Но в самом крайнем случае успехи физики и материаловедения позволят создавать не просто более эффективные специализированные процессоры, устанавливаемые на цифровые компьютеры, а новые виды вычислений, и наиболее многообещающий и новаторский из них – квантовые вычисления.
Квантовые вычисления: революционная теория и сложности реализации
Если нам удастся построить стабильный и мощный квантовый компьютер, то у этой технологии появится шанс стать самой новаторской среди технологий Четвертой промышленной революции. Но это случится не сразу. Квантовые компьютеры меняют сам принцип вычислений, используя причудливые законы квантовой механики. Вместо применения транзисторов, в основе которых лежат бинарные значения, представляющие нули и единицы (биты) и используемые классическими компьютерами для хранения информации и выполнения различных операций, в квантовых компьютерах применяются квантовые биты, или кубиты. В отличие от обычных битов, которые способны принимать только значения «1» или «0», значение кубита представляет собой суперпозицию возможных состояний и заранее может быть известна только вероятность, с которой можно получить то или иное значение при его измерении. Это позволяет кубитам в каждый момент времени представлять несколько состояний.
Еще одно удивительное свойство материи на квантовом уровне – квантовая сцепленность, которая подразумевает, что несколько кубитов, находящихся в этом состоянии, могут быть связаны и измерение квантового состояния одного из них позволяет получить информацию о состоянии остальных кубитов. Таким образом, в квантовых компьютерах могут применяться квантовые алгоритмы, создающие вероятностные обходные пути, что позволяет получать приемлемые решения сложных математических задач. Для решения этих же задач на классических цифровых компьютерах потребовалось бы слишком много времени. Пример такой задачи – разложение больших чисел на простые множители. Работа многих современных приемов шифрования основана на том, что для выполнения этой задачи классическим компьютерам требуется очень много времени. К другим примерам можно отнести решение задач оптимизации со многими переменными – обычно это задачи по повышению коэффициента использования производственных мощностей, оптимизации складского хозяйства или поиску в огромных неструктурированных базах данных{79}
.Квантовые компьютеры могут также моделировать другие квантовые системы, например отражать поведение атомов и частиц, и делать это точнее, а также с учетом необычных условий, например тех, что существуют внутри Большого адронного коллайдера. К примеру, квантовое моделирование на квантовых компьютерах позволит легко рассчитать взаимодействие молекул – для классических компьютеров это очень сложная задача. Эти расчеты – ключ к созданию еще более совершенных материалов, экологически чистых устройств и новых медикаментов. Поэтому реализация квантовых вычислений станет движущей силой многих фундаментальных технологий и систем Четвертой промышленной революции.
Но есть одна существенная оговорка. В теории квантовые компьютеры существуют уже более 30 лет – с того времени, когда Ричард Фейнман (Richard Feynman) предложил их в 1982 году, но их революционный потенциал все так же остается в теории, потому что построение универсального квантового компьютера – исключительно сложная инженерная задача. Для создания и поддержки кубитов необходимы стабильные системы в экстремальных условиях, в частности, компоненты должны находиться при температурах, очень близких к абсолютному нулю{80}
. В лучших современных квантовых компьютерах очень немного кубитов (у квантового компьютера корпорации IBM всего пять кубитов) или практических применений (квантовые компьютеры компании D-Wave Systems, в которых применяется принцип квантового отжига), большинство из которых ограничены мощностью и типом решаемых задач. Тем не менее налицо достаточно быстрый прогресс, и уже можно говорить о практическом потенциале квантовых компьютеров. Развивается и теоретическая база, предлагаются новые идеи в области квантовых алгоритмов и на совершенно новом направлении – в области квантового машинного обучения.