Kvanttilaskenta Saavuttaa Ehdottoman Eksponentiaalisen Nopeuskasvun

Mitä aiemmin oli ilmaistu vain paperilla, on nyt todistettu käytännössä. Kvanttilaskennan lupaus on toteutunut todellisuudessa, kun ne voittivat klassiset tietokoneet eksponentiaalisesti ja ehdottomasti¹.

Tämän vuoksi tutkijoiden tiimi, jota johti Daniel Lidar, USC Viterbi School of Engineeringin sähkö- ja tietotekniikan professori, käytti älykästä virheenkorjausta ja IBM:n tehokkaita 127‑kvanttibittisiä prosessoreita, jotka mahdollistivat heidän tacklea Simonin ongelman variaation, osoittaen että kvanttikoneet ovat nyt vapautumassa klassisista rajoituksista.

Kuinka Kvanttilaskenta Ylittää Klassiset Rajoitukset ja Kohinan

Vuosikymmeniä klassinen tietojenkäsittely on ollut normi. Kuitenkin viime vuosina kvanttilaskenta on kokenut merkittävää kehitystä. 

Nouseva tietojenkäsittelyn ala, kvanttilaskenta hyödyntää kvanttiteorian periaatteita (joka selittää aineen ja energian luonnetta ja käyttäytymistä atomitasolla ja alatomitasolla) dramaattisesti nopeuttaakseen laskentaa.

Kvanttifysiikkaa hyödyntäen kvanttilaskenta pyrkii ratkaisemaan ongelmia, jotka ovat liian monimutkaisia päivittäisessä käytössä oleville klassisille tietokoneille. Itse asiassa kvanttilaskenta voi ratkaista tietyt monimutkaiset simulaatio-ongelmat, jotka perinteinen supertietokone veisi satoja tuhansia vuosia.

Aidollisen algoritmiset edun saavuttaminen klassisiin tietokoneisiin nähden on yksi kvanttilaskennan keskeisistä tavoitteista, jotta voidaan mahdollistaa tulevat läpimurrot kemiassa, kryptografiassa, optimoinnissa ja muilla aloilla.

Tämä kuitenkin edellyttää erikoistunutta kvanttilaskentalaitteistoa ja algoritmeja, jotka hyödyntävät kvanttien ominaisuuksia kuten superpositiota ja lomittumista. Lisäksi kohina on merkittävä ongelma kvanttitietokoneissa.

Algoritmiset edut klassisiin tietokoneisiin verrattuna todistaminen nykyisellä epätäydellisellä ja kohinaisella kvanttilaitteistolla on edelleen haaste.

Suunnittelijat ovat alkaneet tutkia uusia ratkaisuja, kuten NISQ‑laitteita, mutta nämä kohinaiset välimittakaavan kvanttialustat (NISQ) toimivat suhteellisen pienessä mittakaavassa, muutamia satoja kvantteja.

Lisäksi ne ovat alttiita heikentyneelle suorituskyvylle decoherence‑ilmiön (kvanttikoherenssin menetys, joka tarkoittaa järjestelmän tiedon menettämistä ympäristöön) ja ohjausvirheiden vuoksi. 

Siksi keskitytään algoritmisen kvanttien nopeuttamiseen näissä laitteissa, mikä on yksinkertaisesti skaalausetu. Vaikka useita tällaisia demonstraatioita on tehty, niiden valittujen ongelmien monimutkaisuus perustui joko rajoitetun joukon klassisten algoritmien vaikeuteen tai laskennallisen monimutkaisuuden oletuksiin.

Äskettäin algoritminen kvanttinopeutus, joka ei perustu todistamattomiin oletuksiin, esiteltiin oraakkelimallissa. Tämä esitettiin Bernstein‑Vazirani -algoritmille, joka havaittiin IBM Quantum -prosessorilla, kun ei‑toivottu kohina poistettiin dynaamisella irrottamisella (DD), yleisellä virheiden vähentämistekniikalla NISQ‑laitteille. 

Nyt University of Southern California:n tutkimusryhmä käsittelee kohinaongelmaa toteuttamalla Simonin ongelman variaation. Tämä on tunnettu esimerkki, jossa teoriassa kvantti‑algoritmit voivat ratkaista tehtävän eksponentiaalisesti nopeammin kuin niiden klassiset vastineet, ehdottomasti.

Simonin ongelma on Shorin algoritmin edeltäjä, jota voidaan käyttää käynnistämään kvanttilaskennan ala.

