Kvanttilaskennan merkittävässä läpimurrossa tutkijat ovat osoittaneet alan pitkään tavoitellun 'pyhän graalin' – eksponentiaalisen nopeusedun klassisiin tietokoneisiin nähden ilman oletuksia tai ehtoja.
Physical Review X -lehdessä julkaistua tutkimusta johti professori Daniel Lidar Etelä-Kalifornian yliopistosta (USC) yhteistyössä USC:n ja Johns Hopkinsin yliopiston tutkijoiden kanssa. Tiimi käytti kahta IBM:n tehokasta 127-kubitin Eagle-kvanttiprosessoria ratkaistakseen 'Simonin ongelman' variaation – matemaattisen pulman, jota pidetään Shorin algoritmin edeltäjänä.
"Eksponentiaalinen nopeusetu on dramaattisin nopeuden lisäys, jonka odotamme kvanttitietokoneilta," selittää Lidar, joka toimii USC:n Viterbi-professorina. Erityisen merkittäväksi saavutuksen tekee se, että nopeusetu on "ehdoton" – eli se ei perustu mihinkään todistamattomiin oletuksiin klassisista algoritmeista.
Tutkijat voittivat kvanttilaskennan suurimman esteen – kohinan eli laskentavirheet – hyödyntämällä kehittyneitä virheiden lievennysmenetelmiä. Näihin kuuluivat dynaaminen dekouplaus, transpilaation optimointi ja mittausvirheiden lievennys, joiden ansiosta kvanttiprosessorit säilyttivät koherenssin riittävän pitkään laskennan suorittamiseksi.
Vaikka Lidar huomauttaa, ettei tällä yksittäisellä demonstraatiolla ole välittömiä käytännön sovelluksia erikoistuneiden ongelmien ulkopuolella, se vahvistaa kvanttilaskennan teoreettisen lupauksen. "Suorituskykyeroa ei voida kumota, koska osoittamamme eksponentiaalinen nopeusetu on nyt ensimmäistä kertaa ehdoton," hän toteaa.
Tämä saavutus tulee samaan aikaan, kun IBM etenee kvanttitiekartallaan ja on hiljattain ilmoittanut aikovansa rakentaa suuren mittakaavan, vikasietoisen kvanttitietokoneen vuoteen 2029 mennessä. Yhtiö on kehittänyt uuden virheenkorjausmenetelmän, quantum low-density parity check (qLDPC) -koodit, jotka voivat merkittävästi vähentää käytännön kvanttilaskennan resurssitarpeita.
Tekoälyn ja laskennan aloilla tämä läpimurto viestii, että kvanttilaskenta siirtyy teoreettisesta mahdollisuudesta kohti käytännön todellisuutta. Kun kvanttisysteemit jatkavat laajentumistaan ja virhetasot alenevat, ne lupaavat eksponentiaalisesti nopeampaa laskentaa monimutkaisille tekoälymalleille, optimointiongelmille ja simulaatioille, jotka ovat klassisille tietokoneille yhä ratkaisemattomia.