კვანტური გამოთვლები კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის ახალ, განვითარებად დისციპლინას წარმოადგენს, რომელიც კვანტური მექანიკის უნიკალურ პრინციპებს ეფუძნება და მიზნად ისახავს ისეთი პრობლემების გადაჭრას, რომელთა გადაწყვეტაც უკიდურესად რთულია ან შეუძლებელია ტრადიციული (კლასიკური) გამოთვლითი სისტემებისთვის.
კვანტური გამოთვლების სფერო მოიცავს დისციპლინების ფართო სპექტრს, მათ შორის კვანტურ აპარატურას და კვანტურ ალგორითმებს. მიუხედავად იმისა, რომ კვანტური ტექნოლოგია ჯერ კიდევ განვითარების პროცესშია, ის მალე შეძლებს ისეთი რთული პრობლემების გადაჭრას, რომელთა გადაჭრაც კლასიკური თუნდაცსუპერ–კომპიუტერებისთვის დღეს პრაქტიკულად შეუძლებელია — ან სიჩქარის თვალსაზრისით მიუღწეველი.
კვანტური ფიზიკის შესაძლებლობების გამოყენებით, ფართომასშტაბიან კვანტურ კომპიუტერებს შეეძლებათ გარკვეული რთული ამოცანების და პრობლემების გადაჭრა გაცილებით სწრაფად, ვიდრე თუნდაც ყველაზე მძლავრ კლასიკურ კომპიუტერებს. ამ გზით, პრობლემები, რომლებსაც კლასიკურ კომპიუტერს ათასობით წელი დასჭირდებოდა, კვანტური კომპიუტერისთვის შესაძლოა წუთების ან საათების საქმე გახდეს.
კვანტური მექანიკა — ფიზიკის სფერო, რომელიც მიკროსკოპული სამყაროს კანონებს იკვლევს — ავლენს ბუნების მოულოდნელ, გასაოცარ და ფუნდამენტურ, ბუნებრივ პრინციპებს. კვანტური კომპიუტერები სწორედ ამ ფენომენებს იყენებენ მათემატიკური მეთოდების იმგვარადგადასაჭრელად, რაც კლასიკური კომპიუტერებით ვერასდროს იქნებოდა შესაძლებელი.
კვანტური გამოთვლების პრაქტიკული გამოყენება
პრაქტიკაში, კვანტური კომპიუტერები, როგორც მოსალოდნელია, ფართოდ გამოიყენება ორი ძირითადი ტიპის ამოცანისთვის: ფიზიკური სისტემების ქცევის მოდელირება და ინფორმაციაში შაბლონებისა და სტრუქტურების იდენტიფიცირებაში.
კვანტური მექანიკა ერთგვარად სამყაროს ოპერაციულ სისტემას ჰგავს. კომპიუტერი, რომელიც ინფორმაციის დასამუშავებლად კვანტური მექანიკის პრინციპებს იყენებს, განსაკუთრებულ უპირატესობას იძენს ფიზიკური სისტემების მოდელირებისას. სწორედ ამიტომ, კვანტური გამოთვლები განსაკუთრებით საინტერესოა ქიმიისა და მასალათმცოდნეობის, მატერიის მეცნიერების სფეროებისთვის. მაგალითად, კვანტური კომპიუტერები შეიძლება დაეხმარონ მკვლევრებს ეფექტურად და სწრაფად აღმოაჩინონ სასარგებლო მოლეკულები, რომლებიც წამლების შექმნაში ან ეკონომიკური და საინჟინრო მიზნებისთვის იქნება გამოსაყენებელი.
კვანტურ კომპიუტერებს შეუძლიათ ასევე მონაცემების დამუშავება ისეთი მათემატიკური მეთოდებით, რომლებიც კლასიკურ კომპიუტერებზე ხელმისაწვდომი არ არის. ეს იმას ნიშნავს, რომ კვანტური კომპიუტერები უკეთესად ადგენენმონაცემებს და პოულობენ იმ კანონზომიერებებს, რომლებიც კლასიკურ ალგორითმებს შეიძლება გამორჩენოდათ. პრაქტიკაში ეს შეიძლება იყოს გამოსადეგი, მაგალითად, დაწყებული ბიოლოგიიდან (როგორიცაა ცილათა ნაკეცების შესწავლა) დამთავრებული ეკონომიკით ან ფინანსებში.
დღეს, კვანტური კომპიუტერის განვითარებასთან დაკავშირებული კვლევები უმეტესწილად ორი ძირითადი მიმართულებით — ალგორითმების სპეციფიკა და პრაქტიკული გამოყენებების ფართო არეალების ძიება — მიმდინარეობს, თავად ტექნოლოგიის დახვეწა-განვითარების პარალელურად.
რადგან წამყვანი კომპანიები, როგორიცაა IBM, Amazon, Microsoft და Google, ასევე სტარტაპები, როგორიცაა Rigetti და IonQ, ამ დამაინტრიგებელ ტექნოლოგიაში აგრძელებენ საკმაოდ მძლავრ ინვესტირებებს, ვარაუდობენ, რომ 2035 წლისთვის კვანტური კომპიუტერული ინდუსტრია 1.3 ტრილიონ აშშ დოლარამდე გაიზრდება.
კვანტური მექანიკის ოთხი ძირითადი პრინციპი
კვანტურ კომპიუტერებზე საუბრისა და განხილვისას მნიშვნელოვანია გვესმოდეს, რომ სამყარო მიკრო დონეზე აბსოლუტურად განსხვავებულად მოქმედებს იმისგან, რასაც ჩვენ ყოველდღიურ ცხოვრებაში ვართ მიჩვეულები და ვიცოდით. იმისგან განსხვავებით, რასაც დაწყებითი სკოლის ფიზიკაში ვსწავლობდით, კვანტური ობიექტების ქცევები და მოქმედებახშირად უცნაურ, განსხვავებული და ჩვენი ინტუიციისა და აღქმების საწინააღმდეგოა.
კვანტური ნაწილაკების ქცევის აღწერა უნიკალურ სირთულეს და გამოწვევას წარმოადგენს. ბუნებრივი სამყაროს ჩვეულებრივი აღქმის კატეგორიებს არ გააჩნია შესაბამისი ენა, რათა გადმოსცეს ის სიურპრიზებით სავსე ქცევები, რასაც კვანტური ნაწილაკები რეალურად ავლენენ. მაგრამ, კვანტური მექანიკა გვაჩვენებს, როგორ მოქმედებს სამყარო რეალურად.
კვანტური კომპიუტერები სწორედ ამ ფენომენების გამოყენებით მუშაობენ — ისინი კლასიკური ბინარული ბიტების ნაცვლად იყენებენ კვანტურ ნაწილაკებს, ე.წ. ქუბიტებს (Qubits). ქუბიტებს ბიტებისაგან განსხვავებით სხვა თვისებები და მახასიათებლები გააჩნიათ და სხვანაირად მოქმედებენ, რომლებიც მხოლოდ კვანტური მექანიკით შეიძლება აიხსნას.
