Pytania i odpowiedzi: Geordie Rose z D-Wave

13 lutego D-Wave Systems, startup z siedzibą w Burnaby w Kolumbii Brytyjskiej, twierdził, że zademonstrował pierwszy na świecie komercyjny komputer kwantowy.

Chłód kwantowy: Na górnym obrazku pokazano 16-kubitowy procesor Oriona. Wykorzystuje nadprzewodzący metal zwany niobem. Po schłodzeniu do 5 milikelwinów, czyli 0,005 stopnia powyżej zera absolutnego, elektrony w nadprzewodniku niobu tworzą cząstki zwane parami Coopera, które mogą zajmować ten sam stan kwantowy. Lodówka do rozcieńczania Leiden Cryogenics (dolny obraz) służy do chłodzenia chipa Oriona do tego stopnia, że ​​elektrony w półprzewodniku niobu wchodzą w stan kwantowy.

W Muzeum Historii Komputerów w Mountain View, Kalifornia, Geordie Rose, założyciel firmy i dyrektor ds. technologii, pokazał, jak komputer Orion może wyszukiwać białko w bazie danych i znaleźć najbliższe dopasowanie, odkryć optymalne ustawienie miejsc siedzących dla gości w wesele i rozwiąż zagadkę Sudoku.

Obliczenia kwantowe, zaproponowane po raz pierwszy przez fizyków Paula Benioffa i Richarda Feynmana na początku lat 80. XX wieku, wykorzystują dziwne niejednoznaczności mechaniki kwantowej. Zgodnie z prawami mechaniki kwantowej stan cząstki, takiej jak elektron, może być niezdecydowany: może być włączony lub wyłączony, wirować w górę lub w dół.

W komputerze kwantowym każdy kwantowy bit informacji – lub kubit – może zatem być nieustalony, co jest zwykłym prawdopodobieństwem; to z kolei oznacza, że ​​w jakiś tajemniczy sposób kubit może mieć jednocześnie wartość jeden lub zero, zjawisko zwane superpozycją. Dwa kubity mogą zatem reprezentować cztery różne wartości (00, 01, 10 i 11 w notacji binarnej); cztery kubity mogą reprezentować szesnaście wartości; i tak dalej. Teoretycznie komputer kwantowy mógłby rozwiązać w mniej niż minutę problemy, których rozwiązanie zajęłoby klasycznemu komputerowi tysiąclecia.

Do tej pory większość komputerów kwantowych była mniej lub bardziej udanymi eksperymentami naukowymi. Żaden z nich nie wykorzystał więcej niż 12 kubitów, a problemy, które rozwiązały maszyny, były trywialne. Komputery kwantowe były skomplikowanymi, wyrafinowanymi maszynami, wykorzystującymi delikatne lasery, pompy próżniowe i inne egzotyczne maszyny do prowadzenia kubitów.

D-Wave (która zebrała 44 miliony dolarów od inwestorów, takich jak firma kapitału wysokiego ryzyka Draper Fisher Jurvetson) twierdzi, że udało jej się skonstruować praktyczny komputer kwantowy, stosując prostą konstrukcję, wywodzącą się z technologii już wykorzystywanych do produkcji standardowych chipów komputerowych. Firma opisuje Oriona jako 16-kubitowy adiabatyczny komputer kwantowy, zbudowany na chipie wykonanym z metalu zwanego niobem, który po wystarczającym ochłodzeniu staje się nadprzewodnikiem. Schłodzone w kąpieli ciekłego helu do prawie -273 ºC elektrony w nadprzewodniku niobu tworzą cząstki zwane parami Coopera, które mogą zajmować ten sam stan kwantowy, umożliwiając w ten sposób Orionowi obliczanie algorytmów kwantowych.

Herb Martin, dyrektor naczelny D-Wave, mówi, że ten nieskomplikowany projekt pozwoli na skalowanie Oriona do 512-kubitowej maszyny jeszcze w tym roku i do 1024-kubitowego komputera do połowy 2008 roku.

