Zacznijmy od najważniejszego zastrzeżenia. Komputer IBM nie przeanalizował nowego leku, nie zaprojektował akumulatora ani nie rozwiązał wielkiego problemu logistycznego w 15 minut. Naukowcy przygotowali specjalny obwód kwantowy służący do próbkowania rozkładu wyników. Innymi słowy, maszyna miała generować rezultaty na podstawie obliczenia skonstruowanego tak, aby jego pełne odtworzenie szybko przerosło praktyczne możliwości klasycznych metod symulacyjnych. Mamy więc do czynienia z demonstracją możliwości obliczeniowych, a nie gotowym zastosowaniem przemysłowym.
IBM nie wygrał zwykłego benchmarku, ale coś pokazał
Tym razem obliczenie wykorzystało 70 kubitów logicznych, 2415 logicznych operacji dwukubitowych i 468 bramek T. Całość miała głębokość 70 warstw, a komputer IBM zakończył pracę po około 15 minutach. Według badaczy czołowe klasyczne metody symulacyjne potrzebowałyby na odtworzenie tego zadania niepraktycznie długiego czasu. Nie podali jednak efektownego przeliczenia na miliony lat, więc oto mamy jedynie dobrze uzasadnione stwierdzenie, że obecne podejścia klasyczne nie dawały praktycznej drogi do wykonania tego samego obliczenia. Najważniejsza nie jest zresztą sama liczba 15 minut.
Czytaj też: Czym będzie komputer kwantowy? Spytałem o to szefa IBM, który rozwiał mit [WYWIAD]
Przez lata jednym z podstawowych sposobów pokazywania przewagi komputerów kwantowych było próbkowanie losowych obwodów. W ramach tego podejścia komputer wykonuje wtedy serię operacji kwantowych, a następnie generuje wyniki zgodne z niezwykle skomplikowanym rozkładem prawdopodobieństwa. Klasyczny komputer może sprawdzić małe wersje takiego zadania. Wraz ze wzrostem liczby kubitów i głębokości obwodu koszt symulacji zaczyna jednak rosnąć tak szybko, że w pewnym momencie przestaje być akceptowalny.
Właśnie tutaj zaczyna się paradoks, bo jeśli klasyczna maszyna może dokładnie policzyć oczekiwany wynik, to prawdopodobnie nie osiągnęliśmy jeszcze przekonującej przewagi kwantowej. Kiedy jednak zadanie staje się wystarczająco trudne, to tracimy klasyczne narzędzie pozwalające sprawdzić, czy komputer kwantowy rzeczywiście wykonał je poprawnie. Możemy więc zbudować maszynę, której obliczeń nikt nie potrafi powtórzyć, ale jednocześnie nie wiemy, czy obserwujemy przełom, czy bardzo skomplikowany generator błędów.
Właśnie dlatego IBM nie ograniczył się do przygotowania jeszcze większego losowego obwodu. Naukowcy wykorzystali zmodyfikowane obwody Clifforda, do których dodali bramki T. Same obwody Clifforda są stosunkowo łatwe do symulowania klasycznie, więc mogą pełnić funkcję punktu odniesienia. Bramki T wprowadzają natomiast element, który czyni pełne obliczenie znacznie trudniejszym dla zwykłych komputerów.
W skrócie? Badacze zachowali strukturę umożliwiającą kontrolowanie eksperymentu, a jednocześnie dodali do niej wystarczająco dużo “kwantowej trudności”, żeby klasyczna symulacja przestała być praktyczna.
Komputer kwantowy zaczął kontrolować własne błędy
IBM i University of Chicago użyli kodu czasoprzestrzennego, w którym to chodzi o sprawdzanie spójności obliczenia zarówno między poszczególnymi kubitami, jak i na kolejnych etapach działania obwodu. Dodatkowe pomiary tworzą tak zwane syndromy błędów. Nie zdradzają bezpośrednio przechowywanej informacji kwantowej, ale pozwalają zauważyć, że w danym miejscu lub momencie obliczenia coś przestało się zgadzać. Naukowcy mogli więc odrzucać przebiegi, w których system wykrył naruszenie założonej struktury.
Czytaj też: Programista w czasach sztucznej inteligencji. Kim według IBM musi być dziś junior? [WYWIAD]
Jest w tym pewna cena. Postselekcja oznacza, że nie każdy wykonany przebieg obliczenia zostaje wykorzystany. Część wyników trafia do kosza, bo kontrola spójności wskazała możliwość wystąpienia błędu. Nie dostajemy więc bezkosztowej korekcji, która magicznie naprawia wszystko w czasie rzeczywistym. Mimo tego efekt okazał się znaczący. Eksperyment wykorzystał 97 fizycznych kubitów do zakodowania obliczenia obejmującego 70 kubitów logicznych, a skuteczny poziom błędów operacji logicznych spadł około dziesięciokrotnie względem fizycznego poziomu błędów sprzętu.
