Квантовые технологии — совокупность методов, использующих различные явления квантовой физики. Существующие уже многие десятилетия лазеры и транзисторы также можно отнести к квантовым технологиям — эти разработки часто называют плодами «первой квантовой революции». В основе функционирования этих устройств лежат явления, которые происходят на уровне макроскопического числа квантовых объектов.

В современном контексте квантовые технологии предполагают управление сложными квантовыми системами, состоящими из большого числа объектов, на уровне отдельных компонентов — индивидуальных атомов, ионов, фотонов, электронов, молекул и др. Это делает возможным использование таких необычных явлений, как квантовая суперпозиция (способность квантовых систем одновременно находиться во всех возможных состояниях) и квантовая запутанность, которая проявляется в сильной взаимосвязи между параметрами специальным образом приготовленных квантовых систем. Нынешний период развития квантовых технологий часто называют «второй квантовой революцией».

Квантовые технологии объединяют следующие основные сферы: квантовые вычисления, квантовые коммуникации, квантовую метрологию и сенсорику. Квантовые компьютеры и квантовые симуляторы могут решать вычислительные задачи, «неподъемные» для классических суперкомпьютеров: моделирование сложных физических, химических и биологических систем (например, новых материалов и лекарств), криптоанализ и задачи машинного обучения. Квантовые коммуникации (также называемые квантовой криптографией или квантовым распределением ключей) решают центральную проблему криптографии — проблему конфиденциального распределения ключей между удаленными пользователями. При этом конфиденциальность информации, передаваемой с помощью квантовых коммуникаций, гарантируется законами физики. Квантовые сенсоры и метрологические устройства смогут обеспечить измерение различных физических величин с предельно допустимой разрешающей способностью.

Исследования и разработки в области квантовых технологий сегодня активно поддерживаются в США, Китае, Канаде, ЕС, Великобритании, Японии и Австралии, где имеются специальные государственные национальные программы поддержки соответствующих проектов, а также инвестиции со стороны представителей высокотехнологичного бизнеса. Исследовательские центры в области квантовых технологий создаются при поддержке Google, IBM, Microsoft, Intel и Alibaba. Помимо ведущих компаний, в области квантовых технологий развиваются также стартапы, выросшие из академической среды, такие как IonQ или Rigetti Computing. Интерес к квантовым технологиям проявляют крупные компании реального сектора экономики, например Volkswagen и Airbus.

В России квантовые технологии входят в перечень основных сквозных цифровых технологий. Сейчас проходит утверждение дорожной карты развития квантовых технологий до 2024 года в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» с привлечением экспертов из ведущих исследовательских центров в области квантовых технологий, а госкорпорация «Росатом» и Правительство РФ подписали соглашения о намерениях по направлению «Квантовые вычисления».

Квантовое превосходство

Ожидается, что квантовые компьютеры будут мощнее классических в целом ряде задач [1]. Какие основания есть для этого утверждения?

Во-первых, уже видны пределы развития классических вычислительных технологий. На сегодняшний день наиболее компактные транзисторы имеют размеры в несколько нанометров, и, чтобы обеспечить дальнейший рост производительности компьютеров, уже к 2020 году необходимо будет создавать транзисторы атомарных размеров [2]. При этом экспоненциальный рост других параметров, которые сопутствуют развитию вычислительных технологий, таких как тактовая частота процессоров, уже завершился.

Во-вторых, за последние 30 лет появились реализуемые на квантовом компьютере алгоритмы, которые гораздо эффективнее классических. Это касается, например, задачи факторизации — поиска простых сомножителей, из которых состоит число. В случае достаточно больших чисел такая задача крайне трудна для классических компьютеров, но потенциально может быть реализована на квантовых с помощью алгоритма, предложенного Шором [3]. Практический интерес к ней связан с возможностью взлома ряда алгоритмов криптографии с открытым ключом, используемых сегодня повсеместно.

В-третьих, сам по себе квантовый компьютер — это сложная система, которую невозможно эффективно смоделировать с помощью классических вычислительных технологий, поскольку сложность растет экспоненциально с увеличением размера системы. Для моделирования квантового компьютера, состоящего из порядка 50 кубитов, нужны колоссальные вычислительные ресурсы: например, для хранения состояния такого квантового процессора на классическом компьютере требуются терабайты памяти, что находится на пределе возможностей существующих суперкомпьютеров.

Таким образом, квантовый компьютер представляет собой инструмент, использующий феномены квантовой физики для решения различных задач. Это новый толчок к развитию информационных технологий, и одной из важных вех в области квантовых вычислений становится демонстрация «квантового превосходства». Под квантовым превосходством понимают способность квантового компьютера решить задачу, которая за разумное время не решается с помощью классических вычислительных технологий [4]. Считается, что порог квантового превосходства может быть преодолен уже в ближайшие несколько лет.

