양자 컴퓨팅은 현실에 더 가깝습니까?

양자 상태 (동시에 여러 상태를 유지할 수있는 것과 같은 양자 속성을 보여주는 컴퓨터로 작업한다는 아이디어)가 오랫동안 논의되어 왔지만 이제는 큰 발전으로 현실에 가까워지고있는 것 같습니다. 지난주 Techonomy 회의에서 저는 D-Wave와 IBM을 포함하여이 주제에 대한 봉투를 밀고있는 일부 회사의 리더와 함께 주제에 대한 패널을 개최 할 기회를 가졌습니다.

양자 컴퓨팅에 관한 조언을 제공하는 Berberian & Company의 컨설턴트 인 Bryan Jacobs는 오늘날 우리가 사용하는 모든 전자 장치에서 정보가 온 또는 오프 전자의 전하를 통해 저장된다고 설명했다. 다시 말해, 조금. 그러나 단일 전자 또는 광자처럼 양자 상태로 정보를 인코딩하면 일반 클래식 비트처럼 0과 1로 매핑 할 수 있지만 중첩은 0과 1이 될 수 있습니다. 그는 흥미로운 개념은 많은 양자 비트를 가진 양자 컴퓨터를 가지고 있다면 (종종 큐빗이라고도 함) 가능한 모든 입력의 중첩으로 동시에 시작할 수 있고 가능하다면 양자 코 히어 런트 방식으로 정보를 처리합니다. 어떤 의미에서는 가능한 모든 입력에 대해 동일한 기능을 동시에 계산할 수 있습니다. 양자 병렬 처리라고합니다. 그는 오늘날 사람들이 시도하고있는 몇 가지 다른 접근 방식이 있다고 언급했다. 하나는 게이트 기반이며, 이는 기존 디지털 컴퓨터와 비슷하며 다른 하나는 양자 어닐링 (quantum annealing)으로 알려진 아날로그 프로세스와 유사하다.

실제로 양자 어닐링을 사용하는 몇 대의 기계를 공급 한 D-Wave Systems의 CEO 인 Vern Brownell은 "우리는 다른 유형의 양자보다 더 빠른 성능을 제공 할 것이라고 생각했기 때문에이 방법을 먼저 사용하기로 결정했습니다" 컴퓨팅 구현. " 그는 D-Wave가 다른 양자 컴퓨팅 모델도 살펴 보았지만이 방법이 가장 실용적이라고 말했다.

그는 효과적으로 수천 큐빗을 가진 양자 어 닐러를 가지고 있으며, 이는 2에서 1 큐빗까지 다양한 가능성의 응답 공간을 탐색 할 수 있다고 설명했다. 본질적으로 이것은 복잡한 최적화 문제에 대해 작동하며 해당 최적화 문제에 대한 최저 에너지 또는 최상의 답변을 찾습니다. Brownell은 구글이 양자 인공 지능 연구소를 위해 이전에 구매 한 기계를 업그레이드하여 이것이 기계 학습에 도움이 될 수있는 방법을 조사했다고 밝혔다. 또 다른 고객은 Lockheed이며 소프트웨어 검증 및 검증이라는 문제를보고 있습니다.

Brownell은 이러한 예제 중 어느 것도 실제로 프로덕션에 들어 가지 않았 음을 인정했지만 실제 문제를 대규모로 해결하는 실제 애플리케이션을 실행했다고 말했다. 다시 말해, 그들은 D-Wave 머신이 기존 슈퍼 컴퓨터보다 성능이 뛰어나다는 점에 도달하지는 못했지만 "우리는 그와 매우 가깝습니다"라고 말했습니다. 향후 몇 개월 안에이 회사는 "양자 컴퓨터가 기존의 컴퓨팅 성능보다 최고의 성능을 발휘할 수 있음을 보여줄 것입니다. 우리는 지금 그 힌지 지점에 있습니다."

