Kvantberegning opnår betingelsesløs eksponentiel hastighedsforøgelse

Det, der tidligere kun var udtrykt på papir, er nu blevet demonstreret i praksis. Løftet om kvanteberegning er opnået i virkeligheden, da de slår klassiske computere eksponentielt og betingelsesløst¹.

Til dette brugte et forskerteam, ledet af Daniel Lidar, professor i Electrical & Computing Engineering ved USC Viterbi School of Engineering, smart fejlkorrigering og de kraftfulde 127‑qubit processorer fra IBM, som gjorde det muligt for dem at tackle en variation af Simons problem, hvilket demonstrerer, at kvantemaskiner nu bryder fri fra klassiske begrænsninger.

Hvordan kvanteberegning overvinder klassiske begrænsninger og støj

I årtier har klassisk beregning været normen. Men i de senere år har kvanteberegning gennemgået betydelig udvikling.

Som et fremvoksende område inden for datalogi udnytter kvanteberegning principperne i kvanteteorien (som forklarer naturen og adfærden af materie og energi på atom- og subatomart niveau) for dramatisk at øge beregningshastigheder.

Ved hjælp af kvantefysik har kvanteberegning til formål at løse problemer, der er for komplekse for de klassiske computere, vi bruger dagligt. Faktisk kan kvanteberegning løse visse komplekse simuleringsproblemer, som ville tage en traditionel supercomputer hundredtusinder af år.

At opnå en ægte algoritmisk fordel over klassiske computere er et af de centrale mål for kvanteberegning for at muliggøre fremtidige gennembrud inden for kemi, kryptografi, optimering og andre områder.

Dette kræver dog specialiseret kvantehardware og algoritmer, der udnytter kvanteegenskaber som superposition og sammenfiltring. Desuden er støj et stort problem for kvantecomputere.

At påvise en algoritmisk fordel over klassiske computere på nutidens uperfekte og støjende kvantehardware er desuden en udfordring.

Designere er begyndt at udforske nye løsninger som NISQ‑maskiner, men disse støjende mellemstore kvanteenheder (NISQ) fungerer kun i relativt lille skala på flere hundrede qubits.

Desuden er de tilbøjelige til at opleve forringet ydeevne på grund af decoherence (tab af kvantekoherens, som indebærer tab af information fra et system til dets omgivelser) og kontrolfejl.

Derfor er fokus på at fremskynde algoritmisk kvanteberegning på disse enheder, hvilket blot er en skaleringsfordel. Selvom flere af denne type demonstrationer er blevet udført, afhænger kompleksiteten af de valgte problemer enten af sværhedsgraden af et begrænset sæt klassiske algoritmer eller af antagelser om beregningskompleksitet.

For nylig blev en algoritmisk kvantehastighedsforøgelse, der ikke bygger på ubeviste antagelser, vist i orakelmodellen. Dette blev demonstreret for en Bernstein‑Vazirani‑algoritme, som blev observeret på en IBM Quantum‑processor, hvor uønsket støj blev elimineret gennem dynamisk decoupling (DD), en almindelig fejlsuppressionsteknik for NISQ‑enheder.

Nu tackler forskerteamet fra University of Southern California støjproblemet ved at implementere en variation af Simons problem. Dette er et velkendt eksempel, hvor kvantealgoritmer i teorien kan løse en opgave eksponentielt hurtigere end deres klassiske modparter, betingelsesløst.

Simons problem er en forgænger til Shors algoritme, som kan bruges til at starte feltet inden for kvanteberegning.

Det er også blandt de oprindelige problemer, hvor en eksponentiel kvantehastighedsforøgelse er bevist, dog i orakelmodellen. Problemet kræver eksponentiel tid at løse på en klassisk computer, men på en støjfri kvantecomputer tager det kun lineær tid, forudsat at orakel‑forespørgsler tælles, men vi tager ikke højde for de ressourcer, der bruges på at udføre den.

I dette problem involverer den abelske skjulte undergruppe identiteten og en hemmelig streng b, hvor målet er at bestemme b, altså grundlæggende at finde et skjult gentagende mønster i en matematisk funktion.

Enklere sagt er det som et gætteri, hvor spillerne forsøger at gætte et hemmeligt tal, som kun værten, også kaldet “orakelet”, kender.

Det hellige tal afsløres, når en spiller gætter to tal, hvor svarene fra orakelet er identiske, og den spiller vinder. Sammenlignet med klassiske spillere kan kvante‑spillere vinde dette spil eksponentielt hurtigere. 

Opnåelse af betingelsesløs kvantehastighedsforøgelse

For virkelig at opdage nye materialer, bryde koder og designe nye lægemidler med hjælp fra kvantecomputere ved at fremskynde beregninger, skal de være funktionelle.