Se on myös yksi alkuperäisistä ongelmista, joille on todistettu eksponentiaalinen kvanttinopeutus, vaikka oraakkelimallissa. Ongelma vaatii eksponentiaalisen ajan ratkaistakseen klassisella tietokoneella, mutta kohina‑vapaassa kvanttitietokoneessa se vie vain lineaarisen ajan, olettaen että oraakkelikyselyt lasketaan, mutta emme ota huomioon resurssien kulutusta sen suorittamiseen.

Tässä ongelmassa abelinen piilotettu alaryhmä sisältää identiteetin ja salaisen merkkijonon b, jonka tavoitteena on määrittää b, siis käytännössä löytää piilotettu toistuva kuvio matemaattisessa funktiossa.

Yksinkertaisemmin sanottuna se on arvauspeli, jossa pelaajat yrittävät arvata salaisen numeron, jota kukaan muu kuin pelin isäntä, eli “oraakkeli”, ei tiedä.

Pyhä numero paljastuu, kun pelaaja arvaa kaksi numeroa, joille oraakkeli antaa samat vastaukset, ja kyseinen pelaaja voittaa. Verrattuna klassisiin pelaajiin, kvanttipelaajat voivat voittaa tämän pelin eksponentiaalisesti nopeammin. 

Ehdottoman Kvanttinopeutuksen Saavuttaminen

Jotta voitaisiin todella löytää uusia materiaaleja, murtaa koodeja ja suunnitella uusia lääkkeitä kvanttitietokoneiden avulla nopeuttamalla laskentaa, niiden on oltava toimivia.

Kuten yllä mainitsimme, kohina tai virheet ovat esteenä. Kvanttikoneessa tapahtuvat laskentavirheet tekevät kvanttitietokoneista vielä vähemmän tehokkaita kuin klassiset tietokoneet. Tämä oli totta ennen tätä.

USC:n Lidar on työskennellyt kvantti‑virheenkorjauksen parissa ja on osoittanut kvanttisen eksponentiaalisen skaalausetun pilvessä.

Tämä esitettiin artikkelissa ‘Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem’, jossa Lidar työskenteli yhteistyökumppaneiden USC:sta ja Johns Hopkinsiä kanssa.

“Aikaisemmin on esitetty maltillisempia nopeutuksia, kuten polynominen nopeutus. Mutta eksponentiaalinen nopeutus on dramaattisoin tyyppi nopeutusta, jonka odotamme näkevämme kvanttitietokoneilta.”

– Lidar

Lidar:n mukaan kvanttilaskennan tärkein läpimurto on osoittaa, että voimme todella suorittaa kokonaisia algoritmeja skaalausnopeutuksella suhteessa yleisiin tietokoneisiimme. Mutta kuten hän tarkensi, se ei tarkoita, että voisit tehdä asioita 100‑kerran nopeammin.

Skaalausnopeutus tarkoittaa, että “kun kasvatat ongelman kokoa lisäämällä muuttujia, kvanttisen ja klassisen suorituskyvyn välinen ero kasvaa jatkuvasti. Ja eksponentiaalinen nopeutus tarkoittaa, että suorituskykyero kaksinkertaistuu suunnilleen jokaisella lisämuuttujalla,” selitti Lidar.

Hän totesi sitten, että tiimin osoittama nopeutus on “ehdoton”. Tämä tarkoittaa, että nopeutus ei perustu mihinkään todistamattomiin oletuksiin.

Aikaisemmat nopeusväitteet edellyttivät oletusta, ettei ole parempaa klassista algoritmia, jonka kanssa kvantti‑algoritmia voitaisiin verrata.

Tässä tiimi käytti algoritmia, jonka he muokkasivat kvanttitietokoneelle ratkaistakseen “Simonin ongelman” variaation.

Nyt, eksponentiaalisen nopeutuksen saavuttamiseksi, “avain on puristaa jokainen suorituskyvyn unssi laitteistosta: lyhyemmät piirit, älykkäämmät pulssisarjat ja tilastollinen virheiden lieventäminen,” totesi ensimmäinen kirjoittaja Phattharaporn Singkanipa, joka on USC:n tohtorintutkija.

Tiimi saavutti tämän neljällä eri tavalla. Tutkijat rajoittivat ensin syötettävien tietojen määrää rajoittamalla sallittujen salaisien numeroiden määrää. Teknisesti tämä tehdään rajoittamalla binääriesityksen 1‑numeroiden lukumäärää salaisessa numerojoukossa. Tämä johti vähempiin kvanttilogiikkatoimintoihin kuin olisi muuten tarvittu, mikä puolestaan vähensi virheiden kertymisen mahdollisuutta.

Sitten he pakkaavat vaaditut kvanttilogiikkatoiminnot transpilaation avulla, prosessi, jossa syöte kirjoitetaan uudelleen vastaamaan tietyn kvanttilaitteen topologiaa.

