Tar av med Heron og Condor: De nyeste fremskrittene innen kvantedatamaskiner

IBM har nettopp kunngjort det siste gjennombruddet i sin misjon om å gjøre kommersialiserte og praktiske kvantedatamaskiner til virkelighet – en prosessor med over 1 000 qubit kalt ‘Condor’ og en feilkorreksjonsfokusert prosessor kalt ‘Heron’.

Kvantedatamaskiner representerer en ny tilnærming til maskinbasert beregning. Gjennom bruk av qubiter som kan være i superposisjon og sammenfiltring, har kvantedatamaskiner potensialet til å utføre raskere og mer komplekse beregninger enn de klassiske bitene som brukes i tradisjonelle datamaskiner. I motsetning til tradisjonell databehandling, hvor biter representerer enten 0 eller 1, kan qubiter i kvantedatabehandling representere begge tilstander samtidig. Viktigst er at dette gjør kvantedatabehandling komplementær til klassisk databehandling snarere enn en erstatning; den utmerker seg i oppgaver som molekylære simuleringer og systemoptimaliseringer, mens klassisk databehandling er bedre egnet for hverdagsoppgaver.

Det er på grunn av de typer oppgaver kvantedatabehandling bør utmerke seg i at teknologien blir så hyllet. En datamaskin som kan utføre komplekse beregninger mange størrelsesordener raskere enn sine tradisjonelle motparter er verdt å utvikle, da dens bruksområder har potensial til å endre verden og vår forståelse av den.

IBM’s Heron og Condor

Heron-prosessoren, som er en del av ibm_torino kvantesystemet, representerer et stort steg fremover med sine 133 fastfrekvente qubiter og justerbare koblere, og gir en 3–5 ganger forbedring i ytelse sammenlignet med de tidligere 127‑qubit Eagle-prosessorene. Denne fremgangen eliminerer praktisk talt ‘cross‑talk’ (uønsket interaksjon eller interferens mellom qubiter) og legger grunnlaget for fremtidig maskinvareutvikling. Merk at IBM allerede bruker disse brikkene i sin ‘modular-architecture’ Quantum System Two‑dataplattform.

På den andre siden er Condor-prosessoren, en kvanteprosessor med 1 121 superledende qubiter, en like bemerkelsesverdig innovasjon. Den øker qubit‑tettheten med 50 %, innlemmer fremskritt innen qubit‑fremstilling, og integrerer over en mil høy‑tetthets kryogen ledning i ett enkelt fortynningskjøleskap (et verktøy som brukes for å oppnå ekstremt lave temperaturer, vanligvis nær det absolutte nullpunkt). Condors ytelse er sammenlignbar med selskapets tidligere 433‑qubit Osprey‑prosessor, og markerer en betydelig milepæl i skalering og gir innsikt for fremtidig maskinvaredesign innen kvantedatabehandling.

Disse utviklingene fra IBM er avgjørende for å presse grensene for kvantebruk og bevege seg mot kvante‑sentral superdatabehandling.

Applikasjoner og begrensninger

Som nevnt tidligere er kvantedatamaskiner så hyllet på grunn av deres potensial til å i stor grad fremme vår forståelse av nesten alle vitenskapsfelt. Følgende er bare noen få eksempler på disse.

Medisin: Innen medisin kan kvantedatabehandling revolusjonere legemiddelforskning ved å simulere molekylers oppførsel på kvantenivå. Dette gjør det mulig å forutsi mer nøyaktig hvordan potensielle legemidler kan samhandle med menneskekroppen, noe som akselererer utviklingen av nye medisiner og reduserer kostnadene.

Meteorologi: For meteorologi kan kvantedatamaskiner analysere enorme mengder værdata mer effektivt enn klassiske datamaskiner. Dette vil føre til mer nøyaktige værprognoser og bedre forståelse av klimaendringer, noe som hjelper med å dempe naturkatastrofer og planlegge landbruksstrategier.

Kompleks problemløsning: Kvantedatabehandling kan takle problemer som i dag er uløselige for klassiske datamaskiner, som optimalisering av store systemer for logistikk og forsyningskjeder, eller løsing av intrikate matematiske problemer. Dette har brede implikasjoner for ulike sektorer, inkludert transport, energi og finans.

Det er også viktig å erkjenne at vi ikke kan vite det vi ikke kan forestille oss. Det betyr at det vil komme mange uventede fremskritt muliggjort av de evnene teknologien en dag vil tilby.

«Kvantedatabehandling er fremtiden for databehandling. Den vil åpne opp nye muligheter for vitenskapelige oppdagelser og teknologisk fremgang som vi ikke engang kan forestille oss i dag.» – Arvind Krishna, Chairman and CEO of IBM, in an interview with CNBC

Ettersom kvantedatamaskiner representerer en så monumental teknologisk prestasjon, er det ikke overraskende at det har vært, og fortsatt er, betydelige hindringer og begrensninger som må overvinnes over tid. For eksempel står kvantedatabehandling i dag overfor utfordringer innen feilkorreksjon, skalerbarhet og utvikling av praktiske algoritmer.

Over tid vil det uunngåelig dukke opp andre hindringer som tidligere var uventede på grunn av en rudimentær, men voksende forståelse av kvantemekanikken. Kompleksiteten og potensialet i kvantefysikk ble understreket i følgende sitat.

«Hvis du tror du forstår kvantemekanikken, forstår du ikke kvantemekanikken.» – Richard Feynman, Nobelprisvinner i fysikk

Som det står nå, betyr disse begrensningene at kvantedatamaskiner ennå ikke er klare for bred bruk. Med de siste fremskrittene peker optimistiske tidslinjer på et nytt tiår før dette blir en realitet.

