Memahami komputasi kuantum

Artikel
01/13/2024

Komputasi kuantum memegang janji untuk memecahkan beberapa tantangan terbesar planet kita - di bidang lingkungan, pertanian, kesehatan, energi, iklim, ilmu material, dan banyak lagi. Untuk beberapa masalah ini, komputasi klasik semakin ditantang sebagai ukuran sistem tumbuh. Ketika dirancang untuk menskalakan, sistem kuantum kemungkinan akan memiliki kemampuan yang melebihi superkomputer paling kuat saat ini. Sebagai komunitas global peneliti kuantum, ilmuwan, insinyur, dan pemimpin bisnis berkolaborasi untuk memajukan ekosistem kuantum, kami berharap untuk melihat dampak kuantum dipercepat di setiap industri.

Tip

Jika Anda ingin mempercepat perjalanan komputasi kuantum Anda, lihat Kode dengan Azure Quantum, fitur unik situs web Azure Quantum. Di sini, Anda dapat menjalankan sampel bawaan Q# atau program Anda sendiri Q# , menghasilkan kode baru Q# dari perintah Anda, membuka dan menjalankan kode Anda di Visual Studio Code untuk Web dengan satu klik, dan mengajukan pertanyaan apa pun tentang komputasi kuantum.

Mengapa menggunakan komputer kuantum?

Ide komputer kuantum lahir dari kesulitan mensimulasikan sistem kuantum pada komputer klasik. Pada tahun 1980-an, Richard Feynman dan Yuri Manin secara independen menyarankan bahwa perangkat keras berdasarkan fenomena kuantum mungkin lebih efisien untuk simulasi sistem kuantum daripada komputer konvensional.

Ada banyak cara untuk memahami mengapa mekanika kuantum sulit untuk disimulasikan. Yang paling sederhana adalah melihat hal itu, pada tingkat kuantum, berada dalam banyak kemungkinan konfigurasi (dikenal sebagai status).

Komputasi kuantum tumbuh secara eksponensial

Pertimbangkan sistem elektron di mana ada $40$ lokasi yang mungkin. Oleh karena itu, sistem mungkin berada dalam salah satu dari $2^{40}$ konfigurasi (karena setiap lokasi dapat memiliki atau tidak memiliki elektron). Untuk menyimpan status kuantum elektron dalam memori komputer konvensional akan membutuhkan lebih dari $130$ GB memori! Jika kami mengizinkan partikel berada di salah satu dari $41$ posisi, akan ada dua kali lebih banyak konfigurasi pada $2^{41}$ yang pada gilirannya akan membutuhkan lebih dari $260$ GB memori untuk menyimpan status kuantum.

Game peningkatan jumlah lokasi ini tidak dapat dimainkan tanpa batas waktu. Jika kita ingin menyimpan status secara konvensional, kita akan dengan cepat melebihi kapasitas memori mesin paling kuat di dunia. Pada beberapa ratus elektron, memori yang dibutuhkan untuk menyimpan sistem melebihi jumlah partikel di alam semesta; dengan demikian tidak ada harapan pada komputer konvensional kita untuk mensimulasikan dinamika kuantum.

Mengubah kesulitan menjadi kesempatan

Pengamatan pertumbuhan eksponensial ini membuat kita mengajukan pertanyaan yang kuat: dapatkah kita mengubah kesulitan ini menjadi kesempatan? Secara khusus, jika dinamika kuantum sulit untuk disimulasikan, apa yang akan terjadi jika kita membangun perangkat keras yang memiliki efek kuantum sebagai operasi fundamental? Bisakah kita mensimulasikan sistem kuantum berinteraksi partikel menggunakan mesin yang mengeksploitasi hukum fisika yang sama persis? Dan bisakah kita menggunakan mesin itu untuk menyelidiki tugas lain yang tidak ada dari partikel kuantum, tetapi sangat penting bagi kita? Pertanyaan-pertanyaan ini menyebabkan terjadinya Komputasi Kuantum.

Pada tahun 1985, David Deutsch menunjukkan bahwa komputer kuantum dapat secara efisien mensimulasikan perilaku sistem fisik apa pun. Penemuan ini adalah indikasi pertama bahwa komputer kuantum dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang tidak dapat ditarik pada komputer klasik.