კვანტური გამოთვლების გასაგებად მნიშვნელოვანია კვანტური მექანიკის ოთხი ძირითადი პრინციპის გაგება და შემდგომ ავხსნათ თოთოეული მათგანი:
სუპერპოზიცია (Superposition)
ქუბიტი თავისთავად, ასე განცალკევებულადარც ისე ხშირად გამოყენებადია. თუმც, სინქრონში და კონტექსტურად, მას შეუძლია კვანტური ინფორმაცია ჩასვას სუპერპოზიციის მდგომარეობაში — ეს ნიშნავს, რომ ის ერთდროულად შეიძლება წარმოადგენდეს ყველა შესაძლო კონფიგურაციის კომბინაციას. როდესაც რამდენიმე ქუბიტი სუპერპოზიციაშია, ისინი ქმნიან კომპლექსურ, მრავალგანზომილებიან მათემატიკურ სივრცეს, რომელშიც რთული ამოცანების წარმოდგენა და დამუშავება სრულიად ახალ გზებზე ხდება შესაძლებელი.
როდესაც კვანტური სისტემა იზომება, მისი მდგომარეობა სუპერპოზიციიდან ერთ-ერთ კონკრეტულ ბინარულ მნიშვნელობად კოლაფსირდება — ანუ ნულად ან ერთად, როგორც კლასიკურ ბიტში.
გადაჯაჭულობა (Entanglement)
დაკავშირება — ეს არის ქუბიტების უნარი, ერთმანეთს დაუკავშირონ თავიანთი მდგომარეობები. უკიდურესად დაკავშირებული სისტემები ისე მჭიდროდ არიან გადაჯაჭვული, რომ როდესაც კვანტური პროცესორი ზომავს თუნდაც მხოლოდ ერთ კავშირში მყოფ ქუბიტს, მას შეუძლია მყისიერად დაადგინოს ინფორმაცია სხვა ქუბიტებზეც, რომლებიც იმავე დაკავშირებულ სისტემაში არიან.
ინტერფერენცია (Interference)
ინტერფერენცია წარმოადგენს კვანტური გამოთვლის ძირითად მექანიზმს. ქუბიტების სისტემა, რომელიც კოლექტიურ სუპერპოზიციაში არიან მოთავსებული, ინფორმაციის სტრუქტურირებას ტალღური ფორმით ახდენენ — თითოეულ შესაძლო შედეგთან დაკავშირებულია გარკვეული ამპლიტუდა.
ეს ამპლიტუდები, კვანტური სისტემის გაზომვისას, გარდაიქმნება შესაბამისი შედეგების მიღების ალბათობად. როდესაც ტალღები ერთმანეთს ემთხვევა, ამპლიტუდა იზრდება და კონკრეტული შედეგის დადგომის ალბათობა მატულობს. ხოლო, როდესაც ტალღები ერთმანეთს აბათილებენ შედეგი არ დგება. ანუ, ამ გზით, ზოგიერთი შედეგი ძლიერდება, ზოგი კი — ნულდება. ალბათობის გაძლიერება ან სხვა ვარიანტების გაქარწყლება — ორივე ინტერფერენციის ფორმაა.
დეკოჰერენცია (Decoherence)
დეკოჰერენცია არის პროცესი, რომლის დროსაც კვანტურ მდგომარეობაში მყოფი სისტემა გადაიზრდება არა კვანტურ მდგომარეობად. ეს შეიძლება მოხდეს გამიზნულად — მაგალითად, როცა ხდება სისტემის გაზომვა — ან ეს შესაძლოა გამოიწვიოს გარემო ფაქტორებმა (ხშირად ეს უკანასკნელი არაპირდაპირ, უნებლიედ ხდება).ზოგადად, კვანტური გამოთვლების პრაქტიკაში უმთავრესად საჭიროა დეკოჰერენციის თავიდან აცილება და მაქსიმალურად შემცირება, რადგან ის არღვევს კვანტური ინფორმაციის სიზუსტესა და სისტემის მუშაობის სტაბილურობას.
როგორ მუშაობენ ეს პრინციპები ერთად
კვანტური გამოთვლების უკეთ გასაგებად, უნდა გავითვალისწინოთ, რომ ქვემოთ ხსენებული ორი მოულოდნელი ფაქტი და მოცემულობა ერთდროულად შეიძლება იყოს მართებული: პირველი — ობიექტები, რომლებსაც შეიძლება ჰქონდეთ განსაზღვრული მდგომარეობები (მაგალითად, ქუბიტები სუპერპოზიციაში, განსაზღვრული ალბათობრივი ამპლიტუდებით), მაინც შემთხვევითი ქცევით გამოირჩევიან. მეორე — დაშორებული ობიექტები (ამ შემთხვევაში, გადაჯაჭვული ქუბიტები) — მიუხედავად იმისა, რომ მათი ქცევა ცალ-ცალკე კვლავ შემთხვევითია, ისინი მაინც ძლიერ კორელაციაში იმყოფებიან და კოორდინირებულად მოქმედებენ.
კვანტურ კომპიუტერში გამოთვლა ხორციელდება გამოთვლითი მდგომარეობებისთვის სუპერპოზიციის შექმნით. მომხმარებლის მიერ მომზადებული კვანტური სქემა იყენებს ოპერაციებს ქუბიტების გადასაჯაჭვად და ინტერფერენციული სტრუქტურების წარმოქმნისთვის — როგორც ამას კვანტური ალგორითმი განსაზღვრავს. ინტერფერენციის მეშვეობით ბევრი შესაძლო შედეგი გაუქმდება, ხოლო სხვები — გაძლიერდება. ეს გაძლიერებული შედეგები წარმოადგენენ გამოთვლის საბოლოო ამოხსნებს.
როგორ მუშაობენ კვანტური კომპიუტერები?
მთავარი განსხვავება კლასიკურ და კვანტურ კომპიუტერებს შორის არის ის, რომ კვანტური კომპიუტერები იყენებენ ქუბიტებს ბიტების ნაცვლად. მიუხედავად იმისა, რომ კვანტური გამოთვლებიც იყენებენ ბინარულ კოდებს ქუბიტები ინფორმაციის დამუშავებას კლასიკური კომპიუტერებისგან განსხვავებულად ახდენენ. მაინც რა არის ქუბიტები და საიდან მოდიან ისინი?
რა არის ქუბიტები?
მიუხედავად იმისა, რომ კლასიკური კომპიუტერები მონაცემების შესანახად და დასამუშავებლად ასევე იყენებენ ბიტებს (ნულებს და ერთებს), კვანტური კომპიუტერები ამას განსხვავებულად აკეთებენ — ისინი იყენებენ კვანტურ ბიტებს (ქუბიტებს), რომლებიც სუპერპოზიციაში იმყოფებიან.
ქუბიტის მოქნილობა: ქუბიტს შეუძლია მოიქცეს ბიტივით და შეინახოს მონაცემად ნული ან ერთი, თუმცა მას შეუძლია ამავდროულად წარმოადგენდეს ნულისა და ერთის წონიან კომბინაციასაც. როდესაც ქუბიტები ერთმანეთთან ერთიანდება, მათი სუპერპოზიციები მყისიერად, სწრაფად მზარდი ტემპით შეიძლება გართულდეს:ორი ქუბიტი შეიძლება იმყოფებოდეს ოთხი შესაძლო 2-ბიტიანი სტრიქონის სუპერპოზიციაში;სამი ქუბიტი — ხუთი შესაძლო 3-ბიტიან სტრიქონშიდა ასე შემდეგ. 100 ქუბიტის შემთხვევაში შესაძლო კომბინაციების სპექტრი ასტრონომიულ მასშტაბს აღწევს.
