长期以来，量子物理学的悖论和奥秘令人兴奋。 如今，基于量子粒子的非同寻常的性质，正在建造新的仪器和设备，其特性可以比传统的类似物好很多倍。
RCC量子信息技术小组科学总监Alexey Fedorov向Acronis员工讲了一个有关“量子产业”中事件的故事。 在这篇文章中，我们提供了他关于量子技术的演讲的笔录，另外还提供了与Habrahabr上的Acronis订户共享有用和有趣的数据的功能。
美国，欧洲，中国和俄罗斯正在实施大型项目。 最大的兴趣是量子计算机-不仅大学参与了它的制造竞赛，而且包括Google，IBM，Microsoft和Intel在内的大公司也参与其中。 预计量子计算机可以通过多种方式进行革命，例如在保护信息，人工智能和对新材料进行建模方面。
在现代环境中，量子技术是控制单个量子对象（例如原子，光子，电子，离子等）的方法。 与经典系统始终处于一种可能的状态不同，量子系统可以处于量子叠加的状态：在所有可允许状态下同时存在。 古典世界与量子世界之间的差异的一个例子就是一枚硬币。 硬币可以定义两个状态-鹰或尾巴-并将它们编码为0和1。然后经典硬币可以处于状态0或状态1。两个硬币-一次处于4种可能状态之一。 四枚硬币处于16个州之一。 十个硬币处于1024个状态之一。
叠加原理使一个“量子硬币”不仅严格地是鹰或尾巴，而且还处于鹰和尾巴之间的无数“中间”状态之一。 准确地说，量子硬币可以同时处于鹰嘴和尾巴状态。 在这种情况下，从经典的角度来看不兼容的两个替代方案（一个硬币被鹰扔掉，一个硬币被瓦片放掉）似乎在一个量子状态内相互重叠。 这就是科学家所说的量子叠加，这是我们的大脑在古典世界中成长的事实，甚至无法想象-您只能适应它。 而且，为了完全描述这种量子叠加，需要与每个经典可区分的备选方案相对应的两个复数。 两个“量子硬币”可以处于4个状态的叠加。 10个“量子硬币”处于1024个状态的叠加。 这种“量子硬币”被称为量子比特-信息比特的量子类似物。 为了描述n个量子位的系统，需要2 ^ n个复数。
量子计算的主要特征恰恰是这样：随着量子位的数量增加，我们在计算中使用的参数数量呈指数增长。 如果甚至有50个量子位，则描述它们的状态所必需的复数数量-2 ^ 50-将会很大，以至即使在功能最强大的超级计算机上，也无法准确地对这种系统进行建模。 这样的阈值是对称为量子至上（quantum supremacy）（量子至上或量子优势）现象的可能解释之一：使用量子计算机来解决那些现有的经典计算机无法完成的任务的能力。
量子探索与量子种族但是，建造这样的计算机并不容易。 为此，您需要解决管理量子物质的整个“任务”。 当前，世界上许多实验室正在开发用于管理量子对象的新方法。 公司内部和科学界都在发生一场量子竞赛。 领先的开发人员正在引入越来越多的新解决方案。 但是，量子种族具有根本的重要性-超越量子霸权的界限，从低温物理学到高能物理学的完全不同的物理学领域中的新发现正在等待着我们。 另外，量子计算机还具有解决实际问题的巨大潜力，因此，公司参与了其发展。
管理量子物质的追求是什么？ 一方面，必须具有足够数量的量子位以提供大的状态空间，但是，另一方面，有必要单独控制每个量子位。 显然，系统越大，在单个组件的级别上管理就越困难。 这对于量子物理学尤为重要，但是，如果您考虑一下，它将适用于人类活动的其他领域。 例如，如果您想创建一个庞大而酷的公司，则必须雇用很多人才。 但是这些人越多，他们的互动就越困难，并且控制他们就越困难:-)
在量子世界中，在规模和可预测性之间取得平衡是当今最大的挑战。 但是，克服了这一难题，我们将能够开发出能够解决有趣问题的强大量子计算机。 例如，IBM使用术语量子量-这是每操作中的错误数的qubit数。 这是一个非常明显的措施，它表明仅说明系统中有多少个量子位是不够的，对其的控制程度也很重要，这有助于避免错误。 对于量子体积的增长，量子位的数量和“质量”的增长都是必要的。