Seuraavaksi sovellettiin menetelmää nimeltä “dynaaminen irrottaminen”, joka vaikutti eniten tutkijoiden kykyyn osoittaa kvanttinopeutus. Tämä menetelmä sisältää tarkasti suunniteltujen pulssien sarjojen soveltamisen, jotta kvanttibitin käyttäytyminen erotetaan kohinaisesta ympäristöstä ja kvanttiprosessointi pysyy oikealla kurssilla.

Lopuksi tutkijat sovelsivat mittausvirheen lieventämistä (MEM) tiettyjen virheiden löytämiseksi ja korjaamiseksi. Tämän vaiheen tarkoitus on korjata dynaamisen irrottamisen jättämät virheet, jotka johtuvat kvanttibittien tilan mittaamisen epätäydellisyyksistä algoritmin lopussa.

Polun Asettaminen Kvanttikäytön Suuntaan

Kvanttilaskenta tarjoaa merkittäviä etuja aloilla kuten logistiikka, materiaalitiede, rahoitusmallinnus, tekoäly ja kyberturvallisuus hyödyntämällä kvanttimekaanisia ilmiöitä monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseksi, ja markkinat näkevät merkittäviä panostuksia ja kasvua.

Yhteisö on myös alkanut osoittaa, miten kvanttiprocessorit voivat ylittää klassiset vastineensa kohdennetuissa tehtävissä.

“Tuloksemme osoittaa, että jo tämän päivän kvanttietokoneet ovat selvästi kvanttiskaalausetun puolella.” sanoi Lidar, joka on myös kemian ja fysiikan professori USC Dornsife College of Letters, Arts and Science -koulussa ja Quantum Elements -yrityksen perustaja, joka asettaa polun kvanttikäytön skaalaamiseen ja yhdistää käyttäjät kvanttietokoneisiin.

Muutama kuukausi sitten Quantum Elements -tiimi raportoi läpimurrosta. Heidän uusi tekniikkansa, looginen dynaaminen irrottaminen, käsittelee loogisia virheitä, jotka ovat jatkuva haaste kvanttilaskennassa.

Tiimi osoitti, miten tämä erityinen polku estää virheitä, joita perinteiset virheenkorjauskoodit eivät pysty käsittelemään, samalla pitäen kvanttibittien jalanjäljen rajoitettuna.

He yhdistivät virheenkorjauksen loogiseen dynaamiseen irrottamiseen, mikä mahdollisti tiimin parantaa lomittuneiden loogisten kvanttibittien uskollisuutta merkittävästi, tuoden käytännön kvanttissovellukset paljon lähemmäs todellisuutta.

Uusimman tutkimuksen myötä Lidar sanoi, “kvanttisuorituskykyetu on yhä vaikeampi kiistää,” koska suorituskykyeroa ei voida kumota, sillä osoitettu eksponentiaalinen nopeutus on “ehdoton.”

Tutkimus osoittaa yksiselitteisen algoritmisen kvanttinopeutuksen rajoitetulle Hamming‑paino (HW) -versiolle ongelmasta käyttäen kahta eri IBM Quantum -prosessoria. Tutkijat havaitsivat parannetun kvanttinopeutuksen, kun laskenta on suojattu DD:llä. MEM:n käyttö vahvisti skaalausetua entisestään.

MEM:ää ja dynaamista irrottamista käytettiin virheiden vähentämiseen ja muokattiin soveltumaan todellisiin kvanttilaitteisiin. Ne auttoivat ylläpitämään kvanttikoherenssia ja parantamaan tarkkuutta laitteiston rajoitteista huolimatta.

Kokeillaan tutkijat ovat tuoneet NISQ‑algoritmit paljon lähemmäs kvanttinopeutuksen demonstraatiota Shorin algoritmin avulla ja korostaneet kvanttivirheiden vähentämistekniikoiden keskeistä roolia tällaisessa demonstraatiossa.

Eksponentiaalisen nopeutuksen osoittaminen ongelman ratkaisemisessa todellisella kvanttilaitteella, tutkijoiden mukaan, on “tärkeä virstanpylväs alalle.” Teorian ja käytännön välin kaventamisen lisäksi heidän tuloksensa korostavat nykyisten kvanttiprosessorien kasvavia kykyjä. Tutkimuksessa todettiin:

“Kun laitteisto kehittyy edelleen, lähestymistapamme asettaa polun vielä voimakkaampiin kvanttietuuden demonstraatioihin lähitulevaisuudessa.” 