Pada tahun 1994, Peter Shor menemukan algoritma kuantum untuk memperhitungkan bilangan bulat yang berjalan secara eksponensial lebih cepat daripada algoritma klasik yang paling dikenal. Pemecahan faktor memungkinkan kemampuan untuk memecahkan banyak kriptosystem kunci publik kami yang mendasar keamanan e-niaga saat ini, termasuk RSA dan Kriptografi Kurva Elips. Penemuan ini memicu minat besar dalam komputasi kuantum dan menyebabkan pengembangan algoritma kuantum untuk banyak masalah lainnya.

Sejak saat itu, algoritma komputer kuantum yang cepat dan efisien dikembangkan untuk banyak tugas klasik kami yang keras: mensimulasikan sistem fisika dalam ilmu kimia, fisika, dan materi, mencari database yang tidak berurutan, memecahkan sistem persamaan linier, dan pembelajaran mesin.

Apa itu qubit?

Sama seperti bit adalah objek dasar informasi dalam komputasi klasik, qubit (bit kuantum) adalah objek dasar informasi dalam komputasi kuantum.

Qubit adalah unit dasar informasi dalam komputasi kuantum. Qubits memainkan peran serupa dalam komputasi kuantum karena bit bermain dalam komputasi klasik, tetapi berperilaku sangat berbeda. Bit klasik adalah biner dan hanya dapat memegang posisi $0$ atau $1$, tetapi qubit dapat memegang superposisi semua status yang mungkin. Ini berarti bahwa qubit dapat berada dalam keadaan $0$, $1$, atau superposisi kuantum apa pun dari keduanya. Ada kemungkinan superposisi $0$ dan $1$ yang tak terbatas, dan masing-masing adalah status qubit yang valid.

Dalam komputasi kuantum, informasi dikodekan dalam superposisi negara bagian $0$ dan $1$. Misalnya, dengan $8$ bit, kita dapat mengodekan $256$ nilai yang berbeda, tetapi kita harus memilih salah satunya untuk mengodekannya. Dengan $8$ qubit, kita dapat mengodekan $256$ nilai secara bersamaan. Perilaku ini karena qubit dapat berada dalam superposisi semua status yang mungkin.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Qubit dalam komputasi kuantum.

Cara membangun komputer kuantum

Komputer kuantum adalah komputer yang memanfaatkan fenomena mekanis kuantum. Komputer kuantum menggunakan status materi kuantum untuk menyimpan dan menghitung informasi. Mereka dapat &mengutip; kuota program&; gangguan kuantum untuk melakukan hal-hal yang lebih cepat atau lebih baik daripada komputer klasik.

Saat membangun komputer kuantum, kita perlu memikirkan cara membuat qubit dan cara menyimpannya. Kita juga perlu memikirkan cara memanipulasinya dan cara membaca hasil komputasi kita.

Sebagian besar teknologi qubit yang digunakan adalah qubit trapped-ion, kualitas superkonduktif, dan qubit topologi. Untuk beberapa metode penyimpanan qubit, unit yang menampung qubit disimpan pada suhu mendekati nol absolut untuk memaksimalkan koherensi mereka dan mengurangi gangguan. Jenis rumah qubit lainnya menggunakan ruang vakum untuk membantu meminimalkan getaran dan menstabilkan qubit. Sinyal dapat dikirim ke qubit menggunakan berbagai metode, termasuk microwave, laser, dan tegangan.

Lima kriteria untuk komputer kuantum

Komputer kuantum yang baik harus memiliki lima fitur ini:

Scalable: Ini bisa memiliki banyak qubit.
Dapat diinisialisasi: Ini dapat mengatur qubit ke status tertentu (biasanya status $0$ ).
Tangguh: Ini dapat menjaga qubit dalam status superposisi untuk waktu yang lama.
Universal: Komputer kuantum tidak perlu melakukan setiap operasi yang mungkin, hanya satu set operasi yang disebut set universal. Satu set operasi kuantum universal sedemikian rumit sehingga operasi lain dapat diurai menjadi urutannya.
Dapat diandalkan: Ini dapat mengukur qubit secara akurat.