Men som vi bemærkede ovenfor, kommer støj eller fejl i vejen. Fejl, der opstår under beregninger på en kvantemaskine, gør kvantecomputere endnu mindre kraftfulde end klassiske computere. Det var indtil nu.

Lidar fra USC har arbejdet med kvantefejlkorrigering og har vist en kvantemæssig eksponentiel skaleringsfordel over skyen.

Dette blev detaljeret i artiklen ‘Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem’, hvor Lidar samarbejdede med kolleger fra USC og Johns Hopkins.

“Der har tidligere været demonstrationer af mere beskedne typer af hastighedsforøgelser som en polynomisk hastighedsforøgelse. Men en eksponentiel hastighedsforøgelse er den mest dramatiske type, vi forventer at se fra kvantecomputere.”

– Lidar

Ifølge Lidar er det største gennembrud for kvanteberegning at demonstrere, at vi faktisk kan udføre hele algoritmer med en skaleringsfordel i forhold til vores almindelige computere. Men som han præciserer betyder det ikke, at man kan gøre ting 100 gange hurtigere.

Men hvad skaleringsfordel betyder er, at “jo større et problem bliver ved at inkludere flere variable, desto større bliver kløften mellem kvante‑ og klassisk ydeevne. Og en eksponentiel hastighedsforøgelse betyder, at ydeevnekløften omtrent fordobles for hver ekstra variabel,” forklarede Lidar.

Han udtalte derefter, at den hastighedsforøgelse, teamet har vist, er “betingelsesløs”. Det betyder, at hastighedsforøgelsen ikke afhænger af nogen ubeviste antagelser.

Tidligere påstande om hastighedsforøgelse krævede antagelsen om, at der ikke findes en bedre klassisk algoritme at benchmarke den kvantealgoritme imod.

Teamet her brugte en algoritme, som de modificerede til kvantecomputeren for at løse en variation af “Simons problem.”

For at opnå den eksponentielle hastighedsforøgelse er “nøglen at presse hver eneste dråbe af ydeevne ud af hardwaren: kortere kredsløb, smartere pulseksekvenser og statistisk fejlkorrigering,” bemærkede første forfatter Phattharaporn Singkanipa, som er doktorand ved USC.

Teamet opnåede dette på fire forskellige måder. Forskerne begrænsede først dataindgangen ved at begrænse antallet af tilladte hemmelige tal. Teknisk set gøres dette ved at begrænse antallet af 1’er i den binære repræsentation af sættet af hemmelige tal. Dette førte til færre kvante‑logikoperationer end ellers nødvendigt, hvilket igen reducerede chancen for fejlopbygning.

Derefter komprimerede de de nødvendige kvante‑logikoperationer gennem transpilering, en proces hvor en given input omskrives for at matche topologien på en specifik kvanteenhed.

Dernæst blev en metode kaldet “dynamisk decoupling” anvendt og havde den største indvirkning på forskernes evne til at demonstrere en kvantehastighedsforøgelse. Metoden indebærer at anvende sekvenser af omhyggeligt designede pulser for at adskille en qubits adfærd fra dens støjende miljø og holde den kvantebehandling på rette kurs.

Endelig anvendte forskerne målefejlkorrektion (MEM) for at finde og rette visse fejl. Formålet med dette trin er at korrigere fejl, der blev efterladt af dynamisk decoupling på grund af ufuldkommenheder i målingen af qubits’ tilstand ved algoritmens afslutning.

Baner vejen til kvante‑nytte

Da kvanteberegning tilbyder betydelige fordele inden for områder som logistik, materialvidenskab, finansiel modellering, AI og cybersikkerhed ved at udnytte kvantemekaniske fænomener til at løse komplekse problemer, ser markedet betydelige bidrag og vækst.

Fællesskabet er også begyndt at vise, hvordan kvanteprocessorer kan overgå deres klassiske modparter i målrettede opgaver.

“Vores resultat viser, at allerede nutidens kvantecomputere fast ligger på siden af en skalerende kvantefordel.” sagde Lidar, som også er professor i kemi og fysik ved USC Dornsife College of Letters, Arts and Science og medstifter af Quantum Elements, et firma der baner vejen for kvante‑nytte i stor skala og forbinder brugere med kvantecomputere.

For et par måneder siden rapporterede Quantum Elements‑teamet, at de opnåede et gennembrud. Deres nye teknik, logisk dynamisk decoupling, tackler logiske fejl, en vedvarende udfordring inden for kvanteberegning.

Teamet demonstrerede, hvordan denne specifikke tilgang forhindrer fejl, som traditionelle fejlkorrigeringskoder ikke kan håndtere, samtidig med at de holder et begrænset qubit‑fodaftryk.