Концепция квантовых вычислений

Как известно, законы квантовой физики сильно отличаются от законов классической. Например, в квантовой физике, согласно принципу суперпозиции, система может находиться одновременно в двух возможных состояниях, даже если они взаимоисключают друг друга. Если перевести явление квантовой суперпозиции на язык двоичной логики, то квантовые биты (кубиты) могут быть одновременно в двух состояниях: «0» и «1». Кроме того, квантовые системы могут демонстрировать сильную взаимосвязь (корреляцию) параметров, даже находясь на большом расстоянии, в силу феномена квантовой запутанности.

Устройства для реализации квантовых вычислений принято разделять на два больших класса: (универсальные) квантовые компьютеры и квантовые симуляторы. Универсальные квантовые компьютеры — это аналоги классических процессоров общего назначения в том смысле, что они могут решать любую алгоритмическую задачу, при этом их функционирование существенно базируется на использовании квантовых эффектов. Квантовые симуляторы — это узкоспециализированные аналоговые квантовые компьютеры, которые создаются с целью решения определенного класса задач.

Самым изученным способом создания универсальных квантовых компьютеров является цифровая (гейтовая) модель. Она наиболее близка с точки зрения возможных аналогий к классической модели: существует набор регистров с кубитами, над которыми производятся квантовые аналоги логических операций. Последовательность квантовых логических операций формирует квантовый алгоритм для решения какой-либо задачи.

Разработка универсального квантового компьютера — очень сложная научно-техническая задача. Сложной ее делает необходимость, с одной стороны, увеличивать количество кубитов, а с другой — сохранять возможность индивидуального контроля над ними. Именно одновременный рост и количества кубитов, и «качества» работы с ними может дать выигрыш в «квантовом объеме» — мере вычислительной мощности, предложенной в компании IBM для оценки потенциала квантовых компьютеров. Под «качеством» в данном случае подразумевается количество ошибок в результате операции над кубитами. Ошибки в квантовых вычислениях происходят из-за деструктивного воздействия на квантовую систему со стороны окружения — явления, называемого декогеренцией. Возможным решением по нивелированию этого воздействия могут быть квантовые коды коррекции ошибок — аналог кодов исправления ошибок для классических компьютеров, которые адаптированы для работы с кубитами. Однако задача разработки практически применимых квантовых кодов коррекции ошибок чрезвычайно сложна.

Наиболее мощными системами, реализующими гейтовую модель, являются 72-кубитный квантовый процессор компании Google, системы из 50 кубитов от IBM и Intel, а также системы из 19 кубитов от Rigetti Computing и из 11 кубитов от IonQ.

Текущий статус развития квантовых компьютеров — это этап «шумных» квантовых компьютеров промежуточного масштаба (Noisy intermediate-scale quantum, NISQ). Такие системы состоят из 50–100 кубитов, которые уже не могут быть напрямую промоделированы с помощью классических суперкомпьютеров, но в них еще не применяются квантовые коды коррекции ошибок [4].

Альтернатива гейтовой модели — адиабатическая модель квантовых вычислений, в соответствии с которой исходная задача «кодируется» в некоторую энергетическую конфигурацию хорошо контролируемой физической системы, а затем система достаточно медленно (адиабатически) эволюционирует из начального состояния в целевое. Финальное состояние системы и является решением исходной задачи. Адиабатическая модель обладает некоторой устойчивостью к шумам, однако свойства такой архитектуры еще плохо изучены. Например, немалую проблему вызывает «кодировка» задачи — необходимость отобразить исходную задачу на задачу нахождения минимума гамильтониана некоторой физической системы. Для решения такой задачи пока нет общего подхода. Примером таких систем являются вычислительные устройства компании D-Wave Systems. Система на 2048 кубитов позволяет решать задачи оптимизации, сводящиеся к поиску основного состояния некоторого гамильтониана по методу квантового отжига, — нахождения глобального минимума некоей целевой функции посредством квантовых флуктуаций (туннелирования через потенциальные барьеры). Вместе с тем в научном сообщества пока нет единого мнения по части оценки результатов D-Wave Systems.

Другое направление развития технологии квантовых вычислений — разработка квантовых симуляторов. Аналоговые квантовые симуляторы — это хорошо контролируемые системы, которые могут качественно воспроизводить свойства других систем. Например, атомный ансамбль, при достаточно низкой температуре помещенный в оптическую решетку (стоячую волну света), может воспроизводить поведение электронов в кристаллической решетке твердого тела. Таким образом, при помощи ультрахолодных атомов становится возможным моделирование различных явлений физики твердого тела — например, сверхпроводимости и магнетизма.

