W 2012 roku, siedząc w gorącym basenie, fizyk Seth Lloyd zaproponował twórcom Google, Sergeyowi Brinowi i Larry'emu Page, kwantową aplikację internetową. Nazwał to Quoogle: wyszukiwarką, która wykorzystuje matematykę opartą na fizyce cząstek subatomowych i wyświetla wyniki bez znajomości samych zapytań. Taki skok wymagałby zupełnie nowego rodzaju pamięci - tak zwanej QAMM, czyli kwantowej pamięci o dostępie swobodnym.
Chociaż pomysł zaintrygował Brina i Page, porzucili go, powiedział Lloyd „Gizmodo”. Według niego przypomnieli mu, że ich model biznesowy opiera się na wiedzy wszystkiego o każdym.
Ale KOSU jako pomysł nie umarł. Nowoczesne komputery dobrze zapamiętują informacje w miliardach bitów, cyfrach binarnych równych zero lub jeden. Pamięć RAM, czyli pamięć o dostępie swobodnym, przechowuje informacje przez krótki czas na chipach krzemowych, przypisując każdą informację do określonego adresu, do którego można uzyskać dostęp losowo i w dowolnej kolejności, aby później odwołać się do tych informacji. Dzięki temu komputer jest znacznie szybszy, umożliwiając laptopowi lub telefonowi komórkowemu natychmiastowy dostęp do danych przechowywanych w pamięci RAM, często używanych przez aplikacje, zamiast wyszukiwania ich w pamięci, co jest znacznie wolniejsze. Ale kiedyś w przyszłości procesory komputerowe mogą zostać zastąpione lub rozszerzone przez kwantowe procesory komputerowe, maszyny zdolne do osadzania gigantycznych baz danych.uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Komputery kwantowe są wciąż rodzącą się technologią, ale jeśli kiedykolwiek będą w stanie wykonać te potencjalnie lukratywne algorytmy, będą potrzebować zupełnie nowego sposobu dostępu do pamięci RAM. Będą potrzebować CIAŁA.
„KRAM może być wspaniałą aplikacją, która sprawia, że urządzenia kwantowe od Google i IBM są natychmiast użyteczne” - powiedział Lloyd Gizmodo.
Klasyczne komputery, takie jak ThinkPad, Iphone i najpotężniejsze superkomputery, wykonują wszystkie swoje operacje, tłumacząc dane na jedną lub wiele kombinacji bitów, zer i jedynek. Bity oddziałują ze sobą, ostatecznie tworząc kolejną kombinację zer i jedynek. Komputery kwantowe również dają wynik końcowy w postaci jedynek i zer. Jednak wraz z postępem liczenia ich bity kwantowe lub kubity komunikują się ze sobą w nowy sposób, na podstawie tych samych praw fizyki, które rządzą elektronami. Zamiast po prostu być zerem lub jedynką, każdy kubit może być jednym i drugim podczas liczenia, używając równania matematycznego, które szyfruje prawdopodobieństwo uzyskania zera lub jedynki tylko podczas testowania jego wartości. Kilka kubitów używa bardziej złożonych równań,które odnoszą się do wartości kubitu jako pojedynczych obiektów matematycznych. Wynikiem jest jeden lub więcej możliwych ciągów binarnych, których ostateczna wartość jest określona przez prawdopodobieństwa w równaniach.
To dziwne podejście matematyczne - kubity pozostają równaniami, dopóki ich nie obliczysz, a potem znów wyglądają jak bity, ale ich wartości mogą zawierać element losowości - pozwala rozwiązywać problemy tradycyjnie trudne dla komputerów. Jednym z takich wyzwań jest dekompozycja dużych liczb na liczby pierwsze, co powoduje złamanie algorytmów używanych do przechowywania dużych ilości zaszyfrowanych danych - co może być „katastrofalne” dla cyberbezpieczeństwa. Może również służyć jako nowy sposób przetwarzania dużych zbiorów danych, na przykład używanych w uczeniu maszynowym (takich jak zaawansowane systemy rozpoznawania twarzy).
Komputery kwantowe nadal nie są lepsze od komputerów konwencjonalnych. IBM daje naukowcom i przedsiębiorcom dostęp do działającego 20-kubitowego procesora, a Rigetti do 19-kubitowego procesora, podczas gdy tradycyjne superkomputery mogą symulować moce kwantowe do 50 kubitów. Mimo to fizyk John Preskil ogłosił niedawno, że technologia wkracza w nową erę, w której komputery kwantowe będą wkrótce przydatne do czegoś więcej niż tylko zabawne eksperymenty fizyczne. Rząd USA poważnie traktuje technologie kwantowe ze względu na ich znaczenie dla cyberbezpieczeństwa, a wielu fizyków i programistów szuka dla nich nowych nisz.
Wielu badaczy ma również nadzieję, że znajdą zastosowania dla komputerów kwantowych w rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów kwantowych. Takie algorytmy są złożone i obejmują znaczną ilość informacji, dlatego wymagają kwantowej alternatywy dla pamięci RAM: qRAM.
