Битва за вычислительное превосходство: квантовый отжиг против классического подхода

12 марта компания D-Wave Quantum Inc. (Бёрнаби, Канада) объявила, что с помощью квантового отжига удалось решить задачу симуляции магнитных материалов, выполнение которой на классическом суперкомпьютере потребовало бы миллионов лет и энергии, превышающей годовое энергопотребление всей планеты.
Битва за вычислительное превосходство: квантовый отжиг против классического подхода
Изображение носит иллюстративный характер

Технология квантового отжига использует принципы квантовой механики и особенности множественных связей кубитов, что позволяет эффективно моделировать динамику спиновых стекол в двух-, трёхмерных и бесконечных системах и способствует разработке новых металлов для создания смартфонов, жёстких дисков и специализированных медицинских сенсоров.

Mohammad Amin, главный научный сотрудник D-Wave, заявил: «Это симуляция магнитных материалов. Магнитные материалы чрезвычайно важны для промышленности и повседневной жизни», а Andrew King, квантовый специалист компании, добавил: «Это прорывное достижение в квантовых вычислениях. Мы впервые продемонстрировали квантовое превосходство для реальной задачи».

Результаты экспериментов, опубликованные 12 марта в журнале Science, подчеркивают значимость использования квантового отжига для решения сложных задач материаловедения, при этом демонстрируя принципиальные преимущества нового подхода.

Контраргументом стала группа исследователей во главе с Джозефом Тиндаллом из Flatiron Institute (Нью-Йорк), которая, используя переработанный алгоритм распространения убеждений, разработанный 40 лет назад, смогла смоделировать часть данной задачи, представив результаты на arXiv 7 марта.

Предварительные данные группы Тиндалла свидетельствуют о том, что для двумерных и трёхмерных моделей классический метод не только показывает более высокую скорость, но и обеспечивает значительно меньшие ошибки по сравнению с квантовым отжигом, реализованным в системе D-Wave Advantage2, подтверждая, что «для рассматриваемой задачи спиновых стекол наш классический подход явно превосходит прочие представленные методы».

Сравнение обоих подходов показало, что классическая симуляция достигает лучших результатов для двух- и трёхмерных систем, тогда как для бесконечномерной модели квантовый процессор демонстрирует непревзойденную эффективность, чему Daniel Lidar из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе отметил: «Это очень впечатляющая работа».

Размещение предварительных результатов на arXiv за год до публикации в Science и представленные 7 марта данные отражают острую конкуренцию между квантовыми и классическими методами, каждый из которых предъявляет свои уникальные преимущества при решении задач материаловедения и искусственного интеллекта.

Повышение эффективности суперкомпьютеров и совершенствование алгоритмов классической обработки постепенно стирают границы между возможностями квантовых устройств и традиционных симуляционных методов, что продолжает порождать активные исследования и споры в научном сообществе.


Новое на сайте

19989Шесть историй, которые умещаются на ладони 19986Как 30 000 аккаунтов Facebook оказались в руках вьетнамских хакеров? 19985LofyGang вернулась: как бразильские хакеры охотятся на геймеров через поддельные читы 19984Автономная проверка защиты: как не отстать от ИИ-атак 19983Взлом Trellix: хакеры добрались до исходного кода одной из ведущих компаний по... 19982Почему почти 3000 монет в норвежском поле перевернули представление о викингах? 19981Как поддельная CAPTCHA опустошает ваш счёт и крадёт криптовалюту? 19980Слежка за каждым шагом: как ИИ превращает государство в машину тотального контроля 19979Как хакеры грабят компании через звонок в «техподдержку» 19978Почему именно Нью-Йорк стал самым уязвимым городом восточного побережья перед... 19977Как одна команда git push открывала доступ к миллионам репозиториев 19976Зачем древние народы убивали ножами и мечами: оружие как основа власти 19975Как Python-бэкдор DEEPDOOR крадёт ваши облачные пароли незаметно? 19974Послание в бутылке: математика невозможного 19973Почему ИИ-инфраструктура стала новой целью хакеров быстрее, чем ждали все?
Ссылка