Kelima kriteria ini sering dikenal sebagai kriteria Di Vincenzo untuk komputasi kuantum.

Membangun perangkat yang memenuhi lima kriteria ini adalah salah satu tantangan teknik paling menuntut yang pernah dihadapi oleh umat manusia. Microsoft bermitra dengan beberapa produsen komputer kuantum terbaik di kelasnya di seluruh dunia untuk memberi Anda akses ke solusi komputasi kuantum terbaru melalui Azure Quantum. Untuk informasi selengkapnya, lihat daftar lengkap penyedia Azure Quantum.

Untuk apa komputasi kuantum dan Azure Quantum dapat digunakan?

Komputer kuantum bukanlah superkomputer yang dapat melakukan segalanya lebih cepat. Bahkan, salah satu tujuan penelitian komputasi kuantum adalah untuk mempelajari masalah mana yang dapat diselesaikan oleh komputer kuantum lebih cepat daripada komputer klasik dan seberapa besar kecepatannya.

Komputer kuantum sangat baik dengan masalah yang mengharuskan menghitung sejumlah besar kemungkinan kombinasi. Jenis masalah ini dapat ditemukan di banyak bidang, seperti simulasi kuantum, kriptografi, pembelajaran mesin kuantum, dan masalah pencarian.

Untuk informasi terbaru tentang penelitian komputasi kuantum Microsoft, lihat halaman Komputasi Kuantum Penelitian Microsoft .

Estimasi sumber daya

Komputer kuantum yang tersedia saat ini memungkinkan eksperimen dan penelitian yang menarik tetapi mereka tidak dapat mempercepat komputasi yang diperlukan untuk memecahkan masalah dunia nyata. Sementara industri menunggu kemajuan perangkat keras, inovator perangkat lunak kuantum ingin membuat kemajuan dan mempersiapkan masa depan kuantum. Membuat algoritma hari ini yang pada akhirnya akan berjalan pada komputer kuantum berskala toleran terhadap kesalahan besok adalah tugas yang menakutkan. Inovator ini dihadapkan dengan pertanyaan seperti sumber daya perangkat keras apa yang diperlukan? Berapa banyak kubit fisik dan logis yang diperlukan dan jenis apa? Berapa lama durasinya?

Anda dapat menggunakan Azure Quantum Resource Estimator untuk membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Akibatnya, Anda akan dapat menyempurnakan algoritma dan membangun solusi yang memanfaatkan komputer kuantum yang diskalakan ketika tersedia.

Untuk memulai, lihat Menjalankan perkiraan sumber daya pertama Anda.

Pelajari selengkapnya tentang menilai persyaratan untuk menskalakan ke keuntungan kuantum praktis menggunakan Azure Quantum Resource Estimator di arXiv:2211.07629.

Simulasi kuantum

Mekanika kuantum adalah kutipan yang mendasar &; kuota sistem&operasi; alam semesta kita. Ini menggambarkan bagaimana blok bangunan dasar alam berperilaku. Perilaku alam, seperti reaksi kimia, reaksi biologis, dan formasi material, sering melibatkan interaksi kuantum banyak tubuh. Untuk mensimulasikan sistem mekanis kuantum intrinsik, seperti molekul, komputasi kuantum menjanjikan, karena qubit (bit kuantum) dapat digunakan untuk mewakili keadaan alami yang dimaksud. Contoh sistem kuantum yang dapat kita model termasuk fotosintesis, superkonduktivitas, dan formasi molekul yang kompleks.

Azure Quantum Elements dibuat khusus untuk mempercepat penemuan ilmiah. Buat kembali produktivitas penelitian dan pengembangan Anda dengan alur kerja simulasi yang dioptimalkan untuk penskalaan pada kluster Azure High-Performance Computing (HPC), komputasi yang dipercepat AI, penalaran tambahan menggunakan AI, integrasi dengan alat kuantum untuk mulai bereksperimen dengan perangkat keras kuantum yang ada, dan akses di masa depan ke superkomputer kuantum Microsoft. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuka kunci kekuatan Azure untuk Dinamika Molekuler.