Film promocyjny:
Kwantowa pamięć RAM nie jest miliardami bitów przechowywanych w wielu kubitach. Zamiast tego jest to sposób, w jaki komputery kwantowe mogą zastosować swoje operacje kwantowe do dużych list danych znalezionych w problemach z uczeniem maszynowym. Ostatecznie zwykła pamięć RAM składa się z danych, które programy muszą uruchamiać, a programy mogą uzyskać do nich dostęp, określając adres bitów - w ten sam sposób można uzyskać sumę komórek, wpisując (A2 + B2) zamiast wpisywać liczby za każdym razem. ręcznie. Algorytmy kwantowe będą musiały uzyskać dostęp do zwykłej pamięci o dostępie swobodnym na poziomie kwantowym - w najbardziej prymitywnym sensie tworzą superpozycję, w której komórka jest jednocześnie A2 i B2 i dopiero wtedy, po zakończeniu obliczeń, pokazuje wartość A2 lub B2. W pamięci jako takiej nie ma nic kwantowego - kwant to sposób, w jaki uzyskujesz do niej dostęp i używasz.
Zasadniczo, jeśli masz dużo przechowywanych danych - jak na przykład w bazach danych do szkolenia chatbotów - może istnieć algorytm kwantowy, który może zrobić więcej niż zwykły komputer, jeśli chodzi o przeszukiwanie danych lub wiadomość o czymś ważnym. … Może to być bardzo dochodowe zarówno dla branży finansowej, jak i firm takich jak Google, i oczywiście wymaga kwantowej pamięci RAM.
Artykuł o QRAM, napisany przez Lloyda i jego zespół dziesięć lat temu, opisał jeden ze sposobów uzyskania dostępu tylko do tych adresów w pamięci, które są potrzebne do superpozycji, przy użyciu czegoś, co nazwali „kwantowym łańcuchem ognia”. Zasadniczo, ponieważ każdy adres w pamięci RAM jest po prostu sekwencją bitów, można go traktować jako rozgałęzione drzewo, w którym każdy kubit jest wskaźnikiem nakazującym komputerowi skręcić w lewo lub w prawo. Działa to również w konwencjonalnych komputerach, ale komputer kwantowy z tylko dwoma opcjami będzie nieuchronnie splątał dodatkowe ścieżki na każdym kroku, ostatecznie prowadząc do niewiarygodnie dużego i delikatnego stanu kwantowego, który może łatwo rozpaść się w środowisku niekantowym. Lloyd i jego koledzy zaproponowali strukturę drzewa,w którym każda gałąź jest automatycznie utrzymywana w stanie gotowości, umożliwiając komputerowi poruszanie się tylko po prawej lub lewej gałęzi (stronie), aby uzyskać dostęp do żądanej pamięci bez plątania się niepotrzebnych informacji. Różnica ma charakter dość techniczny, ale ma na celu znaczne zmniejszenie mocy wymaganej do rozwiązania tego rodzaju problemu w uczeniu maszynowym.
„Większość algorytmów wykorzystywanych w badaniach wymaga pewnego rodzaju pamięci kwantowej” - skomentowała Michelle Mosca, naukowiec z University of Waterloo w Kanadzie, która również badała pamięć kwantową dla Gizmodo. „Wszystko, co obniża koszt stosowanej kwantowej pamięci RAM, może również radykalnie skrócić czas przed pojawieniem się codziennych komputerów kwantowych”.
Ale wciąż jesteśmy na bardzo, bardzo wczesnym etapie rozwoju programowania kwantowego. Dzisiaj sposób, w jaki stare komputery zapamiętują informacje, wydaje się niemal niedorzeczny. Pamięć RAM składała się z pętli magnetycznych połączonych przewodami, gdzie każda pętla odpowiadała jednemu bitowi, a orientacja pola magnetycznego w cewce reprezentowała jej znaczenie. Pierwszy dostępny na rynku amerykański komputer, UNIVAC-I, był znany z przechowywania danych poprzez przekształcanie impulsów elektrycznych w fale dźwiękowe przy użyciu ciekłej rtęci. Ta pamięć nie miała dostępu swobodnego - nie można było uzyskać żadnych danych w dowolnym momencie, ale tylko w kolejności, w jakiej były przechowywane. Uważano to za najnowocześniejszą technologię.
„To było dzieło sztuki” - wyjaśnia Chris Garcia, kustosz Muzeum Historii Komputerów. „W tym czasie próbowali wszystkiego, co mogli i mieli nadzieję, że część z nich zadziała”. W tamtym czasie takie rozwiązania były lepsze od wszystkich poprzednich. Współcześnie komputery przechowują pamięć na mikroczipach wykonanych ze specjalnego materiału zwanego „półprzewodnikami”, co stało się możliwe nie tylko dzięki postępom naukowym, ale także dzięki procesom, które sprawiły, że przechowywanie krzemu było znacznie tańsze niż przechowywanie z maleńkich cewek magnetycznych.
Jak będzie wyglądać pamięć kwantowa? Najprawdopodobniej nie tak, jak sobie to wyobrażali Lloyd i jego koledzy. Na zeszłorocznej konferencji fizycy żartowali, że dziedzina obliczeń kwantowych może zwrócić się do innego analogu kadzi z ciekłą rtęcią. Z pewnością będziemy mieli nowe osiągnięcia technologiczne i matematyczne, które zoptymalizują komputery i ich metody przechowywania informacji.
Lloyd się z tym zgodził. „Bardzo chciałbym zobaczyć, jak ktoś rozpowszechnia nasz pomysł” - powiedział. „Gdybyśmy mogli przetłumaczyć zwykłe informacje na stan kwantowy, byłoby to niesamowite zastosowanie komputerów kwantowych w perspektywie krótkoterminowej”. W końcu komputery to coś więcej niż tylko ich zdolność do wykonywania wymyślnych algorytmów. Umożliwiają one wykorzystanie tych algorytmów do przetwarzania i organizowania danych w celu stworzenia czegoś pożytecznego.
I może kiedyś naprawdę użyjemy kwantowego Google'a.
Ryan F. Mandelbaum