Na kvantnim računalima se još dugo nećete igrati

U posljednjih nekoliko godina kvantna računala su ostvarila veliki napredak, no prema istraživačkom radu objavljenom u časopisu Association for Computing Machinery, relevantno kvantno računalstvo još uvijek zahtijeva revolucionarna otkrića u brojnim područjima prije nego što može skinuti s trona običnu grafičku karticu.

Element koji najviše iznenađuje u radu je zaključak da će određeni broj aplikacija ostati prikladniji za klasično računalstvo dulje nego što se mislilo. Istraživači kažu da to vrijedi čak i za kvantne sustave koji će raditi na više od milijun fizičkih kubita, čiju je izvedbu tim simulirao u sklopu svog istraživanja.

Uzimajući u obzir kako današnji vrhunski sustav, IBM-ov Osprey, još uvijek sadrži "samo" 433 qubita, timeline prema milijunu qubita ide puno sporije od očekivanog.

Problem, kažu istraživači, nije u samim aplikacijama ili radnim opterećenjima, jer su otkrivanje lijekova, znanost o materijalima, planiranje i optimizacijski problemi općenito još uvijek glavna meta kvantnog računalstva. Problem je u samim kvantnim računalnim sustavima, njihovim arhitekturama i trenutnoj i budućoj nesposobnosti da prihvate ogromne količine podataka koje neke od ovih aplikacija zahtijevaju prije nego što se uopće pronađe rješenje. To je jednostavan I/O problem, sličan onom koji smo svi poznavali prije nego što su NVMe SSD-ovi postali norma, kada su HDD-ovi bili usko grlo CPU-a i GPU-a.

Čini se da će u radnim opterećenjima koja zahtijevaju obradu velikih skupova podataka kvantna računala gledati u leđa GPU-ovima poput Nvidijinog A100 vjerojatno još dugo vremena.

Kvantno računalstvo možda će se morati zadovoljiti rješavanjem velikih računalnih problema na malim podacima, dok će klasično imati nezavidnu zadaću obrade problema s "velikim podacima", što je hibridni pristup kvantnom računalstvu koji je sve popularniji u posljednjih nekoliko godina.

Prema postu na blogu Matthiasa Troyera iz Microsofta, jednog od istraživača uključenih u studiju, to znači da bi radna opterećenja kao što su dizajn lijekova i savijanje proteina, kao i predviđanje vremena i klime ipak bolje odgovarala klasičnim sustavima, dok kemija i znanost o materijalima savršeno odgovaraju kvantnim sustavima.

Iako se ovo može činiti kao neuspjeh kvantnog računalstva, znanstvenici ističu da to nije slučaj. "Kad bi kvantna računala koristila samo kemiji i znanosti o materijalima, to bi bilo dovoljno. Mnogi problemi s kojima se suočava svijet danas se svodi na probleme kemije i znanosti o materijalima. Bolja i učinkovitija električna vozila oslanjaju se na pronalaženje boljih kemijskih sastava baterija, a učinkovitiji i ciljani lijekovi protiv raka oslanjaju se na računalnu biokemiju", navodi Troyer.

Ali postoji još jedan element teze istraživača, onaj koji je teže ignorirati. Čini se da trenutni algoritmi kvantnog računanja sami po sebi ne bi bili dovoljni da zajamče željeni rezultat "kvantne nadmoći". Umjesto složenosti sistemskog inženjeringa kvantnog računala, ovdje se radi o jednostavnom problemu performansi. Kvantni algoritmi jednostavno ne pružaju dovoljno ubrzanja. Groverov algoritam, na primjer, nudi kvadratno ubrzanje u odnosu na klasične algoritme, ali prema istraživačima, to nije ni približno dovoljno.

Dakle, još uvijek je dug put do praktičnog kvantnog računalstva, mada će veliki giganti poput IBM-a i Microsofta postojano nastaviti svoja istraživanja kako bi to omogućili. Mnogi problemi s kojima se danas suočava kvantno računalstvo isti su s kojima smo se suočavali u razvoju klasičnog hardvera. CPU-ovi i GPU-ovi su morali proći iste iteracije dizajna i performansi kao što će to morati učiniti i kvantno računalstvo.

U svakom slučaju još uvijek smo jako daleko od kvantnog računala koje ćemo imati "za po doma" i s kojim ćemo suvereno vladati u video igrama i aplikacijama koje svakodnevno koristimo, no pitanje je do kada će to biti tako jer se još uvijek sjećamo kad su nam stručnjaci tvrdili da nam u životu nikada neće trebati procesor jači od 400 MHz.

Stoga vjerujemo da će se jednog dana ljudi smijati znanstvenom radu koji možete pronaći na ovoj poveznici.