Кот Шрёдингера жив и намерен ловить мышей

Когда применение квантовых технологий сможет перейти в практическую плоскость и что для этого нужно

Советник генерального директора госкорпорации «Росатом» и сооснователь Российского квантового центра Руслан Юнусов рассказал «Вестнику атомпрома», почему технологии квантовых вычислений уже не новость и каких изменений ожидать, когда мир перейдет от «квантового превосходства» к «квантовой полезности».

Новое — хорошо забытое сложное

Квантовая физика объективно сложна, она противоречит всем интуитивным представлениям, которые укоренились в культуре человека. Без специального понятийного, терминологического, математического аппарата понять суть этих технологий почти невозможно. Но приближается время, когда квантовые явления, происходящие на уровне атомов и элементарных частиц, начнут широко использоваться для решения практических задач.

В результате первой квантовой революции мы научились использовать одновременно миллиарды атомов. Теперь же пришло время второй квантовой революции: ее отличие в том, что мы научились управлять отдельными частицами и их квантовыми состояниями. На этом уровне открываются новые возможности — использование таких явлений, как, например, квантовая суперпозиция или запутанность.

У обычных компьютеров, в которых процессор построен на транзисторах, сложность растет пропорционально числу транзисторов (каждый бит способен быть в одном из двух значений — 0 или 1). Соответственно, обычный процессор из 40 млрд транзисторов будет работать вдвое быстрее того, у которого 20 млрд.

У квантового же компьютера, благодаря способности элементов быть одновременно в нескольких состояниях, сложность состояния квантовых систем, как и вычислительная мощность, растет экспоненциально, по формуле 2 в степени числа кубитов. Если представить квантовые процессоры будущего, на 20 млрд и на 40 млрд кубитов, то второй окажется производительнее в 2 в степени 20 млрд раз — сегодня для такого числа даже нет названия.

Уже при сегодняшнем, «лабораторном» состоянии квантовых вычислений, с процессорами на десятки кубитов, технология демонстрирует потенциал для опережения производительности лучших суперкомпьютеров с их миллиардами транзисторов. Корпорация Google еще в 2019 году объявила о достижении «квантового превосходства» — способности квантового процессора решить тестовую задачу, недоступную (на тот момент) полупроводниковым устройствам.

В активном поиске

Впрочем, даже сейчас, спустя шесть лет, «квантовое превосходство» остается лишь заявкой на большое будущее. Чтобы квантовые компьютеры оказались применимы для решения практических задач, предстоит пройти огромный путь — не только в количестве, но и в качестве кубитов, а также в технологиях управления их работой, борьбе с шумами и ошибками. Нельзя однозначно сказать, что лидирует тот, у кого собран компьютер с наибольшим количеством кубитов: страны-лидеры обладают квантовыми процессорами от 50 до 1000 кубитов, но реально соревнование идет в производительности процессора. Решающее значение для вычислительной мощности имеет качество кубитов и точность работы с ними. Производительность квантового процессора — это баланс между количеством и качеством. При низком качестве кубитов увеличение их числа только ухудшает ситуацию — приводит к росту шума и ошибок, поскольку кубиты влияют друг на друга, взаимно ухудшая работу соседей. Сложность системы растет на величину 2 в степени числа кубитов, но при этом увеличиваются и шумы, усложняется контроль за системой. Наибольшую вычислительную мощность нужно искать «на диагонали» между количеством и качеством кубитов. Даже при незначительном количестве кубитов можно добиться достаточного для решения задач качества операций, работая с уменьшением шумов, оптимизируя алгоритмы коррекции ошибок.

В мире и в России идет поиск возможностей улучшить качество работы квантовых процессоров на всех технологических платформах: блокируются внешние шумы, повышается точность управления квантовыми системами, развиваются алгоритмы коррекции ошибок, ведутся разработки логических кубитов — объединение групп физических кубитов в одну вычислительную единицу с более высоким качеством операций.