Квантовые симуляторы предназначены для решения узкоспециализированных квантовых задач моделирования сложных систем с большим числом частиц. Считается, что квантовые компьютеры могут быть полезны при разработке новых материалов — например, материалов с высокотемпературной сверхпроводимостью. Сейчас развивается направление программируемых квантовых симуляторов, допускающих изменение некоторых параметров в процессе функционирования, что расширяет класс задач, которые можно решить с помощью таких систем. Наиболее мощные программируемые квантовые симуляторы созданы в Университете Мэриленда (53 иона) и Гарвардском университете (51 атом).

Стоит отметить, что упомянутые системы реализованы на различных физических принципах. Так, квантовые компьютеры Google, IBM, Riggeti и D-Wave используют кубиты на основе сверхпроводниковых квантовых технологий, группа из Университета Мэриленда и IonQ использует ионы, группа в Гарвардском университете — ультрахолодные атомы. Интригу в процесс развития квантовых вычислений вносит тот факт, что лидирующая физическая система для создания квантовых компьютеров не определена. Каждая из упомянутых систем обладает рядом преимуществ и недостатков.

Задачи для квантовых компьютеров

Основные сферы, в которых квантовый компьютер может дать выигрыш, — это оптимизация, моделирование сложных систем, обработка данных, машинное обучение и информационная безопасность.

Моделирование. Серьезная проблема для классических суперкомпьютеров — решение задач моделирования физических процессов в материалах, лекарствах, аккумуляторах, топливе и в химических реакциях. На фундаментальном уровне квантовые системы представляют собой ансамбли взаимодействующих квантовых частиц, поэтому для классических компьютеров сложность задачи моделирования таких систем растет экспоненциально с увеличением размерности.

Квантовые компьютеры могут дать здесь значительное ускорение, что позволит в будущем создавать принципиально новые материалы со свойствами «по требованию» — например, материалы с высокотемпературной сверхпроводимостью. Однако для этого нужны по-настоящему мощные квантовые компьютеры с достаточно большим количеством кубитов и низким уровнем ошибок. Мощности существующих квантовых компьютеров хватает, чтобы промоделировать лишь достаточно простые молекулы. Так, на квантовом компьютере IBM моделировалась молекула водорода, а наиболее сложная на данный момент система — гидрид бериллия — моделировалась с использованием 7-кубитного квантового процессора.

Одной из практических задач, в которых квантовый компьютер может быть потенциально полезен, является поиск катализаторов для востребованных химических веществ, например аммиака. Сейчас аммиак производится с помощью процесса Габера — Боша, на что уходит порядка 1–2% всей вырабатываемой во всем мире энергии.

Криптоанализ. Большое внимание со стороны научного сообщества к квантовым вычислениям привлек алгоритм Шора [3], используемый для взлома алгоритмов криптографии [5] с открытым ключом. За последние несколько десятилетий широкое распространение получила асимметричная криптография в силу простоты реализации и эффективности. Идея асимметричной криптографии состоит в том, что легитимным сторонам коммуникаций для получения общего ключа (секретной информации, позволяющей шифровать данные) нужно выполнить определенный быстро выполнимый на любом классическом процессоре алгоритм, тогда как злоумышленнику для взлома требуется решить математическую задачу, для решения которой отсутствует эффективный алгоритм. Самый известный пример — алгоритм RSA, основывающийся на сложности нахождения простых сомножителей достаточно большого числа. Взлом RSA-ключа из 1024 бит займет миллионы лет непрерывных вычислений на современных классических компьютерах, тогда как на квантовом компьютере эта задача будет решена за 10 часов (если предположить, что каждая квантовая операция выполняется 10 нс и имеется порядка 2000 кубитов). Эта угроза касается большинства алгоритмов распределения ключей и цифровых подписей в протоколах защищенной передачи данных между узлами в Сети.

Однако для «противодействия» квантовому компьютеру уже придуманы различные инструменты. Во-первых, квантовое распределение ключей, которое основано на кодировании информации в одиночные квантовые состояния. Во-вторых, постквантовая криптография — набор криптографических алгоритмов, криптоанализ которых имеет сравнимый уровень сложности для классических и квантовых компьютеров.