Percepatan kuantum

Salah satu tujuan dari penelitian komputasi kuantum adalah untuk mempelajari masalah mana yang dapat diselesaikan oleh komputer kuantum lebih cepat daripada komputer klasik dan seberapa besar kecepatannya. Dua contoh terkenal adalah algoritma Grover dan algoritma Shor, yang menghasilkan polinomial dan speedup eksponensial, masing-masing, atas rekan-rekan klasik mereka.

Algoritma Shor yang berjalan pada komputer kuantum dapat merusak skema kriptografi klasik seperti skema Rivest–Shamir–Adleman (RSA), yang banyak digunakan dalam e-niaga untuk transmisi data yang aman. Skema ini didasarkan pada kesulitan praktis memfaktorkan bilangan prima dengan menggunakan algoritma klasik. Kriptografi kuantum menjanjikan keamanan informasi dengan memanfaatkan fisika dasar daripada asumsi kompleksitas.

Seperti algoritma Shor untuk memperhitungkan, masalah pergeseran tersembunyi adalah sumber masalah alami di mana komputer kuantum memiliki keuntungan eksponensial daripada algoritma klasik yang paling dikenal. Ini pada akhirnya dapat membantu dalam memecahkan masalah dekonvolusi dan memungkinkan kita untuk secara efisien menemukan pola dalam himpunan data yang kompleks. Ternyata komputer kuantum dapat dalam konvolusi komputasi prinsip pada kecepatan tinggi, yang pada gilirannya didasarkan pada kemampuan komputer kuantum untuk menghitung transformasi Fourier dengan sangat cepat. Di galeri sampel ruang kerja Azure Quantum Anda, Anda akan menemukan sampel notebook Jupyter Shifts Tersembunyi (akun Azure diperlukan).

Algoritma Grover mempercepat solusi untuk pencarian data yang tidak terstruktur, menjalankan pencarian dalam langkah yang lebih sedikit daripada algoritma klasik apa pun. Memang, masalah apa pun yang memungkinkan Anda untuk memeriksa apakah nilai $x$ tertentu adalah solusi yang valid (kuotasi &; ya atau tidak ada kuota masalah&;) dapat dirumuskan dalam hal masalah pencarian. Berikut ini adalah beberapa contoh:

Masalah kepuasan Boolean: Apakah kumpulan nilai $Boolean x$ interpretasi (penugasan nilai ke variabel) yang memenuhi rumus Boolean yang diberikan?
Masalah penjual keliling: Apakah $x$ menggambarkan perulangan sesingkat mungkin yang menghubungkan semua kota?
Masalah pencarian database: Apakah tabel database berisi rekaman $x$?
Masalah faktorisasi bilangan bulat: Apakah angka $tetap N$ dapat dibagi dengan angka $x$?

Untuk pemeriksaan algoritma Grover yang lebih mendalam, lihat tutorial Menerapkan algoritma Grover di Q#.

Bagaimana komputasi kuantum memecahkan masalah?

Komputer kuantum adalah perangkat mekanika kuantum yang dapat dikontrol yang mengeksploitasi sifat-sifat fisika kuantum untuk melakukan perhitungan. Untuk beberapa tugas komputasi, komputasi kuantum memberikan kecepatan eksponensial. Percepatan ini dimungkinkan berkat tiga fenomena dari mekanika kuantum: superposisi, interferensi, dan belitan.

Superposisi

Bayangkan Anda sedang berolahraga di ruang tamu Anda. Anda berbelok ke kiri dan kemudian sampai ke kanan Anda. Sekarang belok ke kiri dan kanan Anda pada saat yang sama. Anda tidak dapat melakukannya (tidak tanpa membelah diri Anda menjadi dua, setidaknya). Jelas, Anda tidak bisa berada di kedua keadaan itu sekaligus – Anda tidak bisa menghadap ke kiri dan ke kanan pada saat yang bersamaan.

Namun, jika Anda adalah partikel kuantum, maka Anda dapat memiliki peluang tertentu untuk menghadap ke kiri DAN peluang tertentu menghadap ke kanan karena fenomena yang dikenal sebagai superposisi (juga dikenal sebagai koherensi).