IBM TJ Watson Research Center의 물리 과학 부서의 저명한 연구 직원 및 선임 관리자 인 Mark Ritter는 그의 팀이 여러 가지 다른 양자 프로젝트를 수행하고 있지만 게이트 기반 양자 컴퓨팅 및 오류 수정에 중점을두고 있다고 설명했습니다..

그의 팀의 이론가 중 한 명인 Sergey Bravyi는 "토폴로지 패리티 코드"를 발명했습니다. 그는 기존 컴퓨터에서도 오류 수정 코드를 사용하지만 양자 정보는 매우 취약하므로 게이트 기반 시스템을 만들려면 취약한 양자 정보를 보호하는 코드가 필요하다고 설명했습니다. 그의 팀은 "트랜스 몬 (transmons)"이라고 불리는 큐 비트 (Quitbits)를 사용하여 일부 양자 정보를 더 오랫동안 보유 할 수 있고 오류 정정 코드를 사용하면 게이트 기반 양자 컴퓨팅을 생성 할 수있는 4 큐 비트 시스템을 만들었다. 그는 이것이 큐 비트가 그래프 용지의 정점에있는 정사각형 격자와 같다고 말했다. 그런 다음 알고리즘은이 코드를 큐 비트 위에 겹쳐 놓습니다. IBM의 목표는 해당 알고리즘에 더 많은 큐 비트를 추가하는 것입니다. 그는 곧 양자 상태를 무기한 보존 할 수있을 것이라고 말했다.

그는 양자 게이트가 어떻게 모든 큐 비트에서 얽힘을 사용하고 모든 잠재적 상태를 살펴보고 연못에 많은 돌을 떨어 뜨릴 때 볼 수있는 간섭 패턴과 비교하여 건설적이고 파괴적인 간섭을 얻는 방법에 주목했습니다. 그는 최선의 답변이 건설적으로 방해 될 것이며, 이 답변은 문제에 대한 답변이 하나라도 있다면 당신이 끝내는 유일한 답변이 될 것이라고 말했다. 그는 게이트 기반 양자 컴퓨터에서이 코딩에 간섭을 적용하여 프로세스가 끝날 때 답을 얻을 수 있으며, 이는 특정 알고리즘에 대해 기하 급수적으로 가속화되어야한다고 말했다.

Ritter 씨는 이것이 여전히 문제가 될 수 있지만 사람들은 qubits를 사용하여 다양한 분자 시뮬레이션과 같은 높은 일관성으로 아날로그 시뮬레이션을 실행하는 것에 대해 생각하고 있다고 말했다. Jacobs는 양자 시뮬레이션에 대해 동의했으며 약물을 찾기 위해 안정적인 분자의 화학적 시뮬레이션에 대해 이야기했습니다.

나는 Shor의 알고리즘에 대해 물었다. 이는 양자 컴퓨터를 사용하면 기존의 암호화를 많이 깰 수 있다고 제안한다. 제이콥스는 우주 비행사를 달로 보내려는 로켓 우주선의 비유를 사용했습니다. Jacobs는 Shor의 알고리즘과 같이 우리가 해결하려는 문제를 실행하는 알고리즘은 로켓의 명령 모듈과 유사하며 Ritter 팀이 수행하는 작업과 같은 오류 수정은 단계와 유사하다고 말했다. 로켓의. 그러나 그는 현재 우리가 보유하고있는 연료 또는 로켓 엔진 모터의 유형이 모든 크기의 로켓에 충분하지 않다고 말했다. 그는 매우 까다로운 문제이며 양자 계산 및 오류 수정과 관련된 모든 오버 헤드는 오늘날 실제로 유망한 많은 알고리즘이 전개되지 않을 수 있음을 의미한다고 말했다. Brownell은 양자 컴퓨터가 RSA 암호화를 깰 수 있으려면 10 년 이상이 걸린다고 생각했으며, 양자 후 암호화로 넘어 가야한다고 말했다.

