1990’lardan bu yana, kuantum bilgisayarların tedarik zinciri yönetiminden tıbba ve ötesine kadar her şeydeki uygulamalarla, özellikle karmaşık hesaplama problemlerini çözebileceğine dair kanıtlar artmaktadır.
Bu hafta yayınlanan yeni bir çalışma Kuantum Bilimi ve Teknolojisi Bir sorunun içsel zorluğunun kuantum bilgisayarın nihai hızını nasıl belirlediğine ve bu hızı nasıl sınırına itmeyi öğrenebileceğimize dair derin yeni bir anlayış detaylandırarak, bunu başarmak için yeni bir plan sağlar.
“Bazı matematiksel problemler kolaydır. Bazı matematik problemleri zordur, ancak bir sorunu kolay veya zorlaştıran nedir?” Waterloo Üniversitesi’nde Bilgi Fiziği ve AI ve AI Fiziği Başkanı Achim Kempf ve Perimeter Enstitüsü’nde yardımcı üye sorar.
“Görünüşe göre, bir kuantum bilgisayara bir sorun çıkardığınızda, sorunun karmaşıklığı kuantum dolaştırma ihtiyacına dönüşüyor. Soru ne kadar zor olursa, dolaşmanın o kadar karmaşık olması gerekir.
Bu, hesaplama probleminin, bir kuantum bilgisayardaki parçacıkların veya kubitlerin karmaşıklığa göre farklı davranması gereken fiziksel bir gerçeklik haline geldiği anlamına gelir. Eskiden matematik olan şey fizik haline geldi ve dolaşma kilit süreç olarak hareket etti.
Kempf ve Einar Gabbassov tarafından birlikte yazılan yeni çalışma, doktora. Waterloo Üniversitesi Kuantum Bilgi İşlem ve Çevre Enstitüsü Enstitüsü’ndeki öğrenci, bu ilişkiyi ilk kez ayrıntılı olarak tanımlamaktadır.
Matematiksel bir problemin sertliğini tanımlamak
Matematikçiler ve bilgisayar bilimcileri, problemleri karmaşıklıklarına göre gruplandıran ve hangi sorunların hesaplamalı ve hangilerinin olmadığını ortaya koyan sofistike bir sınıflandırma sistemi geliştirdiler. Bu problemlerin en zor sınıfı NP-sert problemler olarak bilinir ve kuantum bilgisayarların hepsini hızlı bir şekilde çözebileceğine dair bir kanıt olmasa da, araştırmacılar karmaşık sistemleri optimize etmek gibi en zor ve pratik uygulamalardan bazıları için önemli hızlar sağlayabileceklerini umuyorlar.
Bu tür hızlandırmalar sağlayabilen kuantum algoritmaları yazmak için, bir sorunun karmaşıklığını fiziksel terimlerle kategorize etmek ve tanımlamak inanılmaz derecede yararlıdır. Uzmanların bunu yapmak için kullandığı uzun süredir devam eden görselleştirmelerden biri, bir sorunun karmaşıklığını bir manzaranın sağlamlığı açısından tanımlamaktır.
“Tepeler, vadiler ve uçurumlarla bir manzara üzerine paraşütle atıldığınızı hayal edin ve bir hazine sandığı bulacağınız söylendiğiniz en düşük noktayı bulmak istiyorsunuz. Kolay bir sorunla uğraştığımızda, ilgili manzara hafifçe eğimli veya tek bir vadiden oluşuyor.
KEMPF, “Ama zor bir sorun için, karşılık gelen manzara sağlamdır ve kendinizi görünürde hazine olmayan bir vadinin dibinde kolayca bulabilirsiniz, çünkü gerçek en düşük nokta 20 kilometre uzaklıkta daha derin bir uçurumda. Çözmek çok zor bir sorun haline gelir.” Diyor KEMPF.
Kuantum bilgisayarların gücü, her birini sırayla kontrol etmek yerine, tüm vadileri aynı anda, yani dolaşmayı kullanarak aramanıza izin vermeleridir. Ve bunun için, dolaşmanın tam anlamıyla sorunun manzarasının coğrafyası kadar karmaşık olması gerekir.
Dolaşımı matematiksel araziye eşleme
Dolaşma, Albert Einstein tarafından ünlü bir şekilde “uzaktan ürkütücü eylem” olarak tanımlandı, bu da bir parçacığın ne kadar uzak olduklarına bakılmaksızın anında diğerini etkilediği anlamına geliyordu. Dolaşmış parçacıklar, bunlardan birinin durumunu ölçtüğünüzde, hemen diğerinin durumunu bilirsiniz.