De kombinerede fejlkorrigering med logisk dynamisk decoupling, hvilket gjorde det muligt for teamet at forbedre troværdigheden af sammenfiltrede logiske qubits betydeligt, og bringe praktiske kvanteapplikationer meget tættere på at blive virkelighed.

Med den seneste forskning sagde Lidar imidlertid, “kvante‑ydelsesfordelen bliver stadig sværere at bestride,” da præstationskløften ikke kan vendes, fordi den demonstrerede eksponentielle hastighedsforøgelse er “betingelsesløs.”

Undersøgelsen viser en utvetydig algoritmisk kvantehastighedsforøgelse for en begrænset Hamming‑vægt (HW) version af problemet ved brug af to forskellige IBM Quantum‑processorer. Forskerne fandt en forbedret kvantehastighedsforøgelse, når beregningen er beskyttet af DD. Brug af MEM forbedrede den skaleringsfordel yderligere.

MEM og dynamisk decoupling blev brugt til fejlsuppression og modificeret for at tilpasse problemet til reelle kvanteenheder. De hjalp med at opretholde kvantekoherens og forbedre nøjagtigheden trods hardwarebegrænsninger.

Med deres eksperimenter har forskerne bragt NISQ‑algoritmer meget tættere på en demonstration af en kvantehastighedsforøgelse gennem Shors algoritme og fremhævet den centrale rolle, som kvantefejlsuppressionsteknikker spiller i en sådan demonstration.

Ifølge forskerne er demonstrationen af en eksponentiel hastighedsforøgelse i løsning af problemet på faktisk kvantehardware “en vigtig milepæl for feltet.” Ud over at bygge bro mellem teori og praksis understreger deres resultater også de voksende kapaciteter i nuværende kvanteprocessorer. Undersøgelsen bemærkede:

“Efterhånden som hardwaren fortsætter med at forbedres, baner vores tilgang vejen for endnu mere kraftfulde demonstrationer af kvantefordel i den nærmeste fremtid.”

På trods af alt dette er der ingen praktiske anvendelser af teknologien ud over at vinde gætteri‑spil. Dette har faktisk også været tilfældet for andre fremskridt inden for feltet.

“Vi har brug for et ChatGPT‑øjeblik for kvante,” sagde Francesco Ricciuti, en associate hos VC‑firmaet Runa Capital, til CNBC i december, da Google præsenterede den nye chip, som de sagde markerer et stort gennembrud inden for kvanteberegning.

Googles kvantechip hedder Willow, som har 105 qubits og kan angiveligt reducere fejl “eksponentielt”, efterhånden som antallet af qubits skaleres op. Dette “knækker en central udfordring i kvantefejlkorrigering, som feltet har forfulgt i næsten 30 år,” sagde Hartmut Neven, grundlægger af Google Quantum AI.

Willow udførte en beregning, som de hurtigste supercomputere i dag ville bruge 10 septillion år på, på under fem minutter.

“De forsøger at definere et virkelig svært problem for normale computere, som de kan løse med kvantecomputere. Det er fantastisk, at de kan gøre det, men det betyder ikke nødvendigvis, at det er nyttigt,” sagde Ricciuti på det tidspunkt.

Selv Google har sagt, at deres RCS‑benchmark har “ingen kendte anvendelser i den virkelige verden”, og de “videnskabeligt interessante simuleringer af kvantesystemer”, som de har udført og som har ført til nye videnskabelige opdagelser, også er “stadig inden for rækkevidde af klassiske computere.”

Teknologigiganten arbejder dog på at træde ind i området med algoritmer, som ikke kun er uden for rækkevidde af klassiske computere, men også er “nyttige for virkelige, kommercielt relevante problemer.”

Tidligere i år sagde Julian Kelly, direktør for hardware hos Google Quantum AI, at vi måske er “omkring fem år fra et reelt gennembrud, en slags praktisk anvendelse som kun kan løses på en kvantecomputer.”

Nvidia‑CEO Jensen Huang tror også på, at kvanteberegning kan “leverere ekstraordinær indflydelse,” men bemærkede, at teknologien er “vanvittigt kompliceret.”

Ifølge Lidar er “meget mere arbejde nødvendigt, før kvantecomputere kan siges at have løst et praktisk problem i den virkelige verden.” Og det ville kræve hastighedsforøgelser, der ikke afhænger af orakler, som på forhånd kender svaret. Derudover skal vi gøre betydelige fremskridt i metoder til yderligere at reducere decoherence og støj.

Alligevel har forskerne, ved at demonstrere eksponentielle hastighedsforøgelser, som tidligere kun var et “papir‑løfte” fra kvantecomputere, opnået en stor milepæl, som er værd at fejre.

