymi. Bity kwantowe (kubity) są niezwykle wrażliwe na zakłócenia środowiskowe — ciepło, zakłócenia elektromagnetyczne, a nawet promienie kosmiczne mogą powodować błędy. Klasyczne komputery radzą sobie z błędami poprzez redundancję i kody korygujące błędy, ale zastosowanie tego samego podejścia do komputerów kwantowych jest znacznie trudniejsze, ponieważ stanów kwantowych nie można kopiować (twierdzenie o nieklonowaniu), a pomiar stanu kwantowego niszczy to.

Kwantowa korekcja błędów polega na kodowaniu pojedynczego kubitu logicznego w wielu kubitach fizycznych w sposób umożliwiający wykrywanie i korygowanie błędów bez bezpośredniego pomiaru stanu logicznego. Teorię rozumie się od lat 90. XX wieku, ale wdrożenie jej w praktyce wymaga fizycznych kubitów ze współczynnikiem błędów poniżej progu, a utrzymanie tego progu w miarę skalowania systemu okazało się niezwykle trudne.

Wykazanie Willow, że poziom błędów zmniejsza się wraz ze skalowaniem systemu, jest pierwszym przekonującym dowodem na to, że fizyczny układ kwantowy może działać w skali poniżej progu korekcji błędów. Nie oznacza to, że obliczenia kwantowe odporne na błędy będą już wkrótce dostępne – współczynniki błędów są nadal zbyt wysokie dla większości praktycznych zastosowań – ale pokazuje, że droga do odporności na błędy jest otwarta. Pytaniem nie jest już, czy skalowalna korekcja błędu kwantowego jest fizycznie możliwa, ale ile czasu zajmie osiągnięcie poziomu błędów wymaganego do użytecznych obliczeń.

Implikacje dla kryptografii

Społeczność kryptograficzna uważnie obserwuje postęp obliczeń kwantowych, ponieważ wystarczająco mocne komputery kwantowe mogą złamać szyfrowanie RSA i krzywą eliptyczną – podstawy większości zabezpieczeń w Internecie. Wynik Willow ponownie ożywił tę dyskusję, chociaż bezpośrednie zagrożenie jest mniej poważne, niż sugerują niektóre nagłówki gazet.

„Jeszcze nie osiągnęliśmy celu” – mówi dr Michele Mosca z Instytutu Obliczeń Kwantowych. „Jednak dzisiejszy wynik jest wyraźnym sygnałem, że należy poważnie potraktować harmonogram obliczeń kwantowych mających znaczenie kryptograficzne. Organizacje, które nie rozpoczęły migracji do kryptografii postkwantowej, powinny zacząć już teraz”.

Złamanie RSA-2048 – najpopularniejszego standardu szyfrowania – wymagałoby odpornego na awarie komputera kwantowego z milionami kubitów logicznych. Willow ma 105 fizycznych kubitów. Przepaść jest ogromna. Jednak wykazanie skalowalnej korekcji błędów oznacza, że ​​luka jest teraz kwestią inżynierii, a nie fundamentalnej fizyki. Standardy kryptografii postkwantowej NIST, ukończone w 2024 r., zapewniają ścieżkę migracji, którą muszą podążać organizacje, a wyniki badania Willow stanowią przekonujący argument przemawiający za pilnością.

Najbardziej podatne na zagrożenia są systemy o długim czasie życia danych. Zaszyfrowane dane przechwycone dzisiaj można będzie przechowywać i odszyfrować później, gdy komputery kwantowe będą wystarczająco wydajne. Agencje wywiadowcze i wrogie sobie państwa narodowe niemal na pewno postępują dokładnie w ten sposób – stosując strategię znaną jako „zbierz teraz, odszyfruj później”. W przypadku danych, które muszą pozostać poufne przez 10 lub więcej lat, migracja do kryptografii postkwantowej nie jest opcjonalna.

Odkrywanie leków i symulacja molekularna

Najbardziej obiecującym zastosowaniem jest symulacja molekularna. Komputery kwantowe w naturalny sposób nadają się do modelowania układów mechaniki kwantowej – w tym zachowania cząsteczek. Dokładna symulacja molekularna może radykalnie przyspieszyć odkrywanie leków, umożliwiając badaczom obliczeniowe testowanie potencjalnych kandydatów na leki przed syntezą pojedynczej cząsteczki.