კვანტური ალგორითმები ინფორმაციის ისეთი მეთოდებით მანიპულირებას ახერხებენ, რაც კლასიკური კომპიუტერებისთვის მიუწვდომელია. აღნიშნული მიდგომა სხვადასხვა აქამდე გადაულახავი და წარმოუდგენელი დაშვებებს რეალურს ხდის, რადგან მას აქამდე წარმოუდგენელი სიჩქარით მუშაობა შეუძლია. ეს განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ერთად ხდება მაღალი ეფექტურობის კლასიკური სუპერკომპიუტერებისა და კვანტური კომპიუტერების ერთობლივი კომბინირებული მუშაობა.
ქუბიტის ტიპები
ზოგადად, ქუბიტები იქმნება იმ სისტემების მანიპულაციისა და გაზომვის გზით, რომლებიც ფლობენ კვანტურ მექანიკურ თვისებებს — მაგალითად, სუპერ გამტარი წრედები, ფოტონები, ელექტრონები, შებოჭილი იონები და ატომები.
დღეს კვანტურ გამოთვლებში გამოსაყენებელი ქუბიტების შესაქმნელად მრავალი ტექნოლოგიაარსებობს, ზოგი კონკრეტულ დავალებებზე მუშაობისთვის უფრო ხელსაყრელია.
ქვემოთ წარმოვადგენთ მეტ-ნაკლებად გავრცელებული ქუბიტების ტიპებს:
– სუპერ გამტარი ქუბიტები: შედგება სუპერ გამტარი მატერიებისგან, რომლებიც უკიდურესად დაბალ ტემპერატურაზეფუნქციონირებენ. მისი განსაკუთრებულობა ფასდება გამოთვლის სიჩქარითა და დახვეწილი კონტროლის მექანიზმებით.
– შებოჭილი იონების ქუბიტები: შებოჭილი იონების ნაწილაკები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ქუბიტებად; ისინი ხასიათდებიან ხანგრძლივი ჯაჭვური თანამიმდევრულობის დროით და მაღალი სანდოობით გაზომვის სიზუსტეში, თუმცა მნიშვნელოვნად ნელია სუპერ გამტარ ქუბიტებთან შედარებით.
– კვანტური წერტილები: კვანტური წერტილები არიან პატარა ნახევარგამტარები, რომლებიც აფიქსირებენ ცალ ელექტრონებს და იყენებენ მას ქუბიტად. ისინი გვთავაზობს მასშტაბებისა და არსებულ ნახევარგამტარულ ტექნოლოგიასთან თავსებადობის პერსპექტიულ პოტენციალს.
– ფოტონები: ფოტონები ცალკეული სინათლის ნაწილაკებია. მათი გამოყენება შესაძლებელია ქუბიტების შესაქმნელად და კვანტური ინფორმაციის ოპტიკურ-ბოჭკოვანი კაბელების მეშვეობით დიდ მანძილზე გადასაცემად. ისინი გამოიყენება კვანტურ კომუნიკაციასა და კვანტურ კრიპტოგრაფიაში.
რატომ არის ქუბიტები სასარგებლო?
კვანტური ბიტების გამომყენებელ კომპიუტერებს კლასიკური ბიტების გამომყენებელ კომპიუტერებთან შედარებით განსაზღვრული უპირატესობები გააჩნიათ. რადგან ქუბიტებს შეუძლიათ სუპერპოზიციის შენარჩუნება და ინტერფერენციის გამოვლენა, ქუბიტების გამოყენებით კვანტურ კომპიუტერს კლასიკური კომპიუტერებისგან განსხვავებული გამოწვევების გადაჭრის უნიკალური მიდგომები გააჩნია.
კვანტური კომპიუტერების მიერ ქუბიტების გამოყენების პროცესის გასაგებად, როდესაც ის რთულ დავალებას უმკლავდება, წარმოიდგინეთ, რომ ჩახლართული ლაბირინთის ცენტრში დგახართ. ლაბირინთიდან თავის დასაღწევად, ტრადიციული კლასიკური გამოთვლითი მიდგომა იქნებოდა პრობლემის „უხეში ძალის გამოყენებით“ გადაჭრა. აქ იგულისხმება, რომ გამოსავლის საპოვნელად გზების ყველა შესაძლო კომბინაცია იქნებოდა განხილული და მოსინჯული, რომ მოძებნილიყო გასასვლელი. ასეთ დროს კომპიუტერი გამოიყენებდა ბიტებს რომ დაედგინა ყველა მარშრუტი და დაემახსოვრებინა, თუ რომელი იყო ჩიხი და შემდგომ განესაზღვრა სასურველი სტრატეგია.
აი, კვანტურ კომპიუტერს კი შეუძლია სწორი გზის დადგენა ისე, რომ არ იქნება მისთვის აუცილებელი შეამოწმოს სასურველი გზის ყველა შესაძლო სტრატეგია. თითქოს მას აქვს ე.წ. არწივის თვალი და ყველა კუთხიდან შეუძლია პროცესების ზემოდან დაკვირვება და შეგრძნება ერთდროულად. ამასთან, ქუბიტები აქ არც ერთდროულად ამოწმებენ ყველა გზას. ამის ნაცვლად, კვანტური კომპიუტერები გამოსავლის მოსაძებნად ქუბიტების ალბათობის ამპლიტუდებს ზომავენ.
ეს ამპლიტუდები მოქმედებენ როგორც ტალღები, რომლებიც ერთმანეთში შედიან, გამოდიან და ურთიერთქმედებენ ერთმანეთის ტრაექტორიების ცოდნითა და გათვალისწინებით. როდესაც ასინქრონული ტალღები ერთმანეთს გადაკვეთენ ეს ეფექტურად გამოარკვევს რთული პრობლემების შესაძლო გადაწყვეტებს და დარჩენილი თანმიმდევრული და სინქრონული ტალღა ან ტალღები სწორ გადაწყვეტაზე მიანიშნებენ.
კვანტური გამოთვლების კომპონენტები
მაგალითისთვის IBM-ის კვანტური პროცესორი არის ვაფლივით, რომელიც ლეპტოპში არსებულ სილიკონის ჩიპებზე ბევრად დიდი არ არის. თუმცა, თანამედროვე კვანტური აპარატურული სისტემები (რომლებიც გამოიყენება ინსტრუმენტების სასურველი ცივი ტემპერატურის შესანარჩუნებლად) და კვანტური მონაცემების დასამუშავებლად განკუთვნილი დამატებითი სივრცის ტემპერატურის ელექტრონული კომპონენტები, დაახლოებით საშუალო ზომის მანქანის ზომისაა.
მიუხედავად იმისა, რომ სრული კვანტური აპარატურის სისტემის მასშტაბურობა პრაქტიკულად გამორიცხავს კვანტური კომპიუტერების პორტაბელურობას, მკვლევრები და კომპიუტერული მეცნიერების სპეციალისტები კვლავაც შეძლებენ დისტანციურად გამოიყენონ კვანტური გამოთვლის შესაძლებლობები მონაცემთა შენახვის სხვადასხვა სისტემების გამოყენების მეშვეობით.
კვანტური პროცესორები
კვანტური ჩიპები, რომლებიც სხვადასხვა კონფიგურაციით განლაგებულ ქუბიტებს შეიცავს კომუნიკაციის უზრუნველყოფის მიზნით, წარმოადგენენ კვანტური კომპიუტერის “ტვინს” — ისინი ცნობილია ასევე როგორც კვანტურ მონაცემთა სიბრტყე.
