Milepæl for moderne databehandling – kvantedatamaskinenes fordeler innen regnekraft bevist

Share this post:

18. oktober 2018 trykket magasinet Science artikkelen «Quantum Advantage with shallow circuits». Artikkelen anfører et bevis på områder hvor en kvantedatamaskin alltid vil kunne være mer effektiv enn en klassisk datamaskin. Hvorfor er dette et gjennombrudd og hva betyr dette for oss? La meg forklare.

Mye av innholdet i rapporten ble allerede lagt frem på IBMs ThinkQ konferanse i USA, desember 2017. Artikkelpubliseringen er formaliseringen av selve bevisførselen. ThinkQ-konferansen var viet til å diskutere det kortsiktige og langsiktige potensialet med kvantedatamaskiner. Bransjen investerer årlig flere hundre millioner dollar i utviklingen av kvantedatamaskiner og økosystemene rundt. Utviklingen består idag av maskinvareutvikling helt ned på grunnforskningsnivå. Parallelt utvikles et programmeringsspråk for å benytte teknologien. Omfattende matematikk-studier pågår også for å kartlegge hvilke matematiske metoder som vil trekke mest fordel av realisering på en kvantedatamaskin.

Kvantedatamaskiner utvikles ikke med hensikt om å kunne erstatte alt våre klassiske datamaskiner gjør. De vil adressere noen viktige og nøye utvalgte oppgaver. I det utstrakte bransjesamarbeidet jobber man med å identifisere hvilke problemstillinger og løsningsmodeller som er kandidater. For disse utarbeider man løsningsstrategier og finner matematiske metoder. Noen av disse matematiske metodene har vært antatt å være mye mer effektive med kvantelogikk, så det hersker en stor og berettiget optimisme om å kunne løse tidligere uløselige oppgaver. Antakelsene har vært ganske sikre, men bevisene har manglet. Antakelse og teori må erstattes av vanntette bevis og resultater. Publiseringen i Science er et langt skritt i den retningen.

For matematikere er et bevis en absolutt. Via logiske resonnement viser man at en påstand er uomtvistelig. Vi omgir oss naturlig med antakelser og praktiske forenklinger. Dette fungerer så greit i de fleste sammenhenger at vi ikke tenker på dem som forenklinger. I matematikken holder hverken tusener eller trillioner demonstrasjoner for å underbygge en påstand, ett enkelt motbevis kan velte det hele. Et bevis må kunne vise gyldighet for absolutt alle tilfeller. Forskjellen mellom en kvalifisert antakelse og et bevis kan bety alt.

Noen oppgaver regner vi med vil kunne løses effektivt på kvantedatamaskiner innenfor et 5-års perspektiv. Innenfor dette tidsrommet vil maskinene ha en viss feilrate og upresisjon. Derfor må oppgavene holdes så enkle som mulig for å kontrollere feilmarginene. Utviklingen gir stadig forbedring av maskinvareteknologien, og på lengre sikt vil feilraten kunne neglisjeres. Maskinene kan da skaleres opp og oppgavene kan økes i kompleksitet. Forskernes mål er å se mot de langsiktige målene, og samtidig løse delmål i takt med teknologiutviklingen. Den nye publiseringen beviser at spesifikke løsningsmodeller helt sikkert er mer effektive med kvantedatamaskiner. Disse løsningsmodellene representerer metoder som også kan utnyttes på kortere sikt.

Selve beviset i Science omfatter oppgavekategorien «2D Hidden Linear Function». Dette er en matematisk modell som kan benyttes innen sortering og optimalisering. Den blir realisert i en såkalt grunn kvante-krets («Shallow Quantum Circuit»). En kvante-krets kan beskrives å være et sett sammenkoblede qubits (kvantebits) som man har satt opp med en bestemt sekvens kalkulasjoner. Man snakker om bredde og dybde i en slik krets.  Bredden i en krets er bestemt av hvor mange qubits, dybden er bestemt av hvor mange separate kalkulasjoner som må gjøres. For å håndtere feilmarginene, må kretsene holdes så grunne som mulig om de skal kjøres på de tidlige kvantedatamaskinene. IBM Research beviser her at for «2D Hidden Linear Function», vil en kvantekrets ha en konstant dypde, uavhengig av bredden. I sitt klassiske motstykke vil tilsvarende oppgave øke både i dybde og bredde når oppgaven skaleres. Dette betyr at mens kalkuleringen på en kvantedatamaskin vil ha en konstant kompleksitet vil en klassisk realisering raskt bli uhåndterlig. Dette er et typisk eksempel på hva kvantedata-forskerne leter etter når de kartlegger de matematiske metodene. Beviset er et stort fremskritt i arbeidet med objektivt å kartlegge hvor Quantum Computing kan komme best, raskest og sikkert til nytte.

Idag er over 100.000 personer tilknyttet IBMs åpne samarbeidsplattform IBM Q Experience. Brukerne spenner fra privatpersoner til profesjonelle aktører og forskningsinstitusjoner. IBM Q Experience plattformen tilbyr både verktøy for konstruksjon av kvantekretser og programmeringsspråket Qiskit levert på IBMs skyplattform. Plattformen tilgjengeliggjør kvantedatamaskiner for å kunne realisere algoritmene. Til nå har 5 millioner eksperimenter vært kjørt mot IBM Q Experience sine kvantedatamaskiner og over 100 vitenskapelige publikasjoner er basert på arbeidet gjort i IBM Q Experience.

Nå venter vi i spenning på at det siste arbeidet fra «Quantum Advantage with shallow circuits» skal bli gjort tilgjengelig som moduler, slik at økosystemet rundt Q Experience kan begynne å eksperiementere med dette nye grensesprengende rammeverket.

Om du vil lære mer om Quantum Computing, så vil jeg presentere dette på IBM Norges konferanse Think Oslo den 22. november. Meld deg på her.  Arrangementet er kostnadsfritt.