应该始终牢记，错误的可能性是量子“铁”的不可或缺的特性。 因此，就量子位而言，有必要将物理量子位和逻辑量子位分开。 物理量子位是实原子或超导链，即所谓的“加盖”元素。 逻辑量子位是可以对其进行实际控制的对象，可以使用固定参数无误地对其进行访问。 量子计算机的计算能力最终取决于完美运行的逻辑量子位的数量。 就量子体积而言，这可以理解为：如果误差水平为零，则由于逻辑量子位数量的增加，进一步的计算能力（量子体积）将会增长。
如果我们谈论工作量子计算机领域的进步，那么我们只能提及50量子位的IBM计算机。 他成为了这种规模的第一批量子计算机之一。 IBM的量子计算机的“主力军”是超导量子比特，必须将其冷却至非常低的温度才能工作。 在IBM量子处理器中，没有实现对每个量子位的单独控制，并且错误级别很高，但是芯片本身已经存在。 IBM还拥有开放的5量子位和16量子位量子计算机，每个人都可以通过Internet使用。 另外，该公司计划在几年内制造一个100量子位的系统。 最近，IBM宣布了集成的量子计算机IBM System One，这是一个完整的设备，根据开发人员的要求，它不需要任何特殊的工作条件-这将使该系统更贴近用户，但是到目前为止，在使用该计算机解决实际上重要且要求苛刻的任务的同时很难说话。
英特尔即将达到50个量子位的相同里程碑，但使用不同的技术来创建量子位。 这很好，因为如果其中一家公司在实施其方法时遇到问题，那么第二家公司将继续朝着前进的方向迈进。
今天的量子竞赛的领导者是谷歌，它展示了一个72量子位的量子计算机。 Google的核心技术与IBM的超导量子位相同。 Google的一组科学家和开发人员还发表了许多科学文章，描述了实现量子卓越的方法。 因此，在不久的将来，可以期望该公司借助其开发的量子处理器来展示其量子优势。
在学术界还创建了一个51量子位的系统-Mikhail Lukin组（菲兹特克大学的毕业生，俄罗斯量子中心国际咨询委员会负责人）基于超冷的中性原子，以及来自马里兰大学的Christopher Monroe的53个量子位的系统也是可能的。他是IonQ的创始人，IonQ是一家开发基于离子的商用量子计算机的公司。 顺便说一下，IonQ并不是量子计算领域初创企业的唯一例子-现在有十几家。
显然，中国在量子领域具有巨大的潜力。 “ Celestial”承担着宏伟的计划，计划建造最大的量子计算机，开发人员已经为此投入了120亿美元来创建国家量子实验室。
D-Wave公司与之不同。 D-Wave处理器具有数千个量子位，但它们以不同的模式工作-量子退火模式。 这使您可以借助这样的计算机来解决，实际上只有一项任务。 尽管事实上诸如Google和Volkswagen之类的公司已经在与D-Wave合作，但关于这种量子计算机的优势仍存在激烈的争论。
问题的应用方面
尽管做出了种种努力，但如今的量子计算机并不能解决许多实际问题，但潜力似乎令人印象深刻。 现在，量子计算的发展向两个方向发展：
- 旨在解决一个特定的特定问题（例如优化问题）的专用量子计算机。 产品的一个例子是D-Wave量子计算机。
- 通用量子计算机-能够实现任意量子算法。 如今，通用量子计算机只有很小的原型-Google，IBM和Intel正朝着这个方向努力。 它们奠定了基础，但是到目前为止，不允许做大规模的事情，也不知道如何处理错误。
在任何情况下，量子计算机都可以在很大的状态空间中进行操作，例如，这对于解决搜索问题，优化各种过程以及对复杂系统进行建模非常有用。
由于IBM提供给所有人使用量子计算机的事实，因此现代量子程序员已经接受了组装任务并在小型量子计算机上运行任务的培训。 例如，要搜索无序数据库，量子算法具有二次优势。 在这样的任务中，无序数据库可以表示为一种“黑匣子”，向其发送请求（此数据库中元素的地址），黑匣子将其答复为“是”或“否”（元素位于给定地址，要求要求）。 想象一下，在某个数据库中，每个元素的地址都由n位组成，并且在该数据库中，只有一个元素可以满足某些条件。 要查找此元素，平均而言，我们需要大约2 ^ n个查询（更确切地说是2 ^（n-1）个），因为 由于数据库的混乱，剩下的就是按顺序对所有可能的地址（其中2 ^ n个）进行排序，直到我们最终很幸运并找到正确的元素。 如果我们有这样一个黑匣子的量子类似物（也称为“量子预言”），为了得到答案，我们需要大约2 ^（n / 2）个请求。 以L. Grover命名的“量子枚举算法”的优势是由于能够同时向量子盒提出许多问题-形成查询的叠加。