IBM nie pokazał więc jeszcze maszyny, która może bez końca wykonywać dowolne algorytmy bez utraty informacji. Pokazał jednak, że nawet duże, trudne klasycznie obliczenie można osłonić strukturą pozwalającą kontrolować jego wiarygodność.
Dziesięciokrotnie mniej błędów nie oznacza perfekcyjnego wyniku
Autorzy pracy wyliczyli dolną granicę wierności całego uzyskanego stanu kwantowego na poziomie 0,284 przy 95-procentowym poziomie ufności. Na pierwszy rzut oka 28,4 procent nie brzmi szczególnie imponująco. Trzeba jednak pamiętać, że nie jest to procent poprawnych pojedynczych bramek ani prosty wskaźnik typu “komputer działa poprawnie tylko w jednej czwartej przypadków”. Mowa o rygorystycznej dolnej granicy wierności całego 70-kubitowego stanu po wykonaniu bardzo głębokiego obwodu. To spore osiągnięcie na tle tego, że każda kolejna bramka, interakcja i warstwa stwarza następną okazję do powstania błędu, więc utrzymanie mierzalnej zgodności całego złożonego stanu jest znacznie trudniejsze niż osiągnięcie 99-procentowej poprawności pojedynczej operacji.
Ważniejsze jest to, że badacze potrafili tę granicę wyliczyć bez dokładnego klasycznego odtwarzania najtrudniejszej wersji obliczenia. Komputer kwantowy nie wyrzucił więc na końcu tajemniczego ciągu danych z prośbą, abyśmy uwierzyli, że wszystko się udało. Struktura obwodu i pomiary syndromów dostarczyły statystycznych dowodów na jakość wykonanej pracy. Podobny motyw pojawiał się już przy kwantowym generatorze, który nie ufał własnemu detektorowi, co pokazuje, że przyszłość technologii kwantowej nie będzie zależeć wyłącznie od tego, jak szybko sprzęt liczy. Równie ważne stanie się to, czy system potrafi wykryć moment, w którym jego własnego wyniku nie należy już traktować poważnie.
Liczba kubitów powoli przestaje być najważniejsza
O komputerach kwantowych ciągle mówi się tak, jak dawniej o procesorach. Więcej kubitów ma automatycznie oznaczać lepszy sprzęt. Problem polega na tym, że tysiąc fatalnie kontrolowanych kubitów może mieć mniejszą wartość niż kilkadziesiąt kubitów, które da się utrzymać w ryzach przez wystarczająco długi czas. Pisałem już o tym przy Majorana 2 Microsoftu, gdzie najważniejsza nie była liczba elementów, lecz obietnica znacznie dłuższego utrzymania informacji kwantowej. Podobny problem wraca przy superatomach złota, które mają połączyć właściwości pojedynczych atomów z możliwością tworzenia większych i łatwiejszych do produkcji struktur.
IBM atakuje ten sam mur od innej strony. Firma nie próbuje wyłącznie zbudować idealnego kubitu fizycznego. Zakłada, że błędy będą się pojawiać i tworzy warstwę logiczną, która pozwala je wykrywać, ograniczać oraz uwzględniać przy ocenie końcowego wyniku. Jednocześnie ten eksperyment IBM nie sprawi, że jutro firmy farmaceutyczne porzucą superkomputery, a banki przeniosą optymalizację na kubity. Badacze wykonali wyspecjalizowane zadanie z próbkowaniem, którego głównym celem było wykazanie trudności obliczenia oraz możliwości skontrolowania jego jakości.
Czytaj też: Programista dostał partnera. Jak IBM Bob poprawia proces tworzenia oprogramowania? [WYWIAD]
Nie jest to jeszcze przewaga użytkowa. Jest za to krok w stronę czegoś, bez czego przewaga użytkowa nigdy nie nadejdzie. Komputer kwantowy musi bowiem nie tylko wejść na obszar niedostępny dla klasycznych maszyn. Musi również dostarczyć powód, aby zaufać temu, co tam znalazł. IBM pokazał, że te dwa wymagania nie muszą się wzajemnie wykluczać. Można zbudować obliczenie wystarczająco trudne, żeby wymknęło się obecnym symulatorom, a jednocześnie zachować mechanizm pozwalający wykrywać błędy i wyznaczać dolną granicę jakości wyniku.
Źródła: IBM Quantum, arXiv