Gabbassov, “İki ayrı nesneniz, iki parçacığın veya iki kubitiniz olabilir ve dolaştıktan sonra bir tür varlık haline gelirler. Onları ayrı ayrı görmek mümkün değildir: aynı durumda bir şey haline gelirler.”
Kempf, bir düzine yedek şarj kablosunu bir çekmeceye atmaya benziyor, bu da kaçınılmaz olarak düğümlü ve birlikte toplanmış.
Dolaşmanın benzersiz özellikleri, kuantum hesaplamaya klasik bilgisayarlara göre avantajını sağlayan şeydir.
Gabbassov ve Kempf, hesaplama karmaşıklığı için “engebeli arazi” benzetmesinin sadece bir metafordan daha fazlası olduğunu gösteriyor. Bir kuantum bilgisayarın sorunu çözmek için oluşturması gereken dolaşma için doğrudan bir özellik sağlar. Sağlam, karmaşık bir manzara, kuantum bitleri arasında eşit derecede karmaşık ve sofistike bir dolaşma ağı gerektirir.
“Zor matematik problemlerinin zor olduğunu görüyoruz çünkü kuantum bilgisayarların sistem içinde son derece karmaşık dolaşmayı manipüle etmeleri, yaratmak ve yeniden dağıtmasını gerektiriyorlar. Sistem geliştikçe, kubitler karmaşık bir web oluşturmaya başlıyor.
Gabbassov, “İlişkiler değişebilir ve değişebilir, parçacıklar tekrar başka bir şeye ayrılır ve birbirine akan bir peyzajın tepeleri ve vadileri ile senkronize edilir. Sert sorunlar, sürekli değişime sahip çok fazla dolaşma manipülasyonu gerektirir ve bu, hesaplamanın ne kadar hızlı olabileceğini belirler.” Diyor Gabbassov.
Bu çalışma ile ekip, bir kuantum bilgisayarda, gereken dolaşma miktarına göre bir sorunun çözülebileceği hızını ölçmek için yepyeni bir yol yarattı.
Bu “hız sınırı”, gelecekte kuantum algoritmalarının tasarımını bilgilendirebilecek, hesaplama yolunu “yumuşatmalarına”, darboğazları tahmin etmelerini ve mümkün olan en hızlı çözümleri elde etmelerini sağlayacak.
Kuantum bilgisayarların geleceği
Bu sonuçlar, adyabatik (veya kuantum analog) kuantum bilgisayarı olarak bilinen belirli bir kuantum bilgisayar türü için elde edildi, ancak herhangi bir adyabatik kuantum hesaplamanın devre tabanlı (veya kuantum dijital) kuantum bilgisayarlarda da gerçekleştirilebileceği bilinmektedir. Bu, yeni içgörünün tüm kuantum bilgi işlem endüstrisinde uygulanabileceği anlamına gelir.
Kuantum bilgi işlem endüstrisindeki D-Wave, QuanTinuum, Ionq, Quera Computing, Pasqal, Atom Computing, Microsoft, Google ve IBM dahil olmak üzere birçok lider kuantum donanımı geliştiriyor ve bazı donanımlar hem adiabatik hem de devre tabanlı kuantum hesaplamalarını çalıştırabilir.
Gabbassov ve Kempf, bu araştırmanın sonraki çalışmalar için verimli bir zemin olduğuna inanıyor ve bu araştırmanın diğer bilim adamlarına bu bilgileri daha fazla keşiflerin ortaya çıkabileceği kendi alanlarına uygulamaları için ilham vereceğini umuyor.
Kempf, “Bu araştırmanın kuantum bilgi işleminin ekonomik uygulanabilirliğini hızlandıracağını düşünüyorum. Artık matematiksel bir sorunun fiziksel bir soruna nasıl dönüştürüleceğini daha iyi anlıyoruz” diyor. “Temel olarak matematik ve fizik arasında yeni bir köprü sağladık ve bu köprüye çok fazla trafik konabileceğini düşünüyoruz. Bu sonuç kuantum bilgisayarları çalıştırmak, tasarımlarını geliştirmek ve onlar için yazılım oluşturmak için yardımcı olacak.”