Ale informatycy, którzy specjalizują się w obliczeniach kwantowych, byli głęboko sceptyczni wobec demonstracji D-Wave. D-Wave nie dostarczył żadnych dowodów na poparcie swoich twierdzeń: ujawnił tylko najbardziej szkicowe szczegóły dotyczące wewnętrznego funkcjonowania Oriona. To, co wiedzą informatycy, nie robi na nich wrażenia.

Scott Aaronson, teoretyk informatyk w Instytucie Obliczeń Kwantowych w Waterloo w Ontario oraz autor poczytnego bloga zatytułowanego Zoptymalizowany pod kątem sztetla , zaczął się obloquis, kiedy potępił Oriona za to, że jest tak użyteczny w rozwiązywaniu problemów, jak kanapka z rostbefem.

O twierdzeniach Geordie Rose, że zbudował pierwszy praktyczny komputer kwantowy, Aaronson napisał w e-mailu: „Cokolwiek jeszcze D-Wave mógł zrobić, a czego nie, można to natychmiast odrzucić jako szum. Jeśli przez „praktyczny” ma na myśli zdolność do rozwiązywania praktycznych problemów szybciej niż istniejące klasyczne komputery, to jest to oczywiście fałszywe. Jeśli ma na myśli umiejętność rozwiązywania drobnych problemów z demonstracją, został pokonany przez mnóstwo ludzi. Więc nie przychodzi mi do głowy żadna interpretacja, pod którą mówi prawdę.

Gburowaty ton Aaronsona był typowy. Umesh Vazirani, profesor informatyki na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, powiedział, że D-Wave wprowadza opinię publiczną w błąd, nazywając swoje urządzenie „praktycznym komputerem kwantowym”.Całym celem obliczeń kwantowych jest osiągnięcie znacznego przyspieszenia w stosunku do komputerów klasycznych , coś, czego D-Wave nie osiągnął.

Coś rozwiązał problemy podczas demonstracji, ale niekoniecznie musi to być komputer kwantowy. W szczególności informatycy nie wiedzą, jak dobrze Orion koryguje crescendo błędów spowodowane szumem termicznym i dekoherencją kubitów, które towarzyszą każdemu obliczeniu kwantowemu. Te błędy muszą być ostrożnie zarządzane, jeśli komputer kwantowy ma działać. Rzeczywiście, według wszystkich informatyków, którym… Przegląd technologii powiedział, ponieważ Orion może działać jako dość powolny komputer analogowy, możliwe jest, że Orion w ogóle nie wykonywał operacji kwantowych, kiedy został zademonstrowany w Muzeum Historii Komputerów.

Czy firma D-Wave naprawdę zaimplementowała 16-kubitowy komputer kwantowy, czy też ich kubity dekoherują się tak szybko, że w efekcie implementują klasyczny algorytm? zapytał Vazirani. Firma D-Wave nie przedstawiła żadnych dowodów, które przemawiałyby za pierwszą możliwością nad drugą.

Najhojniejsi naukowcy zajmujący się obliczeniami kwantowymi przyznają, że D-Wave dokonał interesującego hazardu.

Niewiele wiem o biznesie, ale wyobrażam sobie, że rozumowanie w D-Wave jest mniej więcej takie, jak mówi Seth Lloyd, profesor inżynierii mechanicznej na MIT, który zaproponował pierwszy technologicznie wykonalny projekt komputera kwantowego. Powiedzmy, że szanse na adiabatyczne obliczenia kwantowe wynoszą 10 do 1, więc przedsięwzięcie prawdopodobnie się nie powiedzie. Ale jeśli się powiedzie, posprzątają. To, co robi D-Wave, prawdopodobnie nie zakończy się sukcesem, ale nie jest to donkiszotyczne.

Poprosiliśmy Geordie Rose, aby bronił Oriona przed jego krytykami.

Jason Pontin : Czy rzeczywiście zademonstrowałeś pierwszy na świecie praktyczny komputer kwantowy?

Geordie Róża : Tak.