Важный шаг, который еще предстоит, — это обеспечить решение с помощью квантовых компьютеров полезных задач, которые не по силам суперкомпьютерам. Этот шаг пока не сделал никто в мире. Возвращаясь к примеру Google 2019 года, когда было объявлено о квантовом превосходстве: квантовый компьютер с 53 рабочими кубитами демонстрировал достаточно большое количество ошибок, но тестовую задачу решил. Приняв вызов, сторонники полупроводниковых технологий улучшили свои алгоритмы и смогли «восстановить репутацию» классических компьютеров. Лишь спустя пять лет, осенью 2024 года, представители Google опубликовали описание решения тестовой задачи на квантовом компьютере, но уже мощностью 70 кубитов с кардинально улучшенным качеством работы, благодаря алгоритму анализа и коррекции ошибок. Точность операций продемонстрирована выше 99,6%. Условный порог точности, за которым технология вычислений может считаться стабильно работающей, — 99,99%. При этом транзисторная технология сегодня показывает не 4, а 20 девяток точности. Тем не менее контрольный эксперимент показал, что решение подобной тестовой задачи на классическом суперкомпьютере было бы в миллионы раз дольше. Но даже этой машине от Google далеко до практического применения, поскольку решение тестовой задачи — это еще не полезность. Однако квантовое сообщество верит в успех технологии, и эта вера не мистическая, а основанная на понимании задач научного поиска.

Квантовый компьютер: выбор цели

Хотя мы сегодня не можем точно предсказать сроки появления универсального квантового компьютера, есть уверенность, что он появится.

Одна из первых областей, где можно ждать эффекта, — это решение оптимизационных задач, таких как маршрутизация большого количества транспортных средств или (что близко по сути) регулирование работы крупного конвейера на предприятии с номенклатурой в миллионы деталей. По аналогии решаются и задачи оптимизации распределения грузов при составлении логистических маршрутов или составление расписаний общественного транспорта.

Даже если решение таких задач станет на несколько процентов точнее, эти проценты за счет эффекта масштаба могут дать огромный выигрыш. Например, программа-навигатор рассчитывает каждому из нас маршрут. Если этот маршрут займет на 2–3% меньше времени, то в масштабе мегаполиса будут выиграны миллионы человеко-часов.

Огромные возможности открываются для моделирования материалов — эта задача пока качественно не решена с помощью классических вычислений и, возможно, не будет решена в транзисторной технологии. Например, на новый уровень выйдет решение задач разработки новых материалов для следующих поколений ядерных реакторов. Не меньшие возможности квантовые вычисления дадут для моделирования сложных химических процессов, конструирования молекул с заданными свойствами. Новый импульс получит фармакология: появится возможность разработки по-настоящему персонализированных лекарств.

Хотелось бы, чтобы эти и другие задачи были сформулированы самими заказчиками, с осознанием того, что кажущиеся неразрешимыми сегодня проблемы все-таки могут быть решены. Тем, кто не погружен в квантовую тематику, поможет знакомство с примерами «квантовой полезности». Если популяризация квантовых вычислений продолжится, то и количество желающих начать пилотные внедрения вырастет. Постепенно сложится система «кастомизации» задач, сформулированных на бизнес-языке, в алгоритмы и задачи, посильные квантовому компьютеру.

Не компьютером единым

Создание универсальной квантовой вычислительной машины, способной выполнять логические операции, — не единственный путь развития квантовых компьютеров. Даже если в 2030 году показать полезность на квантовом компьютере не удастся, это не значит, что мы не научимся решать задачи с помощью квантовых вычислений.

Возможно, успех будет достигнут в области квантовых симуляторов. Это не вычислительные, а моделирующие устройства, каждое из которых создается для решения одного направления задач. Эту задачу симулятор решает, моделируя с помощью квантовых явлений поведение сложных систем. Смоделировав определенную конфигурацию из квантов, возбудив ее и дав прийти в стабильное состояние, симулятор дожидается ее перехода в энергетический минимум, который и будет решением задачи. Наиболее перспективно для подобных систем решение задач по моделированию новых материалов — например, создание сверхпроводников при комнатной температуре.

