Ученые работают над переносом свойств квантовых компьютеров на классические компьютеры

Группа ученых из Университета Линкёпинга смогла продемонстрировать, как работает квантовый компьютер, и они смогли смоделировать свойства квантового компьютера на классическом компьютере.

«Наши результаты должны быть очень значимыми для определения того, как строить квантовый компьютер», – сказал профессор Ян-Оке Ларссон.

Швеция, Европа и другие части мира инвестируют большие ресурсы и фокусируются на исследованиях для создания сверхбыстрых и мощных квантовых компьютеров. В течение десяти лет ожидается строительство шведского квантового компьютера, и ЕС определил квантовую технологию как один из своих основных проектов.

В настоящее время у нас есть несколько полезных алгоритмов, которые можно использовать для квантовых компьютеров. Хотя это так, эта технология будет крайне важна для симуляций биологических, химических и физических систем. Многие из этих систем слишком сложны для самых мощных компьютеров, которые у нас есть сейчас. В компьютере бит может иметь значение 1 или 0, но квантовый бит может иметь все значения между ними. Это означает, что квантовым компьютерам не нужно выполнять так много операций для каждого расчета.

Профессор Ян-Оке Ларссон и его аспирант Никлас Юханссон из Отделения информационного кодирования факультета электротехники Университета Линкёпинга, выяснили многое о том, почему квантовый компьютер более мощный, чем классический. Они также изучили, что происходит внутри квантового компьютера.

Результаты исследования были опубликованы в научном журнале Entropy.

«Мы показали, что основное различие заключается в том, что квантовые компьютеры имеют две степени свободы для каждого бита. Симулируя дополнительную степень свободы в классическом компьютере, мы можем запускать некоторые алгоритмы с той же скоростью, что и в квантовом компьютере», – говорит Ян-Оке Ларссон.

Команда создала инструмент симуляции под названием Quantum Simulation Logic, или QSL. Он позволяет им симулировать работу квантового компьютера на классическом компьютере. Quantum Simulation Logic имеет одно конкретное свойство, и это единственное свойство, которое квантовый компьютер имеет, а классический компьютер нет. Это дополнительная степень свободы для каждого бита, который является частью расчета.

«Таким образом, каждый бит имеет две степени свободы: его можно сравнить с механической системой, в которой каждая часть имеет две степени свободы – положение и скорость. В этом случае мы имеем дело с битами, которые несут информацию о результате функции, и фазовыми битами, которые несут информацию о структуре функции», – объясняет Ян-Оке Ларссон.

Инструмент QSL был использован командой для изучения некоторых квантовых алгоритмов, которые отвечают за управление структурой функции. Многие из этих алгоритмов работают так же быстро в симуляциях, как и в квантовом компьютере.

«Результат показывает, что более высокая скорость в квантовых компьютерах обусловлена их способностью хранить, обрабатывать и извлекать информацию в одной дополнительной информационной степени свободы. Это позволяет нам лучше понять, как работают квантовые компьютеры. Кроме того, это знание должно сделать более легким строительство квантовых компьютеров, поскольку мы знаем, какое свойство наиболее важно для работы квантового компьютера», – говорит Ян-Оке Ларссон.

Команда также построила физическую версию с электронными компонентами. Они использовали ворота, подобные тем, которые используются в квантовых компьютерах, и инструмент симуляции имитирует работу квантового компьютера. Это может позволить студентам и другим симулировать и понимать, как работает квантовая криптография и квантовая телепортация, среди других аспектов квантовых компьютеров.

Это новое исследование может дополнить растущее пересечение между квантовыми вычислениями и искусственным интеллектом. Одним из этих пересечений является отображение функций. Другие исследования, проведенные IBM Research, MIT и Оксфордскими учеными, показали, что по мере того, как квантовые компьютеры становятся более мощными, они смогут выполнять отображение функций на высоко сложных данных, что классические компьютеры не могут сделать. Отображение функций важно в машинном обучении, и оно может привести к более эффективному ИИ, который сможет выявлять закономерности в данных, которые классические компьютеры не могут обнаружить.

По мере того, как проводится все больше исследований в этих областях, будет все больше пересечений между этими двумя важными областями.