Google Quantum AI Lab объявила о создании первого 72-кубитного чипа Bristlecone. По заявлению компании, в данный момент это самое производительное решение в сфере квантовых вычислений. Разработка поможет преодолеть препятствия на пути к «квантовому превосходству» — тому моменту, когда системы на основе квантовых вычислений превзойдут классические компьютеры. На основе чипа Google создала платформу для тестирования технологий квантовых вычислений.

Напомним, что главной особенностью квантовых компьютеров является способность находиться в двух состояниях одновременно. Если обычные ПК записывают биты информации последовательно, в состояниях нуль или единица, то квантовые компьютеры могут выполнять несколько вычислений параллельно, кодируя два значения сразу. За это отвечают квантовые биты (кубиты), которые могут одновременно находиться в нескольких состояниях. Чем больше кубитов имеет квантовый компьютер, тем выше его производительность.

В то же время одной из основных проблем, с которой сталкиваются все квантовые компьютеры, является вероятность возникновения ошибок считывания и обработки информации. Квантовые компьютеры обычно работают при чрезвычайно низких температурах (на уровне миликельвинов) и экранированы от окружающей среды. Дело в том, что современные кубиты по-прежнему очень нестабильны и любое воздействие может привести к ошибкам.

Из-за этого кубиты в современных квантовых процессорах на самом деле не являются одиночными, а часто представляют собой комбинацию из нескольких битов, чтобы помочь учитывать возможные ошибки. Ещё одним ограничивающим фактором является то, что большинство из этих систем могут сохранять свое состояние менее 100 мкс.

Основным преимуществом процессора Google перед другими квантовыми решениями является не только тот факт, что при своём компактном размере он содержит 72 кубита, но ещё и использование в нём особой технологии коррекции квантовых ошибок. Технология 9-кубитного линейного массива, прошлая разработка команды, демонстрировала низкий процент ошибок при считывании (1%) и основывалась на квантовых вентилях из одного (0,1% ошибок) и двух (0,6% ошибок) кубитов. Несмотря на значительный прирост количества кубитов в новом процессоре, благодаря этой технологии инженерам удалось сдержать уровень ошибок на той же отметке.

В основе технологии лежит алгоритм, который анализирует процент ошибок в одиночной системе с использованием произвольных квантовых схем и сравнивает результат с классической симуляцией. В случае, если процессор обеспечит достаточно низкий процент ошибок, в некоторых специфических задачах он сможет обойти по производительности классический суперкомпьютер. Инженеры Google надеются, что этого можно будет достичь, если набор технологий, начиная от ПО и управляющей электроники и заканчивая самим процессором, будут взаимодействовать как единое целое.

В настоящее время квантовые компьютеры применяются небольшим числом крупных компаний, которым они нужны для специфических задач вроде криптографии. Но аналитики компании Communications Industry Researchers считают, что уже к 2023 г. объем рынка квантовых вычислений составит 8 млрд. долл. В квантовых компьютерах заинтересованы такие гиганты, как Samsung, Daimler, Honda, JP Morgan и другие.

На рынке существует несколько разработчиков квантовых чипов. В марте 2017 г. IBM объявила о запуске проекта IBM Q, и в июне представила два процессора: 16-кубитный для работы в научной сфере и 17-кубитный для коммерческого использования. Помимо этого IBM Research разработала 49-кубитный процессор. Канадская компания D-Wave Systems заявляет, что построила полнофункциональный квантовый компьютер, хотя её система использует несколько иной метод — квантовый отжиг. 49-кубитный чип для квантовых вычислений имеется и у Intel. Другие компании, включая Microsoft, также сообщают о прогрессе в собственных исследованиях.

В то же время Intel и ее конкуренты инвестируют миллиарды долларов в непрерывное улучшение традиционных продуктов. Так, в будущем ожидаются нейроморфные процессоры типа Intel Loihi, предназначенные для моделирования работы мозга.

Версия для печати (без изображений)