În ceea ce experții numesc „Sfântul Graal al calculului cuantic”, cercetătorii au obținut o accelerare exponențială necondiționată pe hardware cuantic, demonstrând fără echivoc că sistemele cuantice pot depăși calculatoarele clasice fără rezerve teoretice.
Cercetarea revoluționară, publicată în Physical Review X pe 5 iunie 2025, a fost condusă de Daniel Lidar, profesor de inginerie la USC și expert în corectarea erorilor cuantice. Împreună cu colegi de la USC și Universitatea Johns Hopkins, echipa lui Lidar a demonstrat avantajul exponențial folosind două dintre procesoarele Eagle cu 127 de cubiți de la IBM, operate de la distanță prin cloud.
Ceea ce face ca această realizare să fie deosebit de importantă este faptul că accelerarea este „necondiționată”, adică nu se bazează pe presupuneri nedovedite. „Afirmațiile anterioare privind accelerarea necesitau presupunerea că nu există un algoritm clasic mai bun cu care să fie comparat algoritmul cuantic”, explică Lidar. „Separarea performanței nu poate fi inversată, deoarece accelerarea exponențială pe care am demonstrat-o este, pentru prima dată, necondiționată.”
Echipa a modificat problema lui Simon—o provocare matematică ce implică identificarea unor tipare ascunse în funcții—pentru a putea fi implementată pe hardware cuantic real. Această problemă este considerată un precursor al algoritmului de factorizare al lui Shor, care a lansat întregul domeniu al calculului cuantic. Pentru a depăși zgomotul și erorile care afectează de obicei sistemele cuantice, cercetătorii au folosit tehnici sofisticate de suprimare a erorilor, inclusiv decuplare dinamică și atenuarea erorilor de măsurare.
Deși Lidar avertizează că „acest rezultat nu are aplicații practice dincolo de câștigarea unor jocuri de ghicit”, implicațiile pentru inteligența artificială sunt profunde. Pe măsură ce calculatoarele cuantice continuă să evolueze, acestea ar putea accelera dramatic procesele de învățare automată, în special pentru probleme de optimizare și calcule complexe care în prezent necesită resurse computaționale uriașe.
Algoritmii de inteligență artificială îmbunătățiți cuantic au demonstrat deja potențial în anumite aplicații. Cercetări recente au arătat că tehnicile cuantice pot îmbunătăți metodele de învățare automată bazate pe kernel, făcându-le mai rapide, mai precise și mai eficiente energetic decât metodele clasice. Pe măsură ce hardware-ul cuantic se dezvoltă, aceste avantaje ar putea permite o nouă generație de capabilități AI, anterior imposibile din cauza limitărilor de calcul.
Această realizare demonstrează ferm capacitatea mult-așteptată a calculului cuantic de a oferi accelerări exponențiale, marcând un pas crucial către avantajul cuantic practic în aplicații din lumea reală.