Оптимизация и машинное обучение. Уже существующие прототипы квантовых вычислителей активно используются для изучения возможности ускорения задач оптимизации и машинного обучения. Это направление поддерживается, например, в Lockheed Martin, НАСА и Google, в частности, с использованием квантового компьютера компании D-Wave. Могут помочь здесь и появившиеся в 2019 году в Гарварде и Мэриленде 51- и 53-кубитные системы — благодаря специальным алгоритмам можно использовать их в задачах оптимизации, которые важны для обучения искусственных нейронных сетей. При этом во многих задачах будет достаточно того, что квантовые системы не ищут точное оптимальное решение, а помогают относительно быстро найти хорошее приближение, что может быть интересно для ряда логистических и транспортных задач. Квантовое машинное обучение, наряду с другими задачами оптимизации, остается одним из наиболее перспективных и интересных приложений квантовых вычислений. Интересно, что имеется возможность не только быстрее обучать классические нейронные сети за счет ускорения, которое дается квантовыми эффектами, но и строить полноценные квантовые нейронные сети.

Большое разнообразие квантовых алгоритмов может быть использовано для эффективной обработки данных: поиска, быстрого решения систем линейных уравнений (одного из ключевых этапов моделирования сложных систем на классическом компьютере такими средствами, как метод конечных элементов), классификации и кластеризации. Даже несмотря на то, что ряд алгоритмов требуют не только достаточно больших квантовых компьютеров, но и еще не созданной квантовой памяти с произвольным доступом (Quantum Random Access Memory), интерес к их использованию для обработки данных проявляют финансовые институты.

Квантовые вычисления в России

В России ведется ряд проектов, развивающих технологии квантовых вычислений на различных элементных базах: сверхпроводниках, ультрахолодных атомах, ионах в ловушках, фотонах и т. д. Разрабатываются системы, состоящие из нескольких десятков кубитов, а также демонстрируются основные квантовые операции. Для консолидации усилий в этой сфере разрабатывается дорожная карта по развитию квантовых технологий в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика Российской Федерации». Дорожная карта предусматривает развитие всех трех направлений квантовых технологий: квантовых вычислений, квантовых коммуникаций, а также квантовой сенсорики и квантовой метрологии.

При этом предполагается не только ускорить процесс разработки квантовых процессоров на различных элементных базах, но и создать полный стек квантовых вычислений. Построение полного стека технологии квантовых вычислений (см. рисунок) подразумевает, помимо разработки квантовых процессоров, создание квантовых методов коррекции ошибок, а также создание новых квантовых алгоритмов.

Общая концепция развития квантовых вычислений в рамках дорожной карты

 
 

Лидеры в области квантовых вычислений сегодня акцентируют внимание на коммерциализации этих технологий через предоставление к ним облачного доступа, и наличие полноценного стека инструментов является неотъемлемым условием этого — именно в таком направлении движутся IBM, D-Wave, Google, Rigetti и IonQ. Эта идеология развивается и в российской дорожной карте: для решения востребованных задач индустрия будет «общаться» через облачную платформу, предоставляющую доступ к различным квантовым алгоритмам. С помощью специально созданных языков программирования или интеграции библиотек квантовых алгоритмов в существующие языки можно будет решать различные задачи, применяя реальные квантовые процессоры и эмуляторы квантовых вычислений. В первую очередь предполагается разработать алгоритмы для решения задач оптимизации, квантовой химии и моделирования различных соединений.

***

Количество генерируемых данных растет год от года, для их обработки требуются новые вычислительные мощности, и квантовые компьютеры можно считать одним из шагов в развитии информационных технологий. В ближайшее время стоит ожидать большого прогресса как в сфере создания нового оборудования, так и в разработке новых алгоритмов для квантовых вычислений. Однако эти задачи крайне сложны, и без консолидации усилий всех разработчиков в рамках дорожной карты развития квантовых технологий сократить отставание в этой области между Россией и миром, а также выстроить интерфейс взаимодействия с потребителями вряд ли удастся.

Литература

1. Р.Ф. Фейнман. Квантово-механические ЭВМ // Успехи физических наук, УФН 149. — 1986. — C. 671–688. URL: https://ufn.ru/ru/articles/1986/8/c/ (дата обращения 03.09.2019).

2. M.M. Waldrop. The chips are down for Moore's law // Nature. — 2016. — Vol. 530. — P. 144.

3. P.W. Shor. Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer // SIAM J. Comput. — 1997. — N. 26. — P. 1484.

4. J. Preskill. Quantum Computing in the NISQ era and beyond // Quantum. — 2018. — N. 2. — P. 79.

5. Сергей Авдошин, Александра Савельева. Криптоанализ: вчера, сегодня, завтра // Открытые системы.СУБД. — 2009. — № 3. — С. 22–25. URL: www.osp.ru/os/2009/03/8120956 (дата обращения: 12.09.2019).

Алексей Федоров (akf@rqc.ru) — руководитель группы «Квантовые информационные технологии», Российский квантовый центр, Сколково (Москва). Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ (проект МК-923.2019.2).