Obecne klasyczne komputery mogą dokładnie symulować cząsteczki do około 50 atomów. Poza tym złożoność obliczeniowa rośnie wykładniczo i konieczne stają się przybliżenia. Wiele najważniejszych cząsteczek biologicznych – białka, enzymy, cele leków – jest znacznie większych niż ten limit. Odporny na błędy komputer kwantowy mógłby dokładnie symulować te cząsteczki, potencjalnie identyfikując kandydatów na leki, których klasyczne metody całkowicie by pominęły.

Oś czasu dla tej aplikacji jest dłuższa niż zagrożenie kryptograficzne. Symulacja molekularna wymaga odpornych na uszkodzenia komputerów kwantowych z tysiącami kubitów logicznych — potrzeba jeszcze wielu lat. Jednak firmy farmaceutyczne, w tym Roche, Pfizer i Merck, już inwestują w badania w zakresie obliczeń kwantowych, przygotowując się do wykorzystania technologii, gdy osiągnie ona dojrzałość.

Nauka o materiałach i zastosowania klimatyczne

Oprócz odkrycia leków symulacja kwantowa może zmienić naukę o materiałach. Projektowanie lepszych katalizatorów do przemysłowych procesów chemicznych – w tym procesu Habera-Boscha, w wyniku którego powstaje nawóz, który odpowiada za około 2% światowego zużycia energii – może mieć ogromny wpływ na gospodarkę i środowisko. Projektowanie lepszych materiałów na ogniwa słoneczne, lepszych składów chemicznych akumulatorów i lepszych nadprzewodników to problemy, które symulacja kwantowa może przyspieszyć.

Konsekwencje klimatyczne są potencjalnie znaczące. Wiele z najważniejszych technologii czystej energii — ogniwa słoneczne nowej generacji, nadprzewodniki pracujące w temperaturze pokojowej, lepsze elektrolizery do produkcji zielonego wodoru — ma ograniczenia ze względu na naszą niezdolność do projektowania materiałów o dokładnie odpowiednich właściwościach mechaniki kwantowej. Komputery kwantowe mogłyby usunąć to ograniczenie.

Krajobraz konkurencyjny

Google nie jest sam w wyścigu o budowę użytecznych komputerów kwantowych. IBM ma własny plan działania, zakładający osiągnięcie 100 000 fizycznych kubitów do 2033 r. Microsoft stosuje zasadniczo odmienne podejście, wykorzystując kubity topologiczne, które teoretycznie są bardziej odporne na błędy. IonQ i Quantinuum budują komputery kwantowe z uwięzionymi jonami, które charakteryzują się niższym współczynnikiem błędów niż kubity nadprzewodzące, ale są trudniejsze do skalowania. Chiński program obliczeń kwantowych, którego siedzibą jest Chiński Uniwersytet Nauki i Technologii, wykazał swoją własną przewagę.

Różnorodność podejść odzwierciedla prawdziwą niepewność co do tego, która platforma fizyczna ostatecznie okaże się najbardziej praktyczna w przypadku odpornych na błędy obliczeń kwantowych. Każde podejście wiąże się z różnymi kompromisami między jakością kubitu, skalowalnością i warunkami operacyjnymi. Pole jest wciąż na tyle wczesne, że zwycięska platforma nie jest oczywista.

Co będzie dalej

Plan działania Google zakłada stworzenie odpornego na awarie komputera kwantowego – zdolnego do uruchamiania praktycznych algorytmów z poziomem błędów wystarczająco niskim dla rzeczywistych zastosowań – do końca dekady. To, czy ten harmonogram zostanie utrzymany, będzie zależeć od ciągłego postępu w korekcji błędów, jakości kubitów i klasycznych systemów kontroli zarządzających procesorami kwantowymi.

Wynik Willow to prawdziwy kamień milowy, a nie ogłoszenie marketingowe. Pokazuje, że podstawowa fizyka skalowalnej korekcji błędów kwantowych działa zgodnie z przewidywaniami teorii. Wyzwania inżynieryjne, które pozostają, są ogromne, ale są to wyzwania inżynieryjne — takie, które ustępują trwałym inwestycjom i wysiłkom. Era praktycznie użytecznego obliczenia kwantowego jest bliżej niż w zeszłym tygodniu.

Źródła i dalsze czytanie