Квантовые компьютеры считаются будущим вычислительной техники благодаря их способности решать задачи, недоступные классическим машинам. Важнейший термин — «квантовое превосходство» — означает доказанное преимущество квантовых компьютеров при решении определённых сложных задач из разных областей науки, таких как химия, физика и криптография.
Наиболее известный пример — факторизация больших чисел, лежащая в основе современных криптографических систем. В 1994 году Питер Шор, выпускник Калтеха и сотрудник Bell Labs, разработал квантовый алгоритм, который способен разложить большое число на множители за секунды. Для классических компьютеров на аналогичную задачу потребовались бы миллионы лет. Практические квантовые компьютеры, способные взломать действующие криптографические протоколы, появятся не раньше чем через десять лет, однако угроза для безопасности уже обозначена.
После алгоритма Шора исследователи долгое время не могли найти другие задачи, в которых квантовые компьютеры имели бы доказанное превосходство. Однако недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Physics под названием «Локальные минимумы в квантовых системах», выявило новую область, где квантовые алгоритмы оказываются эффективнее классических. Под руководством команды Калтеха был определён типовой физический процесс — моделирование того, как материалы охлаждаются до своих наинизших энергетических состояний.
Джон Прескилл, профессор Калтеха и научный руководитель Института квантовой информации и материи, отмечает: «Моделировать, как материал достигает своего наинизшего энергетического состояния, трудно как для квантовых, так и особенно для классических компьютеров». Команда разработала квантовый алгоритм для поиска низкоэнергетических состояний (локальных минимумов) любого материала, и доказала, что этот алгоритм превосходит классические подходы.
Как объясняет Хсин-Юань (Роберт) Хуан, старший научный сотрудник Google Quantum AI и с апреля 2024 года доцент Калтеха, новое направление позволяет на практике тестировать квантовое превосходство в материалахедения, физике конденсированных сред, физике высоких энергий и химии. В этих дисциплинах учёные стремятся находить наиболее стабильные состояния материалов — их локальные минимумы — чтобы предсказывать свойства и поведение веществ. Например, в фармакологии расчёт локальных минимумов молекулы позволяет оценить, насколько эффективно она будет связываться с биологическими целями.
Граунд-стейт (ground state) — абсолютное энергетически наинизшее состояние системы. По мере охлаждения материал может задерживаться на плато — локальных минимумах — прежде чем достичь истинного дна. Прескилл сравнивает это с походом в горы: «Когда вы спускаетесь с холма, вы можете остановиться на одном из плато (локальный минимум) прежде, чем достигнете самой низкой точки (граунд-стейт)».
Классические компьютеры при поиске минимумов часто «застревают» в ложных локальных минимумах и неспособны выйти из них. Квантовые машины, благодаря явлениям суперпозиции и запутанности, способны преодолевать такие преграды, что делает их особенно эффективными в сложных энергетических ландшафтах.
Ключевой вклад в разработку нового квантового алгоритма внёс Чи-Фанг (Энтони) Чен, бывший аспирант Калтеха, работавший под руководством Фернандо Брандау, профессора теоретической физики и директора Центра квантовых вычислений AWS. Итог работы — алгоритм, который доказанно работает лучше всех известных классических аналогов для поиска локальных минимумов в материалах. Прескилл подчёркивает: «В этой работе мы впервые формализовали класс физически мотивированных задач, для которых доказано квантовое превосходство».
Экспериментальное подтверждение возможности достижения и фиксации локальных минимумов получено в другой работе, опубликованной в Nature Physics. Группа под руководством Дэвида Хси и Гила Рефаэля из Калтеха использовала кристалл Ca₂RuO₄: ультракороткий импульс света длительностью менее пикосекунды переводил материал в локальный минимум, в котором спины атомов выстраивались параллельно между узлами. Это состояние сохранялось в течение микросекунд, что указывает на устойчивую фиксацию в локальном минимуме.