როგორც კვანტური კომპიუტერის ძირითადი კომპონენტი, კვანტური პროცესორი მოიცავს სისტემის ფიზიკურ ქუბიტებს და იმ სტრუქტურებს, რომლებიც მათი სტაბილურობისთვის აუცილებელია. კვანტური დამუშავების ერთეული (Quantum Processing Unit – QPU) შედგება: კვანტური ჩიპისგან, კონტროლის ელექტრონიკისგან, კლასიკური გამოთვლითი აპარატურისგან, რომელიც უზრუნველყოფს მონაცემთა შეტანასა და გამოტანას.
ზეგამტარები
თქვენი სამუშაო კომპიუტერი, სავარაუდოდ, იყენებს ვენტილატორს, რათა საკმარისად გაცივდეს და ფუნქციონირება შეძლოს. კვანტურ პროცესორებს კი გაცილებით უფრო დაბალი ტემპერატურა სჭირდებათ, რათა მინიმუმამდე დაიყვანონ შიდა ხმაური და შენარჩუნდეს თანამიმდევრულობისა და სინქრონულობის გარემო, რაც აუცილებელია კვანტური მდგომარეობების შენარჩუნებისთვის. ეს უკიდურესად დაბალი ტემპერატურა მიიღწევა ექსტრემალურად ცივი სპეციფიკური სითხე-საშუალებებით. ასეთ პირობებში ზოგიერთი მასალა აჩვენებს მნიშვნელოვან კვანტურ მექანიკურ ეფექტს: ელექტრონები გადაადგილდებიან მასალაში წინააღმდეგობის გარეშე. სწორედ ეს ეფექტი აქცევს მათ სუპერგამტარებად.
როცა მასალები სუპერგამტარები ხდებიან, მათში ელექტრონები ერთიანდებიან და ქმნიან ე.წ. კუპერის წყვილებს (Cooper pairs). ეს წყვილები საშუალებას იძლევიან მუხტმა გადაკვეთოს ბარიერები — ანუ იზოლატორები — კვანტური გვირაბის (quantum tunneling) მექანიზმის მეშვეობით. როდესაც ორი სუპერგამტარი მოთავსებულია იზოლატორის რომელიმე მხარეს, ისინი ქმნიან ჯოზეფსონის შეერთებას (Josephsonjunction) — ერთ-ერთ ფუნდამენტურ ელემენტს კვანტური გამოთვლის აპარატურაში.
კონტროლი
კვანტური კომპიუტერები კონდენსატორებითადა ჯოზეფსონის შეერთებებით სქემებს ზეგამტარ ქუბიტებად იყენებენ. ამ ქუბიტებზე მიკროტალღური ფოტონების გაშვებით, ჩვენ შეგვიძლია მათი ქცევის კონტროლი და კვანტური ინფორმაციის ცალკეული ერთეულების შენახვა, შეცვლა და წაკითხვა.
მიუხედავად იმისა, რომ კვლევა მუდმივად აუმჯობესებს კვანტური აპარატურის კომპონენტებს, ეს რთული განტოლების მხოლოდ ერთი ნაწილია. კვანტური უპირატესობის რეალურ აღმოჩენას მომხმარებლებისთვის სწორედ მაღალეფექტური და სტაბილური კომპლექსური კვანტური პროგრამული პლატფორმის უზრუნველყოფაა — რომელიც შესაძლებელს გახდის კვანტური ალგორითმების მომავალი თაობის განვითარებას.
მაგალითისთვის 2024 წელს, IBM-მა წარადგინა Qiskit-ის ღია კოდის მქონე პროგრამული განვითარების კომპლექტის (SDK) პირველი სტაბილური ვერსია — Qiskit SDK 1.x. Qiskit-ს 600,000-ზე მეტი რეგისტრირებული მომხმარებელი ჰყავს და მსოფლიოს 700 უნივერსიტეტზე მეტი იყენებს მას კვანტური გამოთვლის სწავლებაში. როგორც IBM-ში აცხადებენ Qiskit ჩამოყალიბდა, როგორც კვანტური გამოთვლისთვის უპირატესი პროგრამული პლატფორმა. Qiskit ბევრად მეტია, ვიდრე უბრალოდ მსოფლიოში ყველაზე პოპულარული კვანტური განვითარების პროგრამა კვანტური სქემების გასავითარებლად და შესამუშავებლად. ჩვენ Qiskit-ს ხელახლა ვადგენთ, როგორც IBM-ის სრულფასოვან პროგრამულ კომპლექსს. მას ვქმნითკვანტური სისტემებისთვის — ვაძლიერებთ QiskitSDK-ს პროგრამული უზრუნველყოფითა და სერვისებით, რაც შესაძლებელს გახდის პროგრამების წერას, ოპტიმიზაციას და შესრულებას IBM Quantum სისტემებზე — მათ შორის ახალი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტისთვისროგორც კოდების წერის დამხმარე ხელსაწყო.
კლასიკური გამოთვლები კვანტური გამოთვლების პირისპირ
კვანტური გამოთვლა ეფუძნება კვანტური მექანიკის პრინციპებს, რომლებიც აღწერენ, როგორ იქცევიან ძალიან პატარა ობიექტები დიდი ობიექტებისგან განსხვავებულად. ამასთან, რადგან კვანტური მექანიკა ჩვენი მთლიანი სამყაროს ფუნდამენტურ კანონებს წარმოადგენს, ძალიან მცირე მასშტაბზე თუ განვიხილავთ ყოველი სისტემა ამ სამყაროში კვანტურია.
ზემოთ ხსენებულზე დაყრდნობით, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ მიუხედავად იმისა, რომ საბოლოო ჯამში გამოდის, რომ ტრადიციული კომპიუტერებიც აგებულნი არიან კვანტურ სისტემებზე, ისინიგამოთვლებისას სრულად ვერ იყენებენ კვანტური მექანიკის სასარგებლო თვისებებს. კვანტური კომპიუტერებისგან კი მოლოდინია, რომ ისინი ბევრად ეფექტურად გამოიყენებენ კვანტურ მექანიკას იმ გამოთვლებისთვის, რომელთა შესრულებაც შეუძლებელია თუნდაც მაღალი პროდუქტიულობის მქონე კლასიკური კომპიუტერებისთვის.
რა არის კლასიკური კომპიუტერი?
დაწყებული ძველი პერფორირებულიბარათებით ფუნქციონირებადი კომპიუტერებიდან ვიდრე თანამედროვე სუპერკომპიუტერებამდე, ტრადიციული (ან კლასიკური) კომპიუტერები არსებითად მაინც ერთიდაიგივე პრინციპით მოქმედებენ. ეს მოწყობილობები, როგორც წესი, ასრულებენ გამოთვლებს თანმიმდევრულად, და ინახავენ მონაცემებს ორობითი ბიტების გამოყენებით — სადაც თითოეული ბიტი წარმოადგენს „0“-ს ან „1“-ს.
როდესაც ეს ბიტები შეკრებილია ორობით კოდში და ლოგიკური ოპერაციების საშუალებით ხდება მათი მანიპულაცია, კომპიუტერები გვაძლევენ საშუალებას განვახორციელოთ ყველაფერი — დაწყებული მარტივი საოპერაციო სისტემებიდან, დამთავრებული ყველაზე დახვეწილი სუპერ გამოთვლითი ამოცანებით.
რა არის კვანტური კომპიუტერი?