Задача коммивояжера, с большим спектром практических приложений, также формулируется с помощью графов и может быть решена на симуляторе.

В рамках дорожной карты квантовых вычислений разрабатывается несколько симуляторов, и возможно, что к 2030 году первые полезные задачи мы решим именно на них.

Экстрасенсорные способности

Кроме квантового компьютера и симуляторов, еще одно стратегически важное направление работы — создание квантовых сенсоров. Эта задача находится в сфере внимания «Росатома», а с 2026 года будет решаться госкорпорацией.

Благодаря квантовым явлениям можно освоить создание очень чувствительных и предельно миниатюрных приборов, способных отслеживать тончайшие физические явления. Например, датчики для отслеживания мельчайших изменений гравитации помогут предсказывать землетрясения и разыскивать полезные ископаемые. На основе квантовых датчиков можно сделать предельно точные, эталонные часы.

Поскольку квантовые датчики могут быть предельно малыми, они могут использоваться в биотехнологиях — вплоть до работы внутри живой клетки организма. Такие устройства позволят с крайне высокой точностью распознавать, например, злокачественные клетки. Откроется возможность создания сверхчувствительных приборов для обнаружения различных веществ. Такой «электронный нос» определит минимальные концентрации молекул в воздухе до того, как концентрация станет опасной.

Квантовый скачок в цивилизационном аспекте

Перечислять возможные задачи можно долго, и собственно их поиск — это сама по себе задача, которую предстоит решать. Многие бизнесы глубоко не погружались в вопросы оптимизации процессов. Делая один из пилотных проектов по оптимизации логистики, мы получили оптимизацию на 30% — результат сенсационный. Разобрались и обнаружили ошибку в расчетном коде модели заказчика, когда устранили, то реальная оптимизация оказалась порядка 5%. Но если бы не пилотный проект, этот баг бы сохранялся в модели, и кто знает, как бы он сказался на бизнесе. Такие эффекты в масштабе экономики — даже не сами результаты вычислений, а критический взгляд на уже построенные модели — могут оказаться на первых этапах даже важнее, чем сами результаты расчетов.

Еще один «побочный» полезный эффект работы над квантовыми технологиями — в том, что разрабатывая «железо» для квантового компьютера, мы вынуждены разрабатывать компоненты, приборы, системы управления. Это классическая управляющая электроника, которая возникает не только как чипы, но и как приборы — они могут применяться не только для управления квантовым компьютером, но и, например, в АСУ ТП. Мы смогли разработать ряд изделий, которые нам перестали поставлять в связи с санкциями, — например, сверхточные лазеры с малыми шумами. Они могут использоваться как научный инструмент в широком диапазоне исследований. Это лишь два примера, на самом деле их больше.

Становление индустрии, которая сможет серийно производить и собирать в устройства элементы квантовых процессоров, сенсоров и т. д., — это выход в новую индустриальную культуру, которая должна будет по своей точности превзойти сегодняшнюю полупроводниковую промышленность.

Итак…

Стоит ли уделять внимание квантовым технологиям сейчас, ожидая, что они принесут свой экономический эффект в среднесрочной перспективе? Ответ: да, потому что высок шанс, что квантовые компьютеры начнут в ближайшие три, пять, семь лет решать сложные, ранее нерешаемые и экономически полезные задачи. Как и в любой инновационной отрасли, есть и скептические мнения: широко разошлось высказывание топ-менеджера NVIDIA, что перспектива «квантовой полезности» намного дальше, чем нам бы хотелось. Но стоит ли концентрироваться на негативе, если сам бизнес NVIDIA с ее ставкой на рынок оборудования для искусственного интеллекта был недавно неожиданно и тектонически потрясен появлением китайской более энергоэффективной модели ИИ? Такие же решения будут найдены и для прорыва в квантовом направлении.