Brownell은 양자 컴퓨팅의 게이트 모델이 양자 어닐링과 매우 다르다는 점을 강조하고 오늘날 특정 최적화 문제를 해결할 때 그것이 얼마나 유용한 지에 대해 이야기했습니다. 그는 또한 고전적인 컴퓨터로는 불가능했던 문제를 거의 해결할 수 있다고 말했다. 일부 벤치 마크에서 구글은 D-Wave 머신이 오늘날 범용 알고리즘보다 30 ~ 100, 000 배 빠른 속도로 어딘가에서 문제를 해결할 수 있다는 것을 발견했다. 이것이 유용한 알고리즘은 아니지만, 그의 팀은 12-18 개월마다 프로세서 성능이 향상됨에 따라이 기능을 활용할 수있는 실제 사용 사례 알고리즘에 중점을두고 있다고 말했다.

Brownell은 1974 년 첫 번째 마이크로 프로세서를 출시 한 퀀텀 컴퓨팅을 인텔과 비교했습니다. 그는 당시 Digital Equipment Corp.와 함께 있었으며 당시 인텔에 대해 걱정할 필요가 없었습니다. 왜냐하면 그들은 우리가 가지고 있던 큰 상자 나 물건만큼 강력하지 않은 값싼 작은 마이크로 프로세서를 가지고 있었기 때문입니다. 그러나 10 년 안에 비즈니스는 완전히 사라졌고 디지털은 비즈니스에서 나갔습니다. " 그는 양자 컴퓨팅이 전체 고전 컴퓨팅 세계를 위협 할 것이라고 생각하지는 않았지만 18 개월마다 프로세서의 이러한 점진적인 개선이 IT 관리자에게 필요한 기능이 될 것으로 예상된다고 말했다. 개발자들이 사용합니다.

특히 D-Wave는 딥 러닝 공간에서 확률 적 학습 알고리즘을 공동 개발했으며 양자 컴퓨팅없이 수행 할 수있는 것보다 사물을 인식하고 훈련하는 데 더 나은 작업을 수행 할 수 있다고 말했다. 결국 그는 이것을 클라우드의 리소스로 간주하여 기존 컴퓨터와 칭찬에 많이 사용됩니다.

Ritter는 사람들이 가속기를 만들고 특정 작업을 위해 설계된 GPU와 FPGA를 사용하기 때문에 범용 컴퓨팅을 실행하는 기존의 기계와 양자 기술을 비교하는 것이 어렵다고 말했다. 그는 문제 해결에 특화된 ASIC을 실제로 설계했다면 실제 가속을 사용한 실제 양자 컴퓨팅은 그 어느 것보다 뛰어나야한다고 덧붙였다. 왜냐하면 모든 큐빗을 추가 할 때마다 구성 공간이 두 배가되기 때문이다. 다시 말해, 천 큐 비트를 합치면 우주의 원자 수보다 많은 2x1000 제곱만큼 공간을 늘려야합니다. 그리고 게이트 기반 컴퓨터의 경우 문제는 게이트가 휴대 전화보다 느리게 작동하므로 한 번에 더 많은 작업이 수행되지만 각 작업은 클래식 컴퓨터보다 느리다는 것입니다. "이러한 크로스 오버를보기 전에 더 큰 기계를 만들어야하는 이유"라고 그는 말했다.

Jacobs는 훨씬 더 효율적인 양자 컴퓨팅이 가능하다고 지적했습니다. "세계 최고의 슈퍼 그린 슈퍼 컴퓨터를 사용하는 데 소요되는 전력을 살펴 보려면 65 큐 비트 시뮬레이션을 원한다면 약 1 개의 원자력 발전소가 필요할 것입니다." 66을하기 위해서는 2 개의 원자력 발전소가 필요할 것이다."