JP : Cóż, to dosadne. Czy naprawdę odporny na awarie komputer adiabatyczny jest komputerem kwantowym?

GR : Tak.

JP : To nasuwa pytanie, obawiam się: czy Orion jest odporny na błędy?

GR : Tak to jest.

JP : Naprawdę?

GR : Jeśli chcesz, żebym się rozwinęła, mogę.

JP : To byłoby miłe.

GR : Są tu dwie różne koncepcje. Tolerancja na awarie dotyczy przede wszystkim tego, czy procesor będzie nadal działał tak, jak został zaprojektowany w przypadku wystąpienia błędów. W systemie, który obsługiwaliśmy podczas demonstracji, chip miał 2 zepsute komponenty z 56, a urządzenie działało pięknie w obecności tych usterek. Więc Orion jest absolutnie odporny na błędy. Nie ma wątpliwości. Pokazaliśmy to. Ale myślę, że naprawdę pytasz o dekoherencję.

JP : Jestem.

GR : Obecność szumu w komputerze kwantowym może powodować błędy. Jeśli chcesz spójnie obsługiwać komputer kwantowy, aby móc robić wszystko, co komputer kwantowy może zrobić, musisz aktywnie usuwać błędy. W naszym podejściu, modelu adiabatycznym, fizyka urządzenia różni się znacznie od konwencjonalnych komputerów kwantowych, takich jak modele bramek. Aby w naszym podejściu w ogóle wystąpił błąd, trzeba dostarczyć pewną ilość energii, którą fizycy nazywają przerwą energetyczną. Jeśli hałas nie ma przynajmniej takiej ilości energii, nie może zrobić nic złego. Jeśli więc nie dostarczysz takiej ilości energii, istnieje naturalna szczelina, która chroni system przed hałasem. Wiadomo, że adiabatyczne komputery kwantowe są znacznie bardziej odporne na szum niż inne podejścia.

JP : Czy naprawdę twierdzisz, że Orion może rozwiązać problemy NP-zupełne? [Zagadnienia NP-zupełne, z których najbardziej znanym jest problem komiwojażera, są najtrudniejszymi problemami teorii złożoności, dla których rozwiązanie można skutecznie zweryfikować. Bardzo powszechne w prawdziwym życiu, są trudne do rozwiązania, ponieważ ich rozwiązanie wydaje się wymagać rozważenia każdej permutacji zbioru zmiennych, co wymaga czasu, który rośnie wykładniczo wraz z liczbą zmiennych. Informatycy wątpią, czy problemy NP-zupełne można rozwiązać w rozsądnym czasie. Rose wzbudziła kontrowersje, twierdząc, że Orion może tworzyć przybliżone rozwiązania, które są wystarczająco dobre dla biznesu.]

GR : Rozwiązuje je w tym sensie, że dostarcza przybliżonych rozwiązań rzeczy, które są wystarczająco dobre w tym sensie, że spełniają wymagania użytkownika. Te klasy problemów są wszechobecne w biznesie. Podejrzewa się, że żadna maszyna, niezależnie od rodzaju, nie jest w stanie skutecznie i dokładnie rozwiązać tego typu problemów, przynajmniej w najgorszym przypadku. Ale to zbyt restrykcyjna definicja tego, co oznacza rozwiązywanie. Ogólnie rzecz biorąc, jeśli firma ma jeden z tych problemów osadzonych w codziennych operacjach, do jego rozwiązania używa tak zwanej heurystyki, która jest zbiorem praktycznych reguł, które szybko dają dobre przybliżone rozwiązania. Nasza maszyna ma za zadanie konkurować z tymi heurystykami. Nie twierdzimy, że potrafimy dokładnie i skutecznie rozwiązywać najgorsze problemy, nie, ale my są twierdząc, że ta rzecz będzie konkurencyjna i ostatecznie przewyższy wszystkie konwencjonalne podejścia do rozwiązywania tych zestawów problemów.