По мнению Прескилла, вычисление и экспериментальное достижение локальных минимумов, в том числе путём вывода систем из теплового равновесия, открывают возможность целенаправленного изменения свойств квантовых материалов по требованию.
Изображение носит иллюстративный характер
Наиболее известный пример — факторизация больших чисел, лежащая в основе современных криптографических систем. В 1994 году Питер Шор, выпускник Калтеха и сотрудник Bell Labs, разработал квантовый алгоритм, который способен разложить большое число на множители за секунды. Для классических компьютеров на аналогичную задачу потребовались бы миллионы лет. Практические квантовые компьютеры, способные взломать действующие криптографические протоколы, появятся не раньше чем через десять лет, однако угроза для безопасности уже обозначена.
После алгоритма Шора исследователи долгое время не могли найти другие задачи, в которых квантовые компьютеры имели бы доказанное превосходство. Однако недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Physics под названием «Локальные минимумы в квантовых системах», выявило новую область, где квантовые алгоритмы оказываются эффективнее классических. Под руководством команды Калтеха был определён типовой физический процесс — моделирование того, как материалы охлаждаются до своих наинизших энергетических состояний.
Джон Прескилл, профессор Калтеха и научный руководитель Института квантовой информации и материи, отмечает: «Моделировать, как материал достигает своего наинизшего энергетического состояния, трудно как для квантовых, так и особенно для классических компьютеров». Команда разработала квантовый алгоритм для поиска низкоэнергетических состояний (локальных минимумов) любого материала, и доказала, что этот алгоритм превосходит классические подходы.
Как объясняет Хсин-Юань (Роберт) Хуан, старший научный сотрудник Google Quantum AI и с апреля 2024 года доцент Калтеха, новое направление позволяет на практике тестировать квантовое превосходство в материалахедения, физике конденсированных сред, физике высоких энергий и химии. В этих дисциплинах учёные стремятся находить наиболее стабильные состояния материалов — их локальные минимумы — чтобы предсказывать свойства и поведение веществ. Например, в фармакологии расчёт локальных минимумов молекулы позволяет оценить, насколько эффективно она будет связываться с биологическими целями.
Граунд-стейт (ground state) — абсолютное энергетически наинизшее состояние системы. По мере охлаждения материал может задерживаться на плато — локальных минимумах — прежде чем достичь истинного дна. Прескилл сравнивает это с походом в горы: «Когда вы спускаетесь с холма, вы можете остановиться на одном из плато (локальный минимум) прежде, чем достигнете самой низкой точки (граунд-стейт)».
Классические компьютеры при поиске минимумов часто «застревают» в ложных локальных минимумах и неспособны выйти из них. Квантовые машины, благодаря явлениям суперпозиции и запутанности, способны преодолевать такие преграды, что делает их особенно эффективными в сложных энергетических ландшафтах.
Ключевой вклад в разработку нового квантового алгоритма внёс Чи-Фанг (Энтони) Чен, бывший аспирант Калтеха, работавший под руководством Фернандо Брандау, профессора теоретической физики и директора Центра квантовых вычислений AWS. Итог работы — алгоритм, который доказанно работает лучше всех известных классических аналогов для поиска локальных минимумов в материалах. Прескилл подчёркивает: «В этой работе мы впервые формализовали класс физически мотивированных задач, для которых доказано квантовое превосходство».
Экспериментальное подтверждение возможности достижения и фиксации локальных минимумов получено в другой работе, опубликованной в Nature Physics. Группа под руководством Дэвида Хси и Гила Рефаэля из Калтеха использовала кристалл Ca₂RuO₄: ультракороткий импульс света длительностью менее пикосекунды переводил материал в локальный минимум, в котором спины атомов выстраивались параллельно между узлами. Это состояние сохранялось в течение микросекунд, что указывает на устойчивую фиксацию в локальном минимуме.
По мнению Прескилла, вычисление и экспериментальное достижение локальных минимумов, в том числе путём вывода систем из теплового равновесия, открывают возможность целенаправленного изменения свойств квантовых материалов по требованию.