브라운 웰은 현재 1, 000 큐 비트 이상으로 현재의 D-Wave 머신은 이론적으로 10에서 300까지의 2에서 1000까지의 모델을 처리 할 수 ​​있다고 말했다. (비교 자들은 과학자들은 우주에는 약 10 ~ 80 ^번째 원자가 있다고 추정한다.) 따라서 컴퓨터 성능의 한계는 양자 어닐링의 한계가 아니라 I의 한계 때문이라고 말했다. / O 기능, 각 세대에서 해결되고있는 엔지니어링 문제. 벤치 마크 알고리즘 중 일부에서이 회사의 1152 큐 비트 머신은 기존 컴퓨터보다 최고 600 배 더 강력해야한다고 주장했다.

어떤 방식으로 신경망과 유사한 커플 링과 함께 큐 비트 매트릭스를 사용하는 D-Wave의 아키텍처는 머신 러닝에서 신경망에 대한 딥 러닝에 처음으로 적용되었습니다.

그러나 그는 또한 가치 위험 계산을 위해 Goldman Sachs (CIO였던 곳)에서했던 Monte Carlo 시뮬레이션과 같은 다른 응용 프로그램에 대해서도 이야기했습니다. 그는이 작업에 약 백만 개의 코어가 필요하고 밤새 실행해야한다는 것을 기억했습니다. 이론적으로, 양자 컴퓨터는 훨씬 적은 에너지로 비슷한 일을 할 수 있습니다. 그는 D-Wave 기계는 거의 사용하지 않지만 매우 낮은 온도 (약 8 밀리 켈빈)를 유지하는 대형 냉장고 내에서 가동해야하지만 기계 자체의 가동에는 약 15-20kW 만 소요되며, 이는 매우 작습니다. 데이터 센터.

리터는 게이트 기반 모델에 대해 비슷한 아이디어를 언급했으며 양자 몬테카를로와 동일하지만 얽힘 속성으로 인해 통계가 다른 양자 메트로폴리스 샘플링에 대해 논의했습니다.

Ritter의 팀은 양자 아날로그 시뮬레이션을 연구하고 있는데, 여기에서 분자 설계를 계산하고 큐 비트 연결로 매핑하고 이상적인 모드와 분자의 모든 행동을 해결할 수 있습니다..

Jacobs는 아무도 암호화를 수신하지 않았 음을 증명할 수있는 방식으로 생성 된 키와 관련된 양자 암호화에 대해 논의했습니다. 리터는 IBM의 찰리 베넷 (Charlie Bennett)은 링크의 큐 비트를 기계의 다른 큐 비트로 "텔레 포팅"하는 기술을 이론화했다고 밝혔다.

Jacobs는 특히 오류 수정 영역에서 양자 게이트 컴퓨팅과 양자 어닐링의 차이점을 지적했으며 Microsoft가 작업중인 토폴로지 양자 컴퓨팅이라고도하는 또 다른 방법이 있다고 언급했습니다.

흥미로운 과제 중 하나는 Ritter가 특정 주파수에서 톤을 전송하는 것으로 다른 큐 비트가 시간에 따라 공명하고 서로 상호 작용하게하여 계산이 "거의 악보처럼"발생하도록하는 이러한 기계 용 응용 프로그램을 작성하는 것입니다. 그는 고급 언어가 있지만 많은 작업에는 여전히 이론가가 필요하다고 지적했다. Jacobs는 QASM 및 Quipper와 같은 다양한 레벨의 오픈 소스 양자 언어가 양자 게이트 모델에 중점을두고 있다고 언급했습니다. Brownell은 양자 어닐링에 대한 활동이 많지 않다고 지적했다. 최근까지 논란이 많았 기 때문에 D-Wave는 그 자체로 많은 일을해야했으며 언어를 더 높은 수준으로 옮기는 작업을하고 있다고 말했다. 그는 5 년 안에 GPU 나 다른 종류의 클래식 리소스만큼 사용하기 쉬울 것으로 기대합니다.