Investering i kvanteteknologi

Med kvantecomputere, der markerer et stort skridt fremad i beregningskapacitet, udvikler talrige laboratorier, universiteter, virksomheder og offentlige institutioner verden over kvanteberegningsteknologi.

Så når det gælder investeringsmuligheder, har vi Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), og Microsoft (MSFT ) blandt andre, der aktivt udforsker området. Men i dag ser vi på investeringspotentialet i IBM (IBM ), en pioner inden for kvantehardware.

International Business Machines Corporation (IBM )

IBMs 127‑qubit processorer blev brugt i USC‑eksperimentet. I slutningen af november 2021 præsenterede IBM første gang denne processor, kaldet Eagle, som fulgte deres 65‑qubit ‘Hummingbird’-processor, der blev lanceret i 2020, og den 27‑qubit ‘Falcon’-processor et år før det.

USC er faktisk et IBM Quantum Innovation Center, mens Quantum Elements er en startup i IBM Quantum Network.

For fokuserede indsatser inden for området har virksomheden en dedikeret platform, IBM Quantum, som har til formål at bygge den første store‑skala fejltolerante kvantecomputer. Teknologigiganten sigter mod at levere et system, der præcist kan køre 100 millioner porte på 200 logiske qubits inden 2029. Med dette system vil IBM “åbne den første levedygtige vej til at realisere den fulde kraft af kvanteberegning.”

IBM bygger denne kvantecomputer kaldet “Starling” på deres New York‑campus, og den vil understøtte et dybt, fejlkorrigeret kredsløb. Ifølge deres roadmap planlægger virksomheden også en ny IBM Quantum Nighthawk‑processor, som skal udgives senere i år.

I sidste måned implementerede den et Quantum System Two på et forskningscenter i Japan. Og i denne uge deltog teknologigiganten i startup‑firmaet Qedmas $26‑millioners finansieringsrunde, hvor deres CEO forventer at demonstrere i år “med tillid til, at kvantefordelen er her.” Qedma er allerede tilgængelig via IBMs Qiskit Functions Catalog, som gør kvante tilgængeligt for slutbrugere.

Selvom de leder inden for kvanteteknologi, er virksomheden primært kendt for deres cloud‑, AI‑ og konsulentekspertise, som de leverer gennem segmenterne Software, Consulting og Infrastructure.

Hvis vi ser på IBMs markedspræstation, så handles virksomhedens aktier, med en markedsværdi på 268,6 milliarder dollars, på $289 på tidspunktet for skrivning, op 30,85 % år‑til‑dato. IBMs aktier har haft en god periode med priser op 145 % de sidste tre år, mens de nåede nye højder, og virksomheden positionerer sig som leverandør af næste generations enterprise‑teknologi.

Den har en EPS (TTM) på 5,85, en P/E (TTM) på 49,81 og en ROE (TTM) på 21,95 %. Udbytteafkastet til aktionærerne er derimod et attraktivt 2,31 %.

Med hensyn til den finansielle præstation rapporterede IBM en 1 % stigning i omsætningen til $14,5 milliarder for første kvartal 2025. Dens GAAP-bruttomargin var 55,2 % og den non‑GAAP-bruttomargin var 56,6 %. Netto kontanter fra driftsaktiviteter var $4,4 milliarder, mens fri cash flow var $2 milliarder.

CEO Arvind Krishna tilskrev indtægts‑, rentabilitets‑ og fri cash‑flow‑overskridelser til “stærk efterspørgsel efter generativ AI,” med IBM forbliver “optimistisk omkring de langsigtede vækstmuligheder for teknologi og den globale økonomi.”

Seneste IBM‑aktienyheder og udviklinger

Konklusion

At demonstrere en algoritmisk kvantehastighedsforøgelse, som skalerer med problemets størrelse, er nøglen til at etablere nytteværdien af kvantecomputere. Således markerer demonstrationen af en betingelsesløs, eksponentiel hastighedsforøgelse et vendepunkt i kvanteberegning, der beviser, at nutidens enheder kan bryde fri fra klassiske begrænsninger.

Denne præstation fra forskernes side udvider betydeligt omfanget af kvantehastighedsforøgelser for orakel‑algoritmer, udvider grænsen for empiriske kvantefordelsresultater og peger på, at praktisk relevante algoritmer endelig er inden for rækkevidde.

Samlet set er rejsen for kvantecomputere mod praktiske, daglige anvendelser stadig i udvikling, med fortsatte forbedringer for at låse den fulde kraft af kvanteteknologi!

Klik her for en liste over top kvanteberegningsvirksomheder.

Studier refereret:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration af algoritmisk kvantehastighedsforøgelse for et abelsk skjult undergruppeproblem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration af høj‑fidelitets‑sammenfiltrede logiske qubits ved brug af transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472