კვანტური კომპიუტერებიც, ისევე, როგორც კლასიკური კომპიუტერები სხვადასხვა დავალებებისა და პრობლემების გადაჭრისთვის შექმნილი მანქანებია. თუმცა, ბიტების ნაცვლად კვანტური გამოთვლა იყენებს ქუბიტებს. ქუბიტები მონაცემებს ამუშავებენ ბიტების მსგავსად, მაგრამ — კვანტური ფენომენების გამოყენებით — მათ ხელმისაწვდომია უფრო რთული მათემატიკა განსხვავებული ტიპის გამოთვლების განსახორციელებლად. ეს შესაძლებლობა გამომდინარეობს კვანტური მექანიკის ისეთი ძირითადი ცნებებიდან, როგორებიცაა სუპერპოზიცია და ინტერფერენცია, რომლებზეც ზემოთ უკვე ვისაუბრეთ.
განსხვავება კვანტურ და კლასიკურ გამოთვლებს შორის
კლასიკური გამოთვლა
კვანტური გამოთვლა
ამასთან, დავამატებთ, რომ კვანტური პროცესორები მათემატიკურ განტოლებებს იმავე პრინციპით არ ასრულებენ, როგორითაც ამას კლასიკური კომპიუტერები აკეთებენ. განსხვავებით კლასიკური კომპიუტერებისგან, რომლებიც რთული გამოთვლის თითოეულ ეტაპს ანგარიშობენ, კვანტური სქემები — რომლებიც შედგენილია ლოგიკური ქუბიტებისგან — რთულ და კომპლექსურ დავალებებს აბსოლუტურად სხვა მეთოდით მნიშვნელოვნად უფრო ეფექტურად ამუშავებენ.მიუხედავად იმისა, რომ ტრადიციული კომპიუტერები, როგორც წესი, იძლევიან ერთმნიშვნელოვან პასუხებს, შესაძლო ალტერნატივების კომბინირებული გათვალისწინებით, ალბათურად კვანტური მანქანები ხშირად წარმოქმნიან შესაძლო პასუხთა სპექტრს/ალტერნატივებს. შესაბამისად, ეს მრავალფეროვნება შესაძლოა კვანტურ გამოთვლას ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით ნაკლებად ზუსტად წარმოაჩენდეს. თუმცა, შედარებისთვის იმ უკიდურესად რთულ ამოცანების შესრულება, რომელიც კვანტურ კომპიუტერებს შეიძლება მალე შეეძლოს, წარმოუდგენელიც კი შეიძლება ყოფილიყო ტრადიციული კომპიუტერებისთვის. ან, თუ ამას დავუშვებდით მსგავსი გამოთვლის მოდელი შესაძლოა ასიათასობით წელი დასჭირდებოდა და ფანტასტიკის სფერო იქნებოდა.
პრაქტიკაში, კვანტური და კლასიკური კომპიუტერები სხვადასხვა ამოცანების გადასაჭრელად თანამშრომლობენ და კოორდინირებულად შეუძლიათ მუშაობა. ყველაზე ეფექტური მიდგომებით სამუშაოს შესასრულებლად გამოთვლების პროცესები ნაწილდება რომელთა შესრულებაც კვანტურ კომპიუტერებს უკეთესად შეუძლიათ — კვანტური რესურსებისკენ მიიმართება, ხოლო იმ ნაწილებისა, რომელთა მიმართაც კლასიკური კომპიუტერები განსაკუთრებით ეფექტიანები არიან — კლასიკური გამოთვლის რესურსებისკენ მიიმართება.
სრული დატვირთვით მომუშავე კვანტური კომპიუტერები, რომლებიც კოორდინირებენ და მუშაობენ მაღალი პროდუქტიულობის მქონე კლასიკურ სისტემებთან ერთად, გარკვეული ტიპის ამოცანების — მაგალითად, მთელი რიცხვების ფაქტორიზაციის — გადაჭრისას მნიშვნელოვნად უფრო ეფექტიან შედეგებს გვთავაზობენ, ვიდრე მხოლოდ კლასიკური კომპიუტერები. ამასთან, უნდა ითქვას, რომ კვანტური გამოთვლა არ წარმოადგენს იდეალურ გადაწყვეტას ყველა (და არც უმეტესობა) ტიპის ამოცანისთვის.
როდის არის კვანტური გამოთვლები უპირატესი?
ამოცანებისა და პრობლემების უმეტესობისთვის, კლასიკური კომპიუტერები სავარაუდოდ კვლავაც დარჩებიან საუკეთესო გადაწყვეტად. თუმცა, როდესაც მეცნიერები და ინჟინრები წააწყდებიან განსაკუთრებით რთულ ამოცანებს, კვანტური გამოთვლის შესაძლებლობები გამოდის წინა პლანზე. ამ ტიპის რთული გამოთვლებისთვის, თუნდაც ყველაზე პროდუქტიული კლასიკური სუპერკომპიუტერებიკვანტურ სისტემებთან შედარებით მკვეთრად სუსტები ჩანან. ეს იმიტომ, რომ მათგან ყველაზე განვითარებულიც კი წარმოადგენს ორობით კოდზე დაფუძნებულ მანქანას, რომელიც ეფუძნება მე-20 საუკუნის ტექნოლოგიურ პრინციპებს.
რთულ ამოცანებში ვგულისხმობთ ისეთ ამოცანებს, რომელთაც მრავალი ცვლადი აქვთ, რომლებიც ერთმანეთთან რთულად ურთიერთქმედებენ. მაგალითად, ცალკეული ატომების ქცევის მოდელირება მოლეკულაში რთულ პრობლემას წარმოადგენს, რადგან ელექტრონებს შორის არსებული მრავალფეროვანი ურთიერთქმედებები არაპირდაპირად და კომპლექსურად განსაზღვრავენ მთლიანი სისტემის დინამიკას. ახალი ფიზიკის აღმოჩენა სუპერკოლაიდერი (Supercollider) ასევე რთულ და კომპლექსურ ამოცანად მიიჩნევა. ასევე, არსებობენ სხვადასხვა რთული გამოწვევებიც, რომელთა გადაჭრის პრაქტიკული გზებიც ტრადიციული კომპიუტერული სისტემების საშუალებით ჯერ კიდევ არ ვიცით და ვერც წარმოგვიდგენია.
კლასიკური კომპიუტერი შესაძლოა ძალიან ეფექტიანი იყოს რთულ ამოცანებში, როგორიცაა დიდი მოლეკულური მონაცემთა ბაზის დალაგება, მაგრამ მას გაუჭირდება უფრო კომპლექსური პრობლემების გადაჭრა — მაგალითად, იმიტაცია იმისა, თუ როგორ იქცევიან ეს მოლეკულები.
დღესდღეობით, თუ მეცნიერებს სურთ გაიგონ, როგორ იქცევა კონკრეტული მოლეკულა, მათ უწევთ მისი სინთეზირება და რეალურ გარემოში ექსპერიმენტების ჩატარება. თუ მათ აინტერესებთ, როგორ იმოქმედებს მცირედი ცვლილება მოლეკულის ქცევაზე, ჩვეულებრივ საჭიროა ახალი ვარიანტის სინთეზირებაც და ექსპერიმენტის თავიდან ჩატარება. ეს პროცესი ძალიან ძვირი ჯდება როგორც ფინანსურად, ისე დროის მხრივ, რაც მნიშვნელოვნად აფერხებს პროგრესს ისეთ მრავალფეროვან დარგებში, როგორიცაა მედიცინა და ნახევარგამტარების დიზაინი.