Utdanning: Fremtidens arbeidsstyrke innen kvantedatabehandling

I tidligere tiår virket kvantedatabehandling som en så fjern fremtid at kurs som underviste i den var få og langt mellom. Nå som en fremtid hvor de faktisk er i bruk begynner å komme i fokus, øker behovet for å utdanne neste generasjon av forskere og ingeniører som vil være ansvarlige for å videreføre denne utviklingen. Som et resultat tilbyr mange universiteter nå spesialiserte kurs og programmer i kvantedatabehandling for å forberede en kompetent arbeidsstyrke for dette fremvoksende feltet.

• Institute for Quantum Computing ved University of Waterloo er et bemerkelsesverdig eksempel, som kombinerer akademisk forskning med en drivkraft for kommersialisering av teknologi. Finansiert av Mike Lazaridis, skaperen av BlackBerry, har den omtrent 296 forskere og har publisert over 1 500 forskningsartikler.
• University of Oxford har en lang historie innen kvantedatabehandling, med betydelige bidrag til feltet, inkludert den første fungerende ren‑tilstand NMR‑kvantedatamaskinen.
• Harvard University’s Harvard Quantum Initiative fokuserer på å fremme vitenskapen og ingeniørkunsten bak kvantedatamaskiner og deres anvendelser, og forbereder det de kaller «den andre kvante-revolusjonen».
• MIT’s Center for Theoretical Physics dykker dypt inn i kvanteinformasjon og kvantedatabehandling, og utforsker kvantealgoritmer, kvanteinformasjonsteori og den eksperimentelle realiseringen av kvantedatamaskiner.
• National University of Singapore og Nanyang Technological University’s Centre for Quantum Technologies og University of California Berkeley’s Center for Quantum Information and Computation er også pionerer innen utdanning i kvantedatabehandling, med fokus på forskning og utvikling av kvanteenheter.
• University of Maryland’s Joint Quantum Institute samarbeider med store institusjoner som NIST og LPS, og gjennomfører omfattende forskningsprogrammer dedikert til å kontrollere og utnytte kvantesystemer.

Industrispillere som fremmer kvantedatabehandling

Mens de nevnte skolene kan utdanne neste generasjon av kvantedatabehandlingsspesialister, er følgende få selskaper for tiden som baner vei til denne fremtiden.

1.  International Business Machines Corporation

(IBM )

IBM har lenge vært en leder innen utvikling av kvantedatamaskiner. Selskapet har som mål å demokratisere utviklingen av kvantedatabehandling gjennom initiativer som Qiskit Patterns. IBM har også utvidet sin veikart for å oppnå stor‑skala, praktisk kvantedatabehandling, med fokus på nye modulære arkitekturer og nettverk som kan muliggjøre kvantesystemer med hundretusener av qubiter, essensielt for praktiske kvanteapplikasjoner.

2.  Microsoft Corporation

(MSFT )

Microsofts innsats innen kvantedatabehandling er sentrert rundt skyintegrasjon og samarbeid. Selskapet har introdusert kvantemaskiner med de høyeste kvantevolumene i bransjen til Azure Quantum, inkludert partnerskap med IonQ, Pasqal, Quantinuum, QCI og Rigetti. Denne integrasjonen legger til rette for eksperimentering og er et skritt mot skalert kvantedatabehandling. Microsoft understreker viktigheten av et globalt økosystem for å realisere det fulle potensialet til kvantedatabehandling og planlegger å levere sin kvantemaskin som en sky‑tjeneste via Azure, og sikrer sikker og ansvarlig bruk av denne fremvoksende teknologien.

3.  Alphabet Inc.

(GOOGL )

Alphabet, gjennom sitt Google Quantum AI‑laboratorium, har gjort betydelige fremskritt innen kvantedatabehandling. I 2023 kunngjorde Google‑forskerne en viktig milepæl i å redusere feilraten i kvantedatabehandling, en langvarig utfordring i feltet. Deres forskning, publisert i tidsskriftet Nature, beskriver et system som kan redusere feilraten betydelig og implementere feilkorrektur‑koder som kan oppdage og rette feil uten å gå på kompromiss med informasjonen. Tidligere, i 2019, hevdet Google å ha oppnådd «kvantesupreminens» med sin Sycamore‑maskin, som utførte en beregning på 200 sekunder som ville ha tatt en konvensjonell superdatamaskin 10 000 år, og demonstrerte potensialet til kvantedatabehandling i å løse komplekse problemer langt utover tradisjonell databehandling.

Konklusjon

Kvantedatabehandling representerer et banebrytende sprang i dataverdenen, og tilbyr potensialet til å revolusjonere en mengde felt. Mens IBMs nylige fremskritt med Heron‑ og Condor‑kvanteprosessorene markerer betydelig fremgang mot praktisk kvantedatabehandling, står teknologien fortsatt overfor betydelige utfordringer innen feilkorreksjon, skalerbarhet og algoritmeutvikling – noe som understreker behovet for fortsatt forskning og innovasjon.

Selv om disse utfordringene vedvarer, har kvantedatabehandling løftet om å låse opp muligheter vi ikke engang kan forestille oss i dag, og innleder en ny æra av vitenskapelige oppdagelser og teknologisk fremgang. Dens fulle potensial er fortsatt i utvikling, og dens påvirkning på ulike industrier og samfunnet lover å bli dyptgripende.