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量子计算:超越图灵的新可能?

2022-12-21米歇尔西蒙斯

中国教育网络 2022年8期
关键词:西蒙斯比特量子

米歇尔·西蒙斯

量子物理学家、新南威尔士大学量子计算和通信技术卓越中心主任

量子计算的历史性突破

今年6月22日,澳大利亚科学家米歇尔·西蒙斯团队创造了世界上第一个原子级量子集成电路,在量子尺度上复现了传统计算机芯片上的所有基本组件。

九年前,该团队制造出世界上第一个单原子晶体管,并提出到2023年实现原子级量子集成电路的制造。现在,该目标提前实现了。

米歇尔·西蒙斯是硅量子计算公司(SQC)的创始人,也是新南威尔士大学量子计算和通信技术卓越中心的主任,她对媒体表示,这是她职业生涯中最令人兴奋的发现。

与传统计算机难以模拟分子结构相反,西蒙斯团队成功模拟了有机小分子的量子状态,使我们离微小世界的本真面目更近一步。

西蒙斯对媒体表示:“在20世纪50年代,理查德·费曼(美国物理学家、1965年诺贝尔物理奖得主)曾说,我们永远不会理解世界与自然的运作方式,除非我们能够在相同尺度上构建它。因此,如果我们能在这个层面上理解自然,我们就能设计出前所未有的材料。”

“但问题是:如何才能在最微小的层面上控制自然?”

“这是一个重大突破。”她表示,“由于原子之间可能存在大量的相互作用,传统计算机依旧难以模拟相对较小的分子。而量子集成电路能够为一系列新材料构建量子模型,无论是药品、电池材料,还是催化剂。”

以制药为例,最关键一步是确定分子的电子结构。但是,对像青霉素这样的日常药物进行分子结构建模,需要一台大约1086位的经典计算机——晶体管数量比可观测宇宙中的原子还要多。这样一台机器不可能存在。

但对于量子计算机来说,只需要一个拥有286个量子比特(qubits)的处理器,就完全可能实现这样的模拟。

量子计算的优缺点

除制药行业外,未来量子计算更有可能彻底改变金融、人工智能和汽车等行业。同时,计算机科学家已展示了量子计算在快速搜索、准确气象预报和精准医疗中应用的可能。

总的来说,量子计算适用于大数据处理,具有快速解决问题的突出优势,在航空物流、药品制造、分子研究或其他在原子水平操作和计算的领域具有重要作用。

然而,建造量子计算机并非易事。首先,为使系统正常运行,其温度必须接近绝对零度(约等于-273.15℃),这无疑是重大的工程挑战。其次,在接收一定数量的指令后,量子比特会产生不准确的结果,但目前为止,量子计算机缺乏自动纠错功能。第三,由于制造量子比特需要大量导线或激光器,维持对每个器件的控制也相当困难。第四,量子计算非常昂贵,一个量子比特的成本可高达一万美元。最后,如果量子计算机被恶意利用,标准信息系统和以往的加密方法将无法抵御其威力。量子计算足以解密最安全的数据(如银行记录、政府机密和互联网账户密码等)。

量子计算能否终结图灵机

基于量子计算的巨大前景,全球各国及各大公司都开始了量子计算机战略。

比如,2016年,IBM公司率先推出了全世界第一台基于5个超导量子比特的可编程量子计算机的原理模型,并将之应用于云平台。到2017年,他们又成功研制出了基于50个超导量子比特的量子计算机的原理模型,并宣称将在2023年成功制备超过1000个比特的真正的量子计算机。

谷歌则于2019年宣布成功研制了超过53个超导量子比特的量子计算芯片,并取名为Sycamore,中文翻译为悬铃木。谷歌的研究人员称Sycamore在200秒内完成了一个极其艰深的计算,而这对超级计算机来说要花费一万年。然而近日,中国科学院理论物理研究所的张潘教授团队发表了名为《Sycamore量子优势电路采样问题的求解》的论文,展示了击败谷歌量子计算机Sycamore的全过程。