Kaikesta huolimatta teknologialla ei ole käytännön sovelluksia pelkkien arvauspelien voittamisen lisäksi. Tämä on ollut totta myös muissa alan edistysaskeleissa.

“Tarvitsemme ChatGPT‑hetken kvantille,” Francesco Ricciuti, Runa Capital -riskipääomasijoitusyhtiön associate, kertoi CNBC:lle joulukuussa, kun Google esitteli uuden sirun, jonka se sanoi merkitsevän merkittävää läpimurtoa kvanttilaskennassa.

Googlen kvanttisiru on nimeltään Willow, jossa on 105 kvanttia ja jonka väitetään vähentävän virheitä “eksponentiaalisesti” kun kvanttien määrä kasvaa. Tämä “ratkaisee keskeisen haasteen kvantti‑virheenkorjauksessa, jota ala on tavoitellut lähes 30 vuotta,” sanoi Hartmut Neven, Google Quantum AI:n perustaja.

Willow suoritti laskennan, jonka nykyiset nopeimmat supertietokoneet tekisivät 10 septillion vuotta, alle viidessä minuutissa.

“He yrittävät määritellä todella korkean ongelman tavallisille tietokoneille, jonka he voivat ratkaista kvanttitietokoneilla. On hämmästyttävää, että he pystyvät siihen, mutta se ei todellakaan tarkoita, että se olisi hyödyllistä,” Ricciuti sanoi silloin.

Jopa Google totesi, että sen RCS‑vertailuarvoilla ei ole “tunnettuja todellisia sovelluksia” ja “tieteellisesti kiinnostavat kvanttisysteemien simulaatiot”, jotka on tehty ja jotka ovat johtaneet uusiin tieteellisiin löydöksiin, ovat myös “vielä klassisten tietokoneiden ulottuvilla.”

Teknologiayritys kuitenkin työskentelee siirtyäkseen algoritmien alueelle, jotka eivät ole vain klassisten tietokoneiden ulottumattomissa, vaan ovat myös “hyödyllisiä todellisissa, kaupallisesti merkittävissä ongelmissa.”

Tänä vuonna Julian Kelly, Google Quantum AI:n laitteistopäällikkö, sanoi, että voimme olla noin “viisi vuotta päässä todellisesta läpimurrosta, eräänlaisesta käytännön sovelluksesta, jonka voi ratkaista vain kvanttitietokoneella.”

Nvidian toimitusjohtaja Jensen Huang uskoo myös, että kvanttilaskenta voi “tuottaa poikkeuksellista vaikutusta,” mutta totesi, että teknologia on “hullun monimutkainen.”

Lidar:n mukaan “paljon enemmän työtä on tehtävä ennen kuin voidaan väittää, että kvanttitietokoneet ovat ratkaisseet käytännön todellisen ongelman.” Tämä vaatisi nopeutuksia, jotka eivät perustu oraakkeliin, joka tietää vastauksen etukäteen. Lisäksi meidän pitäisi tehdä merkittäviä edistysaskeleita menetelmissä, jotka vähentävät decoherence‑ilmiötä ja kohinaa entisestään.

Silti osoittamalla eksponentiaalisen nopeutuksen, jotka olivat aiemmin vain “paperilla oleva lupaus” kvanttitietokoneista, tutkijat ovat saavuttaneet merkittävän virstanpylvään, joka on juhlimisen arvoinen.

Sijoittaminen Kvanttiteknologiaan

Kvanttitietokoneet merkitsevät merkittävää harppaa laskentakyvyssä, ja lukuisat laboratoriot, yliopistot, yritykset ja hallituksen organisaatiot ympäri maailmaa kehittävät kvanttilaskentateknologiaa. 

Joten sijoitusmahdollisuuksista puhuttaessa meillä on Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), ja Microsoft (MSFT ) muiden joukossa, jotka aktiivisesti tutkivat alaa. Mutta tänään tarkastelemme IBM (IBM ), joka on kvanttihardwaren pioneeri. 

International Business Machines Corporation (IBM )

IBM:n 127‑kvanttibittisiä prosessoreita käytettiin itse USC‑kokeessa. Myöhemmin marraskuussa 2021 IBM esitteli ensimmäisen kerran tämän prosessorin, nimeltään Eagle, joka seurasi sen 65‑kvanttibittistä ‘Hummingbird’ -prosessoria, joka lanseerattiin vuonna 2020, ja 27‑kvanttibittistä ‘Falcon’ -prosessoria vuosi sitä ennen.

USC on itse asiassa IBM Quantum Innovation Center, kun taas Quantum Elements on startup IBM Quantum -verkostossa.

