Веха в области квантовых вычислений: исследователи продемонстрировали долгожданный «святой грааль» — экспоненциальное ускорение по сравнению с классическими компьютерами, не требующее никаких предположений или оговорок.
Прорывное исследование, опубликованное в журнале Physical Review X, возглавил профессор Даниэль Лидар из Университета Южной Калифорнии совместно с коллегами из USC и Университета Джонса Хопкинса. Команда использовала два мощных 127-кубитных квантовых процессора Eagle от IBM для решения вариации «задачи Саймона» — математической головоломки, считающейся предшественником алгоритма факторизации Шора.
«Экспоненциальное ускорение — это самый впечатляющий тип ускорения, которого мы ожидаем от квантовых компьютеров», — объясняет Лидар, занимающий профессорскую должность Витерби в области инженерии в USC. Особую значимость этого достижения придаёт тот факт, что ускорение является «безусловным» — то есть не опирается ни на какие недоказанные предположения о классических алгоритмах.
Исследователи преодолели главную проблему квантовых вычислений — шум, то есть вычислительные ошибки, — применив сложные методы подавления ошибок. Среди них — динамическое развязывание, оптимизация транспиляции и коррекция ошибок измерения, что позволило квантовым процессорам сохранять когерентность достаточно долго для завершения вычислений.
Хотя Лидар отмечает, что эта конкретная демонстрация пока не имеет непосредственных практических применений за пределами специализированных задач, она надёжно подтверждает теоретический потенциал квантовых вычислений. «Разделение по производительности не может быть отменено, потому что экспоненциальное ускорение, которое мы продемонстрировали, впервые является безусловным», — подчёркивает он.
Это достижение появилось на фоне продолжающегося развития квантовой дорожной карты IBM, которая недавно объявила о планах построить масштабируемый, устойчивый к ошибкам квантовый компьютер к 2029 году. Компания разработала новую схему коррекции ошибок — квантовые коды с низкой плотностью проверок на чётность (qLDPC), которые могут значительно сократить ресурсы, необходимые для практических квантовых вычислений.
Для ИИ и вычислительных наук этот прорыв означает, что квантовые вычисления переходят от теоретического потенциала к практической реальности. По мере масштабирования квантовых систем и снижения уровня ошибок они обещают экспоненциально более быструю обработку для сложных моделей ИИ, задач оптимизации и симуляций, которые по-прежнему недоступны для классических компьютеров.