JP : Nie jestem matematykiem, ale gram jednego w telewizji. A co z twierdzeniem PCP, które mówi, że przybliżone rozwiązanie w tych przypadkach jest tak samo trudne, jak najlepsze rozwiązanie?

GR : To zależy od tego, co rozumiesz przez przybliżenie.

JP : No powiedz mi co ty oznacza przybliżoną. Czy Geordie Rose używa przybliżenia w jakimś szczególnym sensie, którego nikt inny nie używa?

GR : Przybliżony oznacza coś konkretnego w informatyce. To nie jest sposób, w jaki termin ten jest konwencjonalnie używany w biznesie. Powiedzmy więc, że musisz jeszcze wybrać trasę przez kilka miast-

JP : Problem komiwojażera?

GR : Tak, na przykład. Każda trasa jest rozwiązaniem. Każda trasa jest również przybliżony rozwiązanie. To, jak dobre jest przybliżone rozwiązanie, jest w jakiś sposób różnicą między tym, które masz, a najlepszym z możliwych. Tak więc, w miarę jak rozwiązania stają się coraz lepsze, stają się coraz mniej przybliżone. Więc to, co informatycy mają na myśli przez przybliżenie w tych przypadkach, jest czymś bardzo konkretnym na temat tego, jak wielkie jest przybliżenie, i mają na myśli coś, co jest bardzo bliskie dokładności.

JP : Masz na myśli, że używając przybliżenia w tym sensie, używasz tego słowa tak, jak używaliby go biznesmeni, a nie tak, jak używają go informatycy?

GR : To ten sam zmysł, którego ludzie używają dzisiaj, rozwiązując te problemy. Potrzebujesz rozwiązania; wolisz takie, które jest najlepszym możliwym rozwiązaniem z dostępnymi zasobami, a to z definicji jest rozwiązaniem przybliżającym. Chciałbyś, żeby było lepiej, ale te rzeczy nie są dla ciebie dostępne ze względu na naturę problemu. Tak więc ta konkretna maszyna, którą zbudowaliśmy, ma konkurować z maszynami, które oferują tego typu rozwiązania.

JP : Scott Aaronson powiedział, że Orion był tak samo przydatny jak kanapka z rostbefem. Oczywiście czujesz, że to obraźliwe; ale czy nie przyznasz, że Twój komputer nie jest zbyt przydatny, ponieważ rozwiązuje problemy wolniej niż klasyczny komputer?

GR : Celem demonstracji nie było pokazanie wyższości jeden do jednego nad konwencjonalnymi systemami. Jego celem było sprawdzenie poprawności koncepcji systemu i uruchomienie aplikacji względnych komercyjnie na komputerze kwantowym, co nigdy wcześniej nie zostało zrobione – nawet w pobliżu. To znacznie powyżej stanu techniki. Tak więc pod względem rzeczywistego czasu potrzebnego do rozwiązania problemów, Orion w obecnej formie jest około 100 razy wolniejszy niż komputer PC z najlepszymi algorytmami. Gdybyś był ekspertem, mógłbyś zdefiniować dobry algorytm w sieci, wydać 1000 dolarów na komputer i pobić system o współczynnik 100. Więc w tym sensie Scott ma rację, chociaż nie o to chodzi.

JP : No to po co?

GR : Chodzi o to, że demonstracja pokazuje wyraźną drogę, od której jesteśmy dzisiaj do przyszłości. Te przyszłe maszyny będą znacznie lepsze.

JP : Plan ma zademonstrować 1024-kubitową maszynę w 2008 roku?

GR : Tak, do połowy 2008 roku. Ale wcześniej będziemy mieli system online, z którego ludzie będą mogli korzystać, dla którego będą mogli programować aplikacje.

JP : To wydaje się niewiarygodnie szybkie. Jak to zrobisz?

GR : Cóż, są trzy rzeczy, które trzeba zrobić.

