IBM mühendislerinin kuantum bilgisayarları nasıl tasarladı?

Birkaç hafta önce Brooklyn’de sabah alışılmadık bir şekilde erken kalktım, arabama bindim ve Hudson Nehri boyunca Yorktown Heights’taki küçük Westchester County topluluğuna gittim. Orada, inişli çıkışlı tepeler ve eski çiftlik evlerinin ortasında, IBM Research için Eero Saarinen tarafından tasarlanmış, 1960’larda Jet Çağı dönemi genel merkezi olan Thomas J. Watson Araştırma Merkezi oturuyor.

Bu binanın derinliklerinde, iris tarayıcıları tarafından korunan sonsuz koridorlar ve güvenlik kapıları boyunca, şirketin bilim adamlarının IBM araştırma direktörü Dario Gil’in bana “bilgi işlemin bir sonraki dalı” olduğunu söylediği şeyi geliştirmek için yoğun bir şekilde çalıştıkları yer: kuantum bilgisayarları.

IBM’in büyük ölçekli, pratik kuantum hesaplama elde etmek için güncellenmiş teknik yol haritasını önizlemek için Watson Center’daydım. Bu, “kübit sayısı”, “kuantum tutarlılığı”, “hata azaltma”, “yazılım düzenlemesi” ve bilgisayar bilimi geçmişi olan ve kuantuma aşina olan bir elektrik mühendisi olmak için ihtiyaç duyacağınız diğer konular hakkında çokça konuşmayı içeriyordu. tamamen takip etmek için mekanik.

Ben bunlardan hiçbiri değilim, ancak IBM araştırmacılarının – Google ve Microsoft gibi şirketlerdeki rakiplerinin yanı sıra dünya çapında sayısız startup’ın – burada yaptıkları işin geçerli olduğunu bilecek kadar uzun süre kuantum hesaplama alanını izledim. bilgi işlemde bir sonraki büyük adımı atmak için. Gil’in dediği gibi, bilgi işlemin “her şeye dokunan yatay bir teknoloji” olduğu düşünüldüğünde, siber güvenlikten yapay zekaya ve daha iyi piller tasarlamaya kadar her şeyde ilerleme için büyük etkileri olacaktır.

Tabii ki, bu şeyleri gerçekten çalıştırabilmeleri şartıyla.

Kuantum alanına girmek

Bir kuantum bilgisayarı anlamanın en iyi yolu – MIT veya Caltech’te yüksek lisans için birkaç yıl ayırmak dışında – onu bu parçayı yazdığım makine türüyle karşılaştırmaktır. açık: klasik bir bilgisayar.

My MacBook Air, 16 milyar transistörle dolu bir M1 yongası üzerinde çalışıyor. Bu transistörlerin her biri, tek bir anda – biraz – ikili bilginin “1” veya “0” değerini temsil edebilir. Makineye hesaplama gücünü veren transistörlerin çokluğudur.

120,5 metrekarelik bir çip üzerine yerleştirilmiş on altı milyar transistör çok fazla — ilk transistörlü bilgisayar olan TRADIC, 800’den daha azına sahipti. Yarı iletken endüstrisinin bir çip üzerinde her zamankinden daha fazla transistör tasarlama yeteneği, Intel’in kurucu ortağı Gordon Moore tarafından yapılan bir trend tahmini onun adını taşıyan yasada, bilgisayar gücünün üstel büyümesini mümkün kılan şey, bu da hemen hemen her şeyi mümkün kıldı.

Ancak bir Tayvan yarı iletken üretim tesisinde (veya endüstri dilinde “fab”) bir kare silikon üzerine ne kadar transistör doldurulursa doldurulsun, klasik bilgisayarların yapamayacağı ve asla yapamayacakları şeyler vardır. İşte burada kuantum bilgisayarların benzersiz ve açıkçası tuhaf özellikleri devreye giriyor.

Kuantum bilgisayarlar, bitler yerine bilgileri aynı anda “0” ve “1”i temsil edebilen kübitleri kullanarak işler. Bunu nasıl yapıyorlar? Burada benim uzmanlık seviyemi zorluyorsun, ama esasen kübitler, “süperpozisyon” olarak bilinen kuantum mekaniksel fenomeni kullanırlar, burada bazı atom altı parçacıkların özellikleri, onlar ölçülene kadar tanımlanmaz. Schrödinger’in kedisini düşünün, kutusunu açana kadar aynı anda hem ölü hem de diri.