Tidak seperti partikel klasik, jika dua status $A$ dan $B$ adalah status kuantum yang valid dari partikel kuantum, maka kombinasi linier status juga merupakan status kuantum yang valid: $\text{status}=\alpha qubit A + \beta B$. Kombinasi linier status $kuantum A$ dan $B$ ini disebut superposisi. Di sini, $\alpha$ dan $\beta$ masing-masing amplitude $probabilitas A$ dan $B$, sehingga $|\alpha|^{2}{ + |\beta|^{2}= 1$.

Hanya sistem kuantum seperti ion, elektron, atau sirkuit superkonduktor yang dapat eksis dalam keadaan superposisi yang memungkinkan kekuatan komputasi kuantum. Partikel kuantum seperti elektron memiliki properti "menghadap ke kiri atau kanan" sendiri, yaitu spin, disebut sebagai naik atau turun, sehingga keadaan kuantum elektron adalah pengawasan &kuota; spin up" dan " spin down".

Secara umum, dan untuk membuatnya lebih sesuai dengan komputasi biner klasik, jika sistem kuantum dapat berada dalam dua keadaan kuantum, keadaan ini disebut sebagai keadaan 0 dan 1 keadaan.

Qubit dan peluang

Komputer klasik menyimpan dan memproses informasi dalam bit, yang dapat memiliki status 1 atau 0, tetapi tidak pernah keduanya. Yang setara dalam komputasi kuantum adalah qubit. Qubit adalah sistem kuantum apa pun yang dapat berada dalam superposisi dua keadaan kuantum, 0 dan 1. Setiap keadaan kuantum yang mungkin memiliki amplitudo probabilitas yang terkait. Hanya setelah mengukur qubit, statusnya runtuh ke status 0 atau status 1 tergantung pada probabilitas terkait, dengan demikian, salah satu status yang mungkin diperoleh dengan probabilitas tertentu.

Peluang qubit runtuh dengan satu atau lain cara ditentukan oleh interferensi kuantum. Interferensi kuantum mempengaruhi keadaan qubit untuk mempengaruhi peluang hasil tertentu selama pengukuran, dan keadaan probabilistik ini adalah di mana kekuatan komputasi kuantum unggul.

Misalnya, dengan dua bit di komputer klasik, setiap bit dapat menyimpan 1 atau 0, jadi bersama-sama Anda dapat menyimpan empat nilai yang mungkin - 00, 01, 10, dan 11 - tetapi hanya satu dari mereka pada satu waktu. Namun, dengan dua qubit dalam superposisi, setiap qubit bisa 1 atau 0 atau keduanya, sehingga Anda dapat mewakili empat nilai yang sama secara bersamaan. Dengan tiga qubit, Anda dapat mewakili delapan nilai, dengan empat qubit, Anda dapat mewakili 16 nilai, dan seterusnya.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Qubit dalam komputasi kuantum.

Belitan

Salah satu fenomena mekanika kuantum yang paling menarik adalah kemampuan dua atau lebih sistem kuantum untuk terbelit satu sama lain. Belitan adalah korelasi kuantum antara sistem kuantum. Ketika qubit menjadi terbelit, mereka membentuk sistem global sedemikian rupa sehingga keadaan kuantum subsistem individu tidak dapat dijelaskan secara independen. Dua sistem terjerat ketika status sistem global tidak dapat ditulis sebagai kombinasi dari status subsistem, khususnya, dua sistem terjerat ketika status sistem global tidak dapat ditulis sebagai produk tensor dari status subsistem. Status produk tidak berisi korelasi.

Sistem kuantum yang terlilit mempertahankan korelasi ini bahkan ketika dipisahkan dari jarak yang jauh. Ini berarti bahwa operasi atau proses apa pun yang Anda terapkan pada satu subsistem juga berkorelasi dengan subsistem lainnya. Karena ada korelasi antara qubit yang terjerat, mengukur status satu qubit memberikan informasi tentang status qubit lainnya – properti khusus ini sangat membantu dalam komputasi kuantum.

Catatan

Tidak setiap korelasi antara pengukuran dua qubit berarti bahwa kedua qubit terjerat. Selain korelasi kuantum, ada juga korelasi klasik. Perbedaan antara korelasi klasik dan kuantum halus, tetapi sangat penting untuk speedup yang disediakan oleh komputer kuantum. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami korelasi klasik.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut, lihat tutorial Menjelajahi entanglemen kuantum dengan Q#.