张潘教授团队将“问题”重塑为一个叫做张量网络的三维数学阵列,将模拟的运行简化为所有张量的相乘。张教授说:“张量网络方法的优点是可以使用许多GPU来进行并行计算。”

与谷歌团队“一万年”的预言相反,张潘教授团队利用512个GPU,仅通过15个小时的计算就得到了显著的输出结果;同时张教授表示,如果使用超级计算机,那么计算只需要几十秒,比谷歌团队估计的快100亿倍。量子计算机科学家多米尼克·杭莱特对此表示:“可以说,传统计算机已成功模拟出了谷歌的实验。”

这引发了人们对量子计算机的新讨论。

德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家斯科特·阿伦森说道:“我认为他们是对的,如果有足够大的超级计算机,就可以在几秒钟内模拟出结果。”

不过,加州大学戴维斯分校的数学家格雷格·库珀伯格及其他人表示,量子计算的前景仍没有受到影响。而谷歌量子人工智能首席科学家塞尔吉奥·博伊索也曾说,谷歌团队知道它的优势可能不会保持很久。

他说:“在2019年的论文中,我们也提到经典算法会有所改进,但是,我们不认为这种经典方法能在2022年及以后跟上量子芯片的发展。”

在新闻发布后,有人评论道:“这说明量子计算的算法需要优化,技术傲慢应适当收敛。”另一部分人则表示:“汽车或火车在刚出现的时候,也被人质疑没有马车来得有用,因此要看未来、看趋势。”也有人支持此种技术“竞赛”,表示“两种技术处于对抗中上升的状态。如果不在批评中进步,就根本不会有新技术出现,质疑量子计算才能让它成长得更好”。

量子计算对高等教育的影响

除有利于科学研究外,量子计算的发展对高等教育领域也有一定影响。首先,它将为学生开辟量子工程师等新职业。同时,量子技术可以精确预测就业市场,尤其是各领域对技术、知识型员工的需求。此外,量子计算还可以及时处理大量的学生数据,判断学生的学习短板,再加上量子计算自主设计程序的能力,有助于开发适应学生独特性和个人水平的应用程序,为学生的弱势科目提供帮助,实现真正的个性化学习。

目前,人们可以通过云计算访问世界上的商业量子计算机。这些计算机包括IBM在美国、德国和日本的20多个量子系统装置。借助云服务,任何人都可登录到量子计算机,接受量子编程的基本教育。除此之外,IBM还提供量子计算的数字学习渠道,包括Qiskit Textbook、Qiskit YouTube和Qiskit Medium,并与来自120多个国家、约340门课程的教育工作者达成合作,对300余万人进行了量子计算教育。

什么是量子计算

量子计算,通俗一点说,就是利用量子力学原理进行计算的技术。同样,量子计算机就是进行量子计算的硬件系统。

量子计算机使用量子叠加、干涉和纠缠进行复杂的计算。量子计算不使用经典比特(classical bits),而使用量子比特(quantum bits),其中比特既是0也是1,其系数具有概率性,被测量后,其中的离散值才能被确定。更重要的是,量子比特由量子粒子组成,受到量子纠缠的影响,这使得计算可以使用耦合概率(coupled probabilities)。借助这些特性,量子计算和量子算法开发可用来解决新问题,包括密码学、湍流动力学、量子力学的直接模拟方法以及新药开发。

具体来说,一个经典的二位系统(two-bit system)包含4个状态:00、01、10和11。与之相似但有所不同的是,一个2比特的量子纠缠系统处于4个状态的叠加态,即4个状态以概率分布的方式同时存在。因此,此系统需要4个具有相关性的新系数。进一步说,对于N个量子比特,需要指定2N个系数组合,因此要模拟300个纠缠的量子比特,系数数量就会大于已知宇宙中原子的数量(2270个)。

由于量子比特的概率性,量子计算机无法运行传统算法,因此需要特地开发新算法。新算法的设计方式类似于电路图,其中数据通过量子逻辑门逐步演算得出。这些算法极难建立,难点则在于算法结果必须具有确定性,而非概率性的。

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