Kohdennettuihin ponnisteluihin alalla yrityksellä on oma alusta, IBM Quantum, jonka tavoitteena on rakentaa ensimmäinen laajamittainen vikakestävä kvanttitietokone. Teknologiayritys pyrkii toimittamaan järjestelmän, joka suorittaa tarkasti 100 miljoonaa porttia 200 loogisella kvanttibittillä vuoteen 2029 mennessä. Tämän järjestelmän avulla IBM “avaa ensimmäisen toimivan polun kvanttilaskennan täyden voiman toteuttamiseen.”

IBM rakentaa tätä kvanttitietokonetta nimeltä “Starling” New Yorkin kampuksellaan, ja se tukee syvää, virhekorjattua piiriä. Tiekarttansa mukaisesti yritys suunnittelee myös uutta IBM Quantum Nighthawk -prosessoria, joka julkaistaan myöhemmin tänä vuonna.

Viime kuussa se asensi Quantum System Two -laitteen tutkimuskeskukseen Japanissa. Ja tällä viikolla teknologiayritys osallistui startup Qedma:n 26 miljoonan dollarin rahoituskierrokseen, jonka toimitusjohtaja odottaa demonstroivansa tänä vuonna “luottavaisin mielin, että kvanttietu on täällä.” Qedma on jo saatavilla IBM:n Qiskit Functions Catalogin kautta, mikä tekee kvantista saavutettavan loppukäyttäjille.

Vaikka se johtaa kvanttiteknologiaa, yritys on ensisijaisesti tunnettu pilvi-, tekoäly- ja konsultointiosaamisestaan, joita se tarjoaa Software-, Consulting- ja Infrastructure‑segmenttien kautta.

Jos tarkastelemme IBM:n markkinasuorituskykyä, $268,6 miljardin markkina-arvon yrityksen osakkeet kaupankäynnissä ovat $289, nousussa 30,85 % YTD. IBM:n osakkeet ovat olleet nousussa, hinnat ovat nousseet 145 % viimeisen kolmen vuoden aikana, kun se saavutti uusia huippuja ja yritys markkinoi itseään seuraavan sukupolven yritysteknologian tarjoajana.

Sen EPS (TTM) on 5,85, P/E (TTM) 49,81 ja ROE (TTM) 21,95 %. Osakkeenomistajille tarjottava osinkotuotto on puolestaan houkutteleva 2,31 %.

Taloudellisesta suorituskyvystään IBM raportoi 1 %:n liikevaihdon kasvun $14,5 miljardiin ensimmäiselle neljännekselle 2025. Sen GAAP‑bruttokateprosentti oli 55,2 % ja non‑GAAP‑bruttokateprosentti 56,6 %. Käyttötoiminnan nettokassa oli $4,4 miljardia, kun vapaa kassavirta oli $2 miljardia.

Toimitusjohtaja Arvind Krishna selitti liikevaihdon, kannattavuuden ja vapaan kassavirran odotuksia ylittävän suorituksen “vahvaan kysyntään generatiiviselle tekoälylle”, ja IBM pysyy “optimistisena teknologian ja globaalin talouden pitkän aikavälin kasvumahdollisuuksista.”

Viimeisimmät IBM‑osakkeen Uutiset ja Kehitykset

Yhteenveto

Algoritmisen kvanttinopeutuksen osoittaminen, joka skaalautuu ongelman koon mukaan, on avain kvanttitietokoneiden hyödyllisyyden vahvistamiseen. Näin ollen ehdottoman, eksponentiaalisen nopeutuksen demonstraatio merkitsee merkittävää virstanpylvästä kvanttilaskennassa, todistaen että nykyiset laitteet voivat vapautua klassisista rajoituksista. 

Tämä tutkijoiden saavutus laajentaa merkittävästi kvanttinopeutusten soveltamisaluetta oraakkelialgoritmeille, laajentaa empiiristen kvanttietuuden tulosten rajapintaa ja osoittaa, että käytännöllisesti merkittävät algoritmit ovat vihdoin ulottuvilla.

Kaiken kaikkiaan kvanttitietokoneiden matka kohti käytännöllisiä, jokapäiväisiä sovelluksia on vielä käynnissä, ja jatkuvat parannukset avauttavat kvanttiteknologian täyden voiman!

Klikkaa tästä saadaksesi luettelon johtavista kvanttilaskentayrityksistä.

Viitteet:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Algoritmisen Kvanttinopeutuksen Demonstraatio Abelisen Piilotetun Alaryhmän Ongelmaan. 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. Korkean Uskottavuuden Lomittuneiden Loogisten Qubitien Demonstraatio Transmonsien Käytöllä. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472