კლასიკური სუპერკომპიუტერი შეეცდება მოლეკულური ქცევის სიმულაციას “ძალით” — ანუ მრავალი პროცესორის გამოყენებით, რომშეისწავლოს მოლეკულის თითოეული ნაწილისშესაძლო ქცევათა ყველა ვარიანტი. თუმცა, როგორც კი გამოთვლა სცილდება ყველაზე მარტივ და პირდაპირ სტრუქტურირებულ მოლეკულებს, სუპერკომპიუტერი ჩერდება. კლასიკურ კომპიუტერს არ აქვს მსგავსი უნარი, რაიმე ჩვენთვის ცნობილი მეთოდით, სრულად მართოს მოლეკულური ქცევის ყველა შესაძლო ქცევა და გამოვლინება.
კვანტური ალგორითმები რთული ტიპის ამოცანებს განსხვავებული მიდგომით უყურებენ — ისინი ქმნიან მრავალგანზომილებიან გამოთვლით სივრცეებს, რომელშიც ალგორითმები მოქმედებენ ისე, როგორც თავად ეს მოლეკულები იქცევიან.გამოიკვეთა, რომ ამგვარი მიდგომა მნიშვნელოვნად უფრო ეფექტურია რთული ამოცანების — როგორიცაა ქიმიური სიმულაციები — გადასაჭრელად.
ერთ-ერთი შესაძლო ხედვა შემდეგია:კლასიკური კომპიუტერები საჭიროებენ რაოდენობრივი გამოთვლების ჩატარებას იმის დასადგენად, თუ როგორ მოიქცევა მოლეკულა.კვანტურ კომპიუტერს არ სჭირდება ამ ციფრებით წვალება და მანიპულაციები — ის პირდაპირ ცნობს, გრძნობს და ბაძავს ამ მოლეკულურ სისტემას.
გარდა ამისა, კვანტური ალგორითმები ამუშავებენ მონაცემებს ისეთი ფორმით, რაც კლასიკურ კომპიუტერებს არ შეუძლიათ, რაც იძლევა ახალი ხედვების რეალიზების და განვითარების შესაძლებლობას და ინტერპრეტაციებს.
კვანტური გამოთვლების გამოყენების პრაქტიკული შემთხვევები
მიუხედავად იმისა, რომ კვანტური მანქანის თეორიული კონცეფცია პირველად 1980-იან წლებში გაჩნდა, ის არ ყოფილა ხელმისაწვდომი 1994 წლამდე, ვიდრე ის ოფიციალურად მათემატიკოსმა პიტერ შორმა არ წარადგინა, სადაც საუბარი იყო პირველ ჰიპოთეტურად რეალისტურ კვანტურ მანქანებზე. შორის ალგორითმი მთელი რიცხვების ფაქტორიზაციისთვის აჩვენებდა, თუ როგორ შეუძლია კვანტურ მექანიკურ კომპიუტერს იმ დროის — მათ შორის დღეს არსებული ყველაზე დახვეწილი კომპიუტერული სისტემების უბრალოდ „გაცამტვერება“, გატეხვა და დომინაცია. შორის მიერ აღმოჩენილი მიგნებები წარმოადგენდა კვანტური სისტემების პრაქტიკულად გამოყენებადი მაგალითის დემონსტრაციას — რაც მნიშვნელოვან ზეგავლენას ახდენს არა მხოლოდ კიბერ–უსაფრთხოებაზე, არამედ სხვა მრავალ სფეროზეც.
საინჟინრო კომპანიები, საფინანსო ინსტიტუტები და გლობალური სატრანსპორტო კორპორაციები — სხვა მრავალი დარგის წარმომადგენლებთან ერთად — აქტიურად იკვლევენ იმ პრაქტიკულ შემთხვევებს, სადაც კვანტური კომპიუტერები შესაძლოა მნიშვნელოვანი პრობლემების გადაჭრაში დაეხმარონ მათ სფეროებს. კვანტური კვლევისა და განვითარების შედეგად შექმნილი სარგებლიანობის ბუმი უკვე იკვეთება ჰორიზონტზე.როდესაც კვანტური აპარატურა უფრო ფართოდ ხელმისაწვდომი გახდება და კვანტური ალგორითმები კიდევ უფრო განვითარდება,შესაძლებელი გახდება ახალი გამოსავლებისა და გადაწყვეტების პოვნა ისეთ მასშტაბურ და მნიშვნელოვან ამოცანებზე, როგორებიცაა მოლეკულური სიმულაცია, ენერგეტიკული ინფრასტრუქტურის მართვა და საფინანსო ბაზრების მოდელირება.
კვანტური კომპიუტერები განსაკუთრებულად ეფექტიანად მუშაობენ რთულ პრობლემებზე, რომლებიც მრავალცვლადიან სტრუქტურას მოიცავენ. დაწყებული ახალი მედიკამენტების შემუშავებით, გაგრძელებული ნახევარგამტარების განვითარების პროგრესითა და რთული ენერგეტიკული პრობლემების გადაჭრით — კვანტურ გამოთვლას შესაძლოა ეკავოს გადამწყვეტი როლი კრიტიკულად მნიშვნელოვან მრეწველობებში გარდამტეხი მიღწევების წარმოსაჩენად და განსავითარებლად.
ფარმაცევტული ინდუსტრია
კვანტური კომპიუტერებს, რომლებსაც შეუძლიათ მოლეკულური ქცევისა და ბიოქიმიური რეაქციების სიმულაცია, შესაძლოა მნიშვნელოვნად დააჩქარონ სიცოცხლის გადამრჩენი ახალი მედიკამენტებისა და სამკურნალო მეთოდების კვლევა და განვითარება.
ქიმია
იმავე მიზეზების გამო, რის გამოც კვანტურ კომპიუტერებს შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ სამედიცინო კვლევაზე, მათ ასევე შეიძლება შესთავაზონ ჯერ კიდევ უცნობი და შესაძლო აღმოსაჩენი გადაწყვეტილებები საშიში ან დამაზიანებელი ქიმიური ნარჩენების შემსუბუქებისთვის. კვანტური გამოთვლამშეიძლება მიგვიყვანოს უკეთეს კატალიზატორებამდე, რომლებიც ხელს შეუწყობენ ქიმიური ნარჩენების ალტერნატიული გადაწყვეტების და მავნე ზეგავლენებისგან დაცვის განვითარებას. ან წარმოების პროცესში ქიმიური და მავნე ნარჩენების გაუვნებელყოფის მიმართულებით უკეთესი გადაწყვეტები შემოგვთავაზოს — რაც აუცილებელია კლიმატისთვის საფრთხის შემცველი გამოვლენების წინააღმდეგ ბრძოლაში.
მანქანური სწავლებები
როდესაც ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მასთან დაკავშირებული სფეროების — როგორიცაა მანქანური სწავლება — მიმართ ინტერესიც და ინვესტიციაც მკვეთრად იზრდება, მკვლევრები სულ უფრო აქტიურად ცდილობენ გამოავლინონ სად შეიძლება AI მოდელებს აქტიური გამოყენება. აღნიშნულ პროცესებს არსებული ტექნიკური რესურსების შესაძლებლობების ზღვარზე მივყავართ და უდიდეს დანახარჯებს საჭიროებს. არსებობს გარკვეული საფუძველი ვიფიქროთ, რომ კვანტური ალგორითმები შეიძლება მონაცემთა ნაკრებს სრულიად ახალი პერსპექტივით მიუდგნენ, რაც გარკვეული ტიპის მანქანური სწავლების ამოცანებზე მნიშვნელოვნად დააჩქარებს გამოთვლის პროცესს. შესაბამისად,გამარტივდება გამოსავლებიც და გადაწყვეტების მრავალფეროვნების მიწოდება მომხმარებლებამდე უფრო გაადვილდება.