Tek bir kübit sevimlidir, ancak daha fazlasını eklemeye başladığınızda işler gerçekten heyecan verici hale gelir. Klasik bilgi işlem gücü, her bir transistörün eklenmesiyle doğrusal olarak artar, ancak bir kuantum bilgisayarın gücü katlanarak artar. her yeni güvenilir kübitin eklenmesiyle. Bunun nedeni, her bir kübitin bireysel olasılıklarının sistemdeki diğer kübitlerden etkilenebildiği “dolanıklık” adı verilen başka bir kuantum mekanik özelliğidir.

Tüm bunlar, uygulanabilir bir kuantum bilgisayarın gücünün üst sınırının, klasik hesaplamada mümkün olanın çok ötesinde olduğu anlamına gelir.

Yani kuantum bilgisayarlar, klasik bir bilgisayarın ne kadar güçlü olursa olsun asla çözemeyeceği sorunları teorik olarak çözebilir. Ne tür problemler? Sonuç olarak klasik mekanikte değil de kuantum mekaniğinde işleyen maddi gerçekliğin temel doğasına ne dersiniz? (Üzgünüm Newton.) IBM’in kuantum hesaplamadan sorumlu başkan yardımcısı Jay Gambetta, “Kuantum bilgisayarlar, doğada ve kimyada bulduğumuz sorunları simüle ediyor” dedi.

Kuantum bilgisayarlar, günümüzün sürümlerinden çok daha verimli ve güçlü bir pil tasarlamaya yardımcı olmak için teorik bir pilin özelliklerini simüle edebilir. Karmaşık lojistik sorunları çözebilir, en uygun teslimat yollarını keşfedebilir veya iklim bilimi için tahminleri geliştirebilirler.

Güvenlik tarafında, kuantum bilgisayarlar kriptografi yöntemlerini kırabilir ve potansiyel olarak e-postalardan finansal verilere ve ulusal sırlara kadar her şeyi güvensiz hale getirebilir – bu yüzden kuantum üstünlüğü yarışı aynı zamanda Çin hükümetinin milyarlarca dolar akıttığı uluslararası bir rekabettir. Bu endişeler, Beyaz Saray’ın bu ayın başlarında kuantum hesaplamada ulusal liderliğin mimarı için yeni bir muhtıra yayınlamasına ve ülkeyi kuantum destekli siber güvenlik tehditlerine hazırlamasına yardımcı oldu.

Güvenlik konularının ötesinde, potansiyel finansal yükselişler önemli olabilir. Şirketler şimdiden Exxon Mobil ve İspanyol bankası BBVA gibi müşteriler için bulut aracılığıyla erken kuantum bilişim hizmetleri sunuyor. Küresel kuantum bilgi işlem pazarı 2020’de 500 milyon doların altındayken, International Data Corporation 16 milyar dolardan fazla yatırımla 2027 yılına kadar 8.6 milyar dolar gelire ulaşacağını tahmin ediyor.

Ancak araştırmacılar bir kuantum bilgisayarı hala büyük ölçüde bilimsel bir deneyden güvenilir bir endüstriye dönüştürmek için zorlu mühendislik çalışmalarını yapmadıkça bunların hiçbiri mümkün olmayacaktır.

soğuk oda

Watson binasının içinde, IBM’in deneysel kuantum bilgisayar merkezini yöneten Jerry Chow, bana altından yapılmış bir avizeye benzeyen bir şey göstermek için 9 metrelik bir cam küp açtı: IBM’in Quantum System One. Chow, avizenin çoğu, esasen, donanımı mutlak sıfırın üzerinde bir santigrat derecenin 100’üne kadar soğutabilen süper sıvıları taşıyan bobinlere sahip, yüksek teknolojili bir buzdolabıdır – Chow bana, uzaydan daha soğuk dedi.

Soğutma, IBM’in kuantum bilgisayarlarını çalıştırmanın anahtarıdır ve aynı zamanda bunu yapmanın neden böylesine bir mühendislik zorluğu olduğunu da gösterir. Kuantum bilgisayarlar potansiyel olarak klasik muadillerinden çok daha güçlü olsalar da, aynı zamanda çok, çok daha titizdirler.

Süperpozisyon ve dolaşıklığın kuantum özellikleri hakkında söylediklerimi hatırlıyor musunuz? Kