Технологические гиганты ожидают, что пригодные для использования квантовые компьютеры появятся в этом десятилетии

Согласно информации, предоставленной IBM, Google, Amazon, Microsoft и другими компаниями, американские технологические компании соревняются в масштабировании квантовых компьютерных систем от лабораторных прототипов до промышленных машин.

Прорывы в проектировании микросхем и коррекции ошибок сократили технические пробелы, что для некоторых приближает достижение цели, намеченной на десятилетие, в то время как другие предупреждают, что путь к этому займет гораздо больше времени.

В июне IBM представила полномасштабный проект, в котором восполняются недостающие инженерные детали из более ранних планов. Джей Гамбетта, руководитель квантовой программы компании, заявил, что теперь у них есть «четкий путь» к созданию машины, которая сможет превзойти classicкомпьютеры с искусственным интеллектом в таких задачах, как моделирование материалов и моделирование с помощью ИИ, до 2030 года.

Исследовательская группа Google по квантовым технологиям под руководством Джулиана Келли в прошлом году устранила один из своих самых больших технических барьеров и заявляет, что также выполнит поставленную задачу до конца десятилетия, при этом Келли назвал все оставшиеся проблемы «преодолимыми»

Компании стремятся решить проблемы масштабирования

Руководитель отдела квантового оборудования Amazon Оскар Пейнтер предупредил, что даже при наличии крупных достижений в физике промышленный этап может занять 15–30 лет. Для достижения значимых результатов необходим скачок от менее чем 200 кубитов — основных квантовых единиц — до более чем одного миллиона.

Масштабирование затруднено нестабильностью кубитов, которая ограничивает их полезное состояние до долей секунды. Чип IBM Condor, имеющий 433 кубита, показал интерференцию между компонентами, проблему, которую генеральный директор Rigetti Computing Субодх Кулкарни описал как «неприятную физическую проблему». IBM заявляет, что ожидала этой проблемы и теперь использует другой соединитель для уменьшения интерференции.

Ранние системы полагались на индивидуально настроенные кубиты для повышения производительности, но это не работает в больших масштабах. Сейчас компании разрабатывают более надежные компоненты и более дешевые методы производства.

Google — сократить расходы в десять раз, чтобы создать полномасштабную систему стоимостью 1 миллиард долларов. Коррекция ошибок, то есть дублирование данных между кубитами, чтобы потеря одного из них не приводила к искажению результатов, рассматривается как необходимое условие для масштабируемости.

Google — единственная компания, представившая чип, в котором коррекция ошибок улучшается по мере роста системы. Келли сказал, что пропуск этого этапа приведёт к созданию «очень дорогостоящего устройства, издающего шум»

Конкурирующие проекты и государственная поддержка

IBM делает ставку на другой метод коррекции ошибок, называемый кодом с низкой плотностью проверок четности, который, по утверждению компании, требует на 90% меньше кубитов, чем подход поверхностного кода Google. Поверхностный код соединяет каждый кубит в сетке с его соседями, но для выполнения полезной работы требует более миллиона кубитов.

Метод IBM требует наличия длинных соединений между кубитами, что сложно спроектировать. IBM заявляет, что ей это удалось, но аналитики, такие как Марк Хорват из Gartner, говорят, что эта конструкция пока существует только в теории и должна быть доказана в производстве.

Остаются и другие технические препятствия: упрощение проводки, соединение нескольких микросхем в модули и создание более крупных криогенных холодильников для поддержания температуры в системах, близкой к абсолютному нулю.

Сверхпроводящие кубиты, используемые IBM и Google, демонстрируютtronпрогресс, но ими сложно управлять. Альтернативы, такие как захваченные ионы, нейтральные атомы и фотоны, более стабильны, но работают медленнее и их сложнее интегрировать в большие системы.

Себастьян Вайдт, генеральный директор британской компании Universal Quantum, говорит, что решения правительства о финансировании, вероятно, сузят круг претендентов до нескольких компаний. DARPA, исследовательское агентство Пентагона, начало анализ, чтобыdentнаиболее быстрый путь к созданию практической системы.

Amazon и Microsoft экспериментируют с новыми конструкциями кубитов, включая экзотические состояния материи, в то время как признанные игроки продолжают совершенствовать старые технологии. «То, что это сложно, не означает, что это невозможно», — сказал, подводя итог стремлению отрасли достичь отметки в миллион кубитов.