Po pierwsze, projekt, którego używasz dla procesora, a konkretnie systemy wejścia-wyjścia, muszą być skalowalne, nie tylko w zasadzie, ale w praktyce. Większość propozycji, które zostały wysunięte dla architektur obliczeń kwantowych, w rzeczywistości wszystkie do tej pory, nie są skalowalne w tym sensie. W naszym przypadku uważamy, że znaleźliśmy drogę do prawdziwej skalowalności sprzętu. Najważniejszą rzeczą, którą należy przezwyciężyć, jest kwestia tego, w jaki sposób wprowadzasz informacje do i z chipa. Uważamy, że znaleźliśmy sposób na obejście tego problemu.

Drugą rzeczą jest to, jak to budujesz, a to jest kwestia fabrykacji. Jednym z powodów, dla których wybraliśmy podejście, które wybraliśmy, jest to, że obwody, których używamy jako podstawy dla tych rzeczy, mogą być projektowane, budowane i testowane przy użyciu standardowych procedur półprzewodnikowych. Dlatego nie musimy wymyślać żadnej nowej technologii wytwarzania, z wyjątkiem uruchomienia procesu w pierwszej kolejności.

Trzecia sprawa, na którą prawdopodobnie najtrudniej jest odpowiedzieć, jest taka: biorąc pod uwagę, że możemy go zbudować i przesyłać do niego i z niego informacje, czy rzeczywiście będzie on nadal działał jako komputer kwantowy? Jest to kwestia, na którą po prostu nie możemy obecnie odpowiedzieć, ponieważ nikt nie był w stanie modelować systemów na tym poziomie z jakąkolwiek zdolnością predykcyjną. To zbyt skomplikowane. To pytanie, na które można odpowiedzieć tylko empirycznie. Nasza filozofia polega na tym, aby co miesiąc robić nowy procesor. Powiedzmy, że mamy 12 pokoleń rocznie, coś nie działa; możemy to naprawić poprzez iteracyjne przeprojektowanie.

JP : Czym twoje podejście komercyjne różni się od akademii?

GR : Podejście akademika niekoniecznie jest gorsze od naszego, ale jest inne. Nasze podejście polega na wrzuceniu jak największej liczby kubitów na chip, zmusić go do rozwiązania rzeczywistych problemów, a następnie wykorzystać wydajność w tych problemach jako metrykę, za pomocą której oceniasz, co jest lepsze, a co gorsze. Więc kiedy zwiększasz możliwości maszyny, zwiększasz zdolność maszyny do szybszego rozwiązywania problemów i większych problemów. W porównaniu z podejściami akademickimi, nasze jest szybkie i brudne, chociaż nie sądzę, żeby było mniej ostrożne.

JP : Jakie rzeczy mogę zrobić z 1024-kubitowym komputerem kwantowym?

GR : Istnieje wiele, wiele istniejących aplikacji komercyjnych, które wymagają optymalnego rozwiązania problemu z wieloma zmiennymi. Na przykład w projektowaniu chipów wiele problemów związanych z weryfikacją projektu sprzętu jest tego rodzaju. Istnieje również wiele zastosowań w inżynierii finansowej, którymi banki inwestycyjne bardzo się z nami zainteresowały: optymalizacja portfela, redukcja ryzyka, selekcja i wycena instrumentów pochodnych. Ponadto każdy problem z planowaniem, który istnieje na świecie, jest jednym z tych problemów. Możesz sobie wyobrazić kogoś takiego jak linia lotnicza lub organizacja rządu federalnego, która musiała zaplanować wiele osób, gdzie pojawiają się różnego rodzaju problemy dotyczące tego, kto gdzie pracuje i kto ma dostęp do czego i dlaczego. Te problemy tworzą ogromne scenariusze rozwiązywania konfliktów, którymi w dzisiejszych czasach po prostu nie można sobie poradzić. Są zbyt trudne do rozwiązania w czasie, w którym ludzie chcą je rozwiązać. Myślę, że sposób, w jaki to będzie wyglądać w przyszłości, będzie taki, że każdy, kto ma znaczące harmonogramy, trasy, planowanie, aplikacje – wszystko to aplikacje zostaną przeniesione na nasze maszyny, które będą dostępne online.

ukryć