კვანტური სარგებლიანობა კვანტური უპირატესობის პირისპირ
მიუხედავად იმისა, რომ კვანტური გამოთვლა უკვე აღარ არის მხოლოდ თეორიული კონცეფცია, ის კვლავ განვითარებისა და სრულყოფის პროცესშია. მთელ მსოფლიოში მეცნიერები ცდილობენ ახალი მეთოდების აღმოჩენას, რომლებიც გააუმჯობესებს კვანტური მანქანების სიჩქარეს, სიმძლავრესა და ეფექტიანობას — და ამ ტექნოლოგიამ უკვე მიაღწია გარდამტეხ წერტილს.ჩვენ ვახერხებთ პრაქტიკული კვანტური გამოთვლის ევოლუციის გააზრებას ისეთი ცნებების მეშვეობით, როგორებიცაა კვანტური უპირატესობა (quantum advantage) და კვანტური სარგებელი (quantumutility).
კვანტური უპირატესობა
განსაზღვრებით, ტერმინი „კვანტური უპირატესობა“ აღნიშნავს ისეთ სიტუაციას, როცა კვანტურ სისტემას შეუძლია თავისი თავის ყველაზე საუკეთესოდ გამოვლენა, უფრო სწრაფად და უფრო იაფად, ვიდრე აქამდე არსებული ნებისმიერი კლასიკური მეთოდით იყო შესაძლებელი. კვანტურ კომპიუტერების ალგორითმმა, რომელიც დემონსტრირებს „კვანტურ უპირატესობას“, უნდა უზრუნველყოს მნიშვნელოვანი და პრაქტიკული სარგებელი ყველა ცნობილი კლასიკური გამოთვლითი მეთოდის შესაძლებლობების ზღვარს მიღმა. IBM-ის პროგნოზით, პირველი კვანტური უპირატესობები უნდა ჩაეშვას 2026 წლის ბოლოსთვის — ეს შესაძლებელი იქნება იმ შემთხვევაში, თუ კვანტური და მაღალი პროდუქტიულობის გამოთვლის (HPC) საზოგადოებები ერთად იმუშავებენ.
კვანტური სარგებლიანობა
„კვანტური სარგებელი“ (Quantum utility) აღნიშნავს ნებისმიერ კვანტურ გამოთვლას, რომელიც უზრუნველყოფს საიმედო და ზუსტ გადაწყვეტილებებს იმ ამოცანებისთვის, რომლებიც „უხეში-ძალის“ ტიპის კლასიკური გამოთვლის ტიპებისთვის შეუძლებელი იყო. მანამდე, ამ რთული ამოცანების გადასაჭრელად გამოიყენებოდა მხოლოდ კლასიკური მიახლოებითი/სავარაუდო მეთოდები — ხშირად სპეციფიკურ ამოცანაზე მორგებული, მიზნობრივად შემუშავებული ალგორითმები, რომლებიც კონკრეტული ამოცანის უნიკალურ სტრუქტურებს იყენებდნენ. IBM-მა პირველად კვანტური სარგებლიანობის დემონსტრირება 2023 წელსმოახდინა.
საორიენტაციო კვანტური მაჩვენებლები
გამომდინარე იქიდან, რომ კვანტური გამოთვლები ახლა წარმოგვიდგება, როგორც ახალი ალტერნატივა კლასიკურ ალბათურმეთოდებთან შედარებით, სამეცნიერო დარგში მკვლევრები და მეცნიერები მიიჩნევენ, რომ ის სასარგებლო ინსტრუმენტია სამეცნიერო აღმოჩენებისთვის — ანუ აქვს მაღალი „კვანტური სარგებელი“ (quantum utility). თუმცა, კვანტური სარგებელი არ გულისხმობს იმას, რომ კვანტურმამეთოდებმა მიაღწიეს დადასტურებულ სიჩქარის ზრდას ყველა ცნობილ კლასიკურ მეთოდთან შედარებით — ეს წარმოადგენს პრინციპულ განსხვავებას “კვანტურ უპირატესობასთან” (quantumadvantage) შედარებით.
მოცემული ეტაპისთვის IBM-მა კვანტური კომპიუტერების შეფასების მიზნით შემოიღო ორი ძირითადი მეტრიკა: ფენის სიზუსტე (layer fidelity) წრიული ფენის ოპერაციები წამში (circuit layeroperations per second, CLOPS)
ფენის სიზუსტე (layer fidelity)
კვანტური პროცესორის შეფასებისთვის უკიდურესად მნიშვნელოვანი მეტრიკა —უზრუნველყოფს საშუალებას, ერთიან ჩარჩოში გადმოიცეს მთელი მოწყობილობის უნარი კვანტური წრედების გაშვებაში, თან უჩვენებს ინფორმაციას ინდივიდუალური ქუბიტების, ლოგიკური გამოსავლებისა და შესაძლო ჩარევების შესახებ.
კვანტური დამუშავების სიჩქარე
Layer fidelity-ის პარალელურად, IBM-მა განსაზღვრა სიჩქარის მაჩვენებელი — წრიული ფენის ოპერაციები წამში (CLOPS). ამჟამად, CLOPS წარმოადგენს მაჩვენებელს, თუ რა სისწრაფით შეუძლიათ პროცესორებს სერიულად გაუშვან quantum volume-ის წრედები, რაც ითვლება სისტემის მთლიანი სიჩქარის შეფასების მეთოდად, რომელიც აერთიანებს კვანტურ და კლასიკურ გამოთვლას.
ფენის სიზუსტე (layer fidelity) და CLOPS ერთად ქმნიან სისტემების შეფასების ახალ მეთოდოლოგიას, რომელიც ბევრად უფრო მნიშვნელოვნად აღიქმება იმ ადამიანებისთვის, ვინც ცდილობს კვანტური აპარატურის გაუმჯობესებას და გამოყენებას.
ეს საზომები ამარტივებს სისტემების ერთმანეთთან შედარებას, ჩვენს სისტემების სხვა სპეციფიკის არქიტექტურასთან შეპირისპირებას და შესრულების ზრდის დემონსტრირებას სხვადასხვა მასშტაბზე.
Circuit depth (წრედის სიღრმე)
წრედის სიღრმე ასევე წარმოადგენს კვანტური დამუშავების ერთ-ერთ აუცილებელ შესაძლებლობას. ის აღწერს პარალელურად განხორციელებული კვანტური გამოსავლებისრაოდენობას — ანუ იმ ნაბიჯების რაოდენობას კვანტურ წრედში, რომლის შესრულებაც ერთეულს შეუძლია, სანამ ქუბიტები დაკარგავენ კვანტურ თანამიმდევრულობას. რაც უფრო მაღალია წრედის სიღრმე, მით უფრო რთული წრედები შეუძლია კომპიუტერმა აწარმოოს.
