Odborníci označují tento úspěch za „svatý grál“ kvantového počítání – výzkumníkům se totiž poprvé podařilo bezpodmínečně demonstrovat exponenciální zrychlení oproti klasickým počítačům, čímž naplnili teoretický příslib, který dosud existoval pouze na papíře.
Průlomový výsledek přinesl tým vedený Danielem Lidarem, profesorem inženýrství na USC a expertem na korekci kvantových chyb, ve spolupráci s kolegy z USC a Johns Hopkins University. S využitím dvou 127qubitových kvantových procesorů Eagle od IBM, které byly ovládány na dálku přes cloud, se výzkumníci zaměřili na variantu tzv. Simonova problému – matematické úlohy hledající skryté vzory, která je považována za předchůdce Shorova algoritmu pro faktorizaci.
„Dříve již byly demonstrovány skromnější typy zrychlení, například polynomiální zrychlení,“ vysvětluje Lidar, „ale exponenciální zrychlení je ten nejdramatičtější typ, který od kvantových počítačů očekáváme.“
Význam tohoto úspěchu spočívá zejména v tom, že zrychlení je „bezpodmínečné“, tedy nezávislé na žádných neprokázaných předpokladech o klasických algoritmech. Předchozí tvrzení o kvantové převaze vyžadovala předpoklad, že neexistuje lepší klasický algoritmus pro daný problém. Výkonnostní rozdíl, který tým demonstroval, se přibližně zdvojnásobuje s každou další proměnnou, což s rostoucí složitostí úlohy vytváří nepřekonatelnou výhodu.
Tým překonal největší výzvu kvantového počítání – šum a chyby – použitím několika sofistikovaných technik, včetně tzv. „dynamického rozpojování“ (dynamical decoupling), které využívá pečlivě navržené pulzní sekvence k izolaci qubitů od rušivého okolí. Právě tato metoda měla na prokázání kvantového zrychlení největší dopad.
Lidar však upozorňuje, že „tento výsledek zatím nemá praktické využití mimo vítězství v hádacích hrách“ a že kvantové počítače čeká ještě dlouhá cesta, než začnou řešit skutečné problémy. Přesto tento úspěch jasně dokazuje, že kvantové počítače mohou naplnit svůj teoretický potenciál. Výzkum naznačuje budoucnost, v níž by kvantové počítače mohly revolučně změnit oblasti jako umělá inteligence, kryptografie, vývoj léčiv či materiálová věda tím, že umožní řešit dosud neřešitelné výpočetní úlohy.