Cała prawda o maszynach D-Wave: tak, to komputery kwantowe, ale nie takie jakich się obawialiście

Udostępnij:

O autorze

Adam Golański

@eimi

Gdy dwa lata temu kanadyjska firma D-Wave zaprezentowała maszynę D-Wave One, określaną jako pierwszy na świecie komputer kwantowy, naukowcy nie bardzo wiedzieli, co o tym myśleć. Z jednej strony eksperci z MIT deklarowali, że to oszustwo, nic nie mające wspólnego z kwantowymi procesami, z drugiej strony Lockheed-Martin kupił za 10 mln dolarów ten kwantowy komputer do wyszukiwania błędów w oprogramowaniu myśliwca F-35. Nie pomagała całej sprawie widowiskowa tajemniczość decydentów firmy, lubujących się w prezentowaniu podświetlonych czarnych monolitów, ale niewiele chcących powiedzieć o tym, jak ich sprzęt działa.

Dzisiaj sceptyków zostało niewielu. Wygląda na to, że faktycznie D-Wave One jest komputerem kwantowym, a nie klasyczną maszyną przebraną w „kwantowe szaty” z marketingowych powodów. Jednocześnie jednak nie jest to taki kwantowy komputer, o którym fantazjują zajmujący się kryptografią matematycy. Efekt kwantowego wyżarzania, wykorzystywany przez maszyny D-Wave, ma tylko ograniczone zastosowania, i nawet nie do końca wiadomo, czy może on być bardziej efektywny w tych zastosowaniach niż komputery klasyczne.

Komputery od D-Wave, mimo ogromnej liczby kubitów (najpotężniejsza maszyna ma ich 512), nie mają bowiem nic wspólnego z uniwersalnymi maszynami kwantowymi, wykorzystującymi splątanie stanów do realizacji algorytmów kwantowych w czasie nieosiągalnym dla komputerów klasycznych. Kubity w takim „wyżarzaczu” wyszukują stanów o najniższej energii, które reprezentowałyby rozwiązanie problemu z zakresu dyskretnej optymalizacji, czyli takiego, w którym chodzi o jednoczesne spełnienie maksymalnej możliwej liczby zadanych kryteriów – i dlatego właśnie maszyny D-Wave tak dobrze posłużyły przy wyliczaniu fałdowania się białek, obliczeniowo trudnego dla klasycznych komputerów.

Mimo tych praktycznych sukcesów samo D-Wave najwyraźniej za dobrze nie rozumiało podstaw działania wykorzystywanej technologii i nie potrafiło dowieść kwantowej natury swoich maszyn. Pierwszą próbę podjęli w 2011 roku współpracujący z firmą badacze, przedstawiając dowody na to, że 8-kubitowy system reaguje na zmiany temperatury tak, jak reagować powinno urządzenie działające na poziomie kwantowym. Teraz uzyskaliśmy ostateczne potwierdzenie deklaracji D-Wave, a jednocześnie dobre porównanie tych maszyn z komputerami klasycznymi.

Na łamach arXiv.org pojawił się artykuł pt. Quantum annealing with more than one hundred qubits, przedstawiający eksperymenty na 108-kubitowym komputerze D-Wave One i symulowanym kwantowym wyżarzaczu (komputer ten ma 128 kubitów, ale w eksperymencie wykorzystana została ich mniejsza liczba). Potwierdziły one, że w przeciwieństwie do klasycznego wyżarzania, zachodzi tu odseparowanie od siebie problemów trudnych i łatwych. Chodzi o to, że dla klasycznego wyżarzacza rozkład prawdopodobieństwa jest jednomodalny (ma jedną wartość maksymalną), podczas gdy symulowane wyżarzacze kwantowe charakteryzują się rozkładem bimodalnym na histogramie. Taki sam rozkład charakteryzuje urządzenie D-Wave, z wyraźnym podziałem na łatwe i trudne przypadki. Im zaś dłuższy jest czas wyżarzania, tym bimodalność rozkładu jest bardziej wyraźna.

Czy jednak to jest efektywna metoda rozwiązywania tej wąskiej klasy problemów? To pytanie pozostaje otwarte. Można jedynie powiedzieć, że dla problemów o przeciętnym poziomie trudności kwantowe wyżarzanie dorównywało wysoce zoptymalizowanym algorytmom wyżarzania klasycznego, uruchamianym na 8-rdzeniowym Xeonie E5-2670 i było kilkukrotnie wolniejsze od algorytmów tych uruchomionych na procesorze graficznym Nvidii K20X (Kepler). Dla 108 kubitów większość problemów optymalizacyjnych okazała się łatwa. Dopiero eksperymenty na urządzeniu z 512 kubitami powinny pokazać, czy kwantowy wyżarzacz maszyn D-Wave jest w stanie prześcignąć algorytmy dla klasycznych architektur – autorzy piszą, że w tym wypadku niemal wszystkie przypadki będą trudne, a symulacja kwantowego wyżarzacza wymagać będzie mocy obliczeniowej większej o przynajmniej trzy rzędy wielkości.

Im większy zatem problem, tym bardziej zbliżamy się do granic możliwości maszyn klasycznych. Według badaczy, przy optymistycznych założeniach średni czas rozwiązania problemu o 2048 zmiennych wzrasta z milisekund do minut, a dla 4096 zmiennych z minut do miesięcy. Istnieje możliwość, że kwantowe wyżarzanie będzie się tu znacznie lepiej skalowało, co wreszcie daje jakąś nadzieję na prawdziwy „kwantowy skok” w rozwiązywaniu tych problemów.