重要的是要注意，无序数据库中的搜索任务本质上是通用的-几乎所有其他任务（包括NP-complete）都可以简化为它。 但是，要解决该问题，查询的数量将需要随着任务的复杂性呈指数增长（在所考虑的示例中，参数n与其对应）。 因此，您不应将量子计算机视为能够解决指数加速的任意计算问题的万能工具。 在某些情况下，它的功能将更加适度。
然而，对于量子化学领域中的问题而言，今天已经显示出巨大的潜力。 例如，在工业上，需要对化合物的参数进行计算以及对化学反应进行建模。 当使用经典计算机时，我们缺乏功能，并且常常不得不在准确性上进行折衷。 量子计算机可以帮助您详细确定反应链，过程动力学，寻找所需反应的催化剂-所有这些都非常有用！ 今天，讨论最多的问题之一是氨的生产。 该化合物被积极地用于植物肥料，地球上所有能源的1-2％用于生产（数据来自《量子计算报告》和BP）。 如果借助量子计算机，由于对所有参数的准确了解，有可能优化氨的生产过程，那么它将已经偿还了技术开发方面的所有投资（请记住，占世界能源的1-2％）。
最近，在量子物理学和机器学习的交界处，出现了一个新的方向-量子机器学习或人们常说的量子AI。 重要的是，在机器学习问题中，量子计算机优于传统计算机的优势，不需要成熟的多量子位量子计算机。 例如，使用量子计算机，将有可能加快机器学习算法的各个元素的速度，并加快其学习过程。 近年来，在Google中，量子机器学习被视为整个量子技术领域的热门领域之一。
不只是硬件
但是，对于下一个突破，不仅需要铁，而且还需要新的快速量子算法。 有明显的进步。 例如，要使用量子化学算法研究Fe2S2化合物，在量子计算机上进行分析需要30年的时间。 通过搜索更优化的算法，考虑到使用相同的熨斗，该时间减少到2分钟。
但是，量子算法仍然不够。 虽然仍然只有几十个，但对于量子计算领域的全面发展，应该有更多的算法。
信息安全的担忧与技术
量子计算机有两个方面：黑暗和光明。 到目前为止，我们已经谈到了好的一面-解决实际需要的任务，而传统计算机无法解决这些任务。 但是有一个阴暗的一面：量子计算机比经典计算机更好地解决了分解问题。 如您所知，此任务的复杂性是确保通用公共密钥密码算法持久性的基础之一。 对于经典计算机而言，分解问题非常困难，并且在一个量子计算机上，可以使用Shore算法有效地解决它。 例如，打破1024位RSA密钥将需要在经典计算机上进行数百万年的连续计算，而在量子计算机上，此问题将在10小时内解决（假设每个量子操作为10 ns并且计算机可用）来自足够数量的逻辑量子位）。 到目前为止，量子计算机不允许任何东西被黑客入侵-毕竟，RSA密码分析需要数千个受控qubit。 而且，尽管还没有潜在危险的计算机，但社区已经在考虑将来保护它免受可能的问题的影响。
一种解决方案是使用量子密钥分发技术，该技术允许两方交换加密密钥以进行对称加密。 如您所知，单个光子不能被分离，量子状态也不能被复制-这是量子力学的基本限制。 基于这一原理-通过基本物理法则保护传输的数据-建造了新设备。 在这一领域，中国正在引领世界舞台。 在俄罗斯，量子密钥分发技术由多个小组开发，例如RCC，莫斯科国立大学 MV 罗蒙诺索夫和ITMO。 由RCC开发的设备已经在Sberbank和Gazprombank中进行了测试。
通过通道中的错误级别，您可以确定密钥是否已泄露。 如果错误级别低于关键阈值，则可以纠正错误并使用经典算法排除攻击者可能访问的信息，从而生成最终的秘密密钥。 同时，攻击者无法访问受保护的信息。
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