კვანტური გამოწვევები, როგორ გავხადოთ კვანტური კომპიუტერები უფრო სასარგებლო
დღესდღეობით ისეთი კომპანიები, როგორებიც არიან IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computingდა სხვა, უკვე აწარმოებენ რეალურ კვანტურ აპარატურას. ის უახლესი ტექნოლოგიური საშუალებები, რომლებიც ოთხი ათწლეულის წინ მხოლოდ თეორიული იდეა იყო, ახლა ხელმისაწვდომია ასიათასობით დეველოპერისთვის. ინჟინრები რეგულარულად იღებენ სულ უფრო ძლიერი სუპერგამტარ კვანტურ პროცესორებს, პარალელურად სთავაზობენ მნიშვნელოვანი პროგრესს პროგრამული უზრუნველყოფისა და კვანტურ-კლასიკური ოპერაციების თანწყობის მიმართულებით. ეს ძალისხმევა მიზნად ისახავს კვანტური გამოთვლის იმ სიჩქარისა და შესაძლებლობის მიღწევას, რომელიც მსოფლიოში რეალურ გარდაქმნას გამოიწვევს.
მას შემდეგ, რაც სფერომ კვანტური სარგებლიანობის აღიარების ეტაპს მიაღწია, მკვლევრები ინტენსიურად მუშაობენ იმაზე, რომ უახლესი კვანტური კომპიუტერები კიდევ უფრო პრაქტიკულ ინსტრუმენტებად აქციონ. IBM Quantum-ისა და სხვა წამყვანი ინსტიტუტების მკვლევრებმა უკვე დააფიქსირეს რამდენიმე საკვანძო გამოწვევა, რომელიც უნდა გადაჭრან „კვანტური სარგებლის“ გასაუმჯობესებლად და შესაძლოა, „კვანტური უპირატესობის“ მისაღწევად:
მიუხედავად იმისა, რომ ქუბიტებზე დაფუძნებულ პროცესორებს კვანტურ კომპიუტერებში მაღალი პოტენციალი აქვთ, რომ ბიტებზე დაფუძნებულ პროცესორებს შთამბეჭდავად გადააჭარბონ, ამჟამინდელი კვანტური პროცესორები მხოლოდ მცირე რაოდენობის ქუბიტების მხარდაჭერას ახერხებენ.
კვლევითი პროცესების პარლელურად, IBM გეგმავს 2029 წლისთვის დანერგოს კვანტური სისტემა, რომელიც მოიცავს 200 ლოგიკურ ქუბიტს და შეძლებს 100 მილიონი კვანტური კავშირის ჩაშვებას. საბოლოო მიზანია 2033 წლისთვის შექმნას სისტემა, რომელიც მოიცავს 2,000 ლოგიკურ ქუბიტს და 1 მილიარდი კავშირის შესრულებას.
ქუბიტების ძლევამოსილების პარალელურად ისინი შეცდომაზე მიდრეკილებიც არიან და საჭიროებენ მასშტაბურ გაგრილების სისტემებს, რომლებიც კოსმოსის სიცივესაც კი აღემატება. ამჟამად მკვლევრები ავითარებენ ქუბიტების, ელექტრონიკის, ინფრასტრუქტურისა და პროგრამული უზრუნველყოფის ალტერნატიულ გზებს, რათა შეამცირონ ხარჯები და ენერგიის მოხმარება.
დეკოჰერენტულობა — პროცესი, რომლის დროსაც ქუბიტები ვერ ფუნქციონირებენ სწორად და წარმოქმნიან არაზუსტ შედეგებს — წარმოადგენს მთავარ გამოწვევას ნებისმიერი კვანტური სისტემისთვის.კვანტური შეცდომების გამოსწორება მოითხოვს, რომ კვანტური ინფორმაციის კოდირება მოვახდინოთ უფრო მეტ ქუბიტში, ვიდრე ჩვეულებრივ საჭიროება იქნებოდა.
2024 წელს IBM-მა წარადგინა გარდამტეხი ახალი კვანტური შეცდომების გამოსასწორებელი კოდი, რომელიც დაახლოებით 10-ჯერ უფრო ეფექტურია წინა მეთოდებთან შედარებით.
მიუხედავად იმისა, რომ კვანტური შეცდომების კორექციის კოდების დანერგვა და დაშიფრული კვანტური ინფორმაციის საფუძველზე გამოთვლების განხორციელება კვლავ გამოწვევად რჩება, ეს ახალი კოდი მკაფიოდ ხსნის გზას კვანტური წრედების გაშვებისთვის, რომელთაც ერთი მილიარდი ლოგიკური ბმა ან მეტი შეეძლებათდაამყარონ.
კვანტური უპირატესობა ორ ძირითად კომპონენტზეა დამოკიდებული: პირველი — ეფექტური და რეალურად გამოყენებადი კვანტური წრედებია; მეორე — მეთოდი, რომელიც აჩვენებს, რომ ეს კვანტური წრედები უკეთესად წყვეტენ კვანტურ ამოცანას, ვიდრე ცნობილი კლასიკური მიდგომები. კვანტური ალგორითმის აღმოჩენა ის პროცესია, რომელიც მოქმედ კვანტურ ტექნოლოგიებს გადაიყვანს კვანტური სარგებლობიდან კვანტურ უპირატესობამდე.
კვანტური გამოთვლების უპირატესობისთვის მაღალეფექტური და სტაბილური პროგრამული უზრუნველყოფისთვის საჭიროა დაიწეროს კვანტური პროგრამების დასტა,მათი ოპტიმიზაციისა და იმპლემენტაცია ღია კოდისა და Python-ზე დაფუძნებული IBM-ის Qiskit მსოფლიოში ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი კვანტური SDK-ია. ის სასარგებლოა როგორც IBM-ის ზეგამტარიკვანტური კომპიუტერების ფლოტზე, ასევე ალტერნატიული ტექნოლოგიების გამოყენებით სისტემებზე, როგორიცაა მაგნიტურ ველებში ჩარჩენილი იონები ან კვანტური გახურება.
უახლოეს მომავალში კვანტური გამოთვლები თანამედროვე და მომავლის კლასიკურ სუპერ–გამოთვლებთან ერთად იმუშავებს, რომ ამ საქმიდან სარგებელი მეტი იყოს.შესაბამისად, კვანტური მკვლევრები ემზადებიან ისეთი მსოფლიოსთვის, სადაც კლასიკურ სუპე–რკომპიუტერებს შეეძლებათ გამოიყენონ კვანტური წრედები პრობლემების გადასაჭრელად.
10 ივნისი 2025 წ.
Based in Brooklyn, Josh is a seasoned technology writer and content creator.
His expertise spans quantum computing, artificial intelligence, and cybersecurity.
Beyond IBM, his work has appeared in VICE, Forbes, HuffPost, Yahoo Finance, Buzzfeed, and more.
He holds an MFA in poetry from Columbia University, which adds a creative edge to his tech storytelling.
Ian is a content director and strategist focused on IT infrastructure, hybrid cloud, and AI.
He contributes to IBM’s Think blog and podcast, shaping editorial direction and strategic messaging.
His work often bridges technical depth with accessible narratives, helping IBM communicate complex innovations like quantum-centric supercomputing.
თარგმნა:
გიორგი მიქანაძე – ინოვაციური ეკონომიკური პოლიტიკისმკვლევარი, თსუ ეკონომოკური პოლიტიკის დოქტორანტი
https://www.facebook.com/gmikanadze
ახალგაზრდა ანალიტიკოსთა და მეცნიერთა დარბაზი ,,დოქტრინა“
0
