量子計算機:現狀應用及未來潛力大揭秘
科技公司正在向量子計算投入鉅額資金,儘管這項技術距離實際應用尚有多年。那麼,未來的量子計算機究竟能用於何處?爲何衆多專家堅信其將顛覆傳統?
構建利用量子力學特殊性質的計算機這一構想自 20 世紀 80 年代起就飽受爭議。
但在過去的數十年間,科學家們在構建大規模設備這一方面取得了重大突破。
當下,從谷歌到 IBM 等衆多科技巨頭,還有幾家資金充裕的初創公司,都對這項技術投入了大量資金——而且他們已經造出了幾臺獨立的機器和量子處理單元(QPUs)。
從理論上講,量子計算機能夠解決即便是最強大的經典計算機都無法搞定的問題。不過,人們普遍覺得,在達成這一目標之前,這類設備得變得更大、更可靠才行。
然而,一旦成功實現,人們期望這項技術能夠化解化學、物理、材料科學乃至機器學習中當下無法攻克的一系列難題。
“這可不單單是一臺速度快的經典計算機,而是一種截然不同的模式,”加拿大滑鐵盧大學量子計算研究所執行主任諾伯特·呂特肯豪斯對《生活科學》說道。
量子計算機最基礎的構建組件是量子比特——一種量子信息單位,和經典計算機中的位差不多,但具備同時呈現 0 和 1 複雜組合的神奇本領。
當今最大的量子計算機剛剛跨過了 1000 量子比特這一關卡,但大多數只有幾十或幾百個量子比特。由於量子態對外部噪聲(像溫度變化或者雜散電磁場)極度敏感,所以它們比傳統的計算組件更容易出錯。這意味着目前很難長時間運行大型量子程序來解決實際問題。
不過,美國麻省理工學院(MIT)量子工程中心主任 威廉·奧利弗表示,這並不意味着當今的量子計算機毫無用處。他在接受《生活科學》採訪時說:“如今量子計算機的用途基本上是學習如何製造更大的量子計算機,以及學習如何使用量子計算機。”
構建規模越來越大的處理器,爲如何設計更大、更可靠的量子機器提供了關鍵的見解,也爲開發和測試新的量子算法搭建了一個平臺。它們還使得研究人員能夠測試量子糾錯方案,這對於實現該技術的全部潛力是至關重要的。這些方案通常涉及將量子信息分佈在多個物理量子比特上,以創建一個單一的“邏輯量子比特”,其抗干擾能力要強得多。
呂特肯豪斯表示,該領域近期的突破錶明容錯量子計算可能並不遙遠。包括QuEra、Quantinuum和谷歌在內的幾家公司最近都展示了可靠生成邏輯量子比特的能力。呂特肯豪斯說,要擴展到我們解決實際問題所需的數千個(如果不是數百萬個)量子比特,這需要時間和大量的工程努力。但一旦實現,一系列令人興奮的應用將映入眼簾。
奧利弗說,量子計算能力的秘訣在於一種被稱爲疊加的量子現象。這使得把底層的量子比特置於代表一個問題的所有潛在解決方案的疊加態成爲可能。
“當我們運行算法時,不正確的答案會受到抑制,正確的答案會得到增強,”奧利弗說。“因此,在計算結束時,唯一剩下的答案便是我們正在尋找的答案。”
奧利弗補充說,這使得解決那些對於經典計算機來說必須按順序處理的巨大問題成爲可能。而且在某些領域,隨着問題規模的增長,量子計算機進行計算的速度可能比經典計算機快指數倍。
奧利弗說,其中一個最明顯的應用在於模擬物理系統,因爲世界本身就遵循量子力學原理。那些讓量子計算機如此強大的同樣奇怪的現象,也致使在經典計算機上以實用規模模擬衆多量子系統變得困難重重。但由於它們基於相同的原理,量子計算機應該能夠有效地模擬各種量子系統的行爲。
這可能會對化學和材料科學等領域產生深遠影響,在這些領域,量子效應起着重要作用,並可能在從電池技術到超導體、催化劑甚至藥品的所有方面帶來突破。
量子計算機也有一些不太好的用途。若有足夠的量子比特,數學家彼得·肖爾於 1994 年發明的一種算法能夠破解支撐當今大部分互聯網的加密技術。幸運的是,研究人員已經設計出了規避這種風險的新加密方案,今年早些時候,美國國家標準與技術研究所(NIST)發佈了新的“後量子”加密標準,這些標準已經在實施中。
奧利弗表示,目前量子計算機的其他應用在一定程度上具有推測性。
人們期望這項技術能夠在優化方面派上用場,這意味着要在衆多可能的解決方案裡找出問題的最優解。很多實際的挑戰都能夠歸結爲優化的過程。爲特定的財務目標構建最優的股票投資組合也可能是一種應用場景。
然而,到目前爲止,大多數量子優化算法所提供的加速效果都達不到指數級。由於量子硬件的運行速度比當前基於晶體管的電子設備慢得多,這些適度的算法速度優勢在 實際設備上實現時可能很快就消失了。
與此同時,量子算法的進展刺激了經典計算的創新。奧利弗補充說:“當量子算法設計者提出不同的優化方案時,我們計算機科學領域的同事會對他們的算法進行改進,我們貌似擁有的這種優勢最終會消失不見。”
其他活躍的研究領域,其長期潛力不太清晰,包括使用量子計算機搜索大型數據庫或進行機器學習,這涉及分析大量數據以發現有用的模式。這裡的加速效果也小於指數級,而且還存在將大量經典數據轉換爲算法可以操作的量子態的額外問題——這是個緩慢的過程,可能很快就會把任何計算優勢給消耗掉。
但奧利弗表示,目前爲時尚早,算法實現突破的空間依然很大。
該領域仍在探尋和開發量子算法的構成部分——即被稱作“原語”的小型數學程序,這些程序能夠組合起來以解決更爲複雜的問題。
“我們需要知曉怎樣構建量子算法,識別並利用這些程序元素,倘若存在新的元素就將其找出,同時明白如何把它們組合起來形成新的算法,”奧利弗說道。
呂特肯豪斯補充道,這應當爲該領域的未來發展予以指導,也是公司在作出投資決策時應當銘記於心的事項。
“在我們推動該領域向前邁進時,切勿過早關注極爲具體的問題,”他表示。“我們依舊需要解決更多普遍性的問題,而後這能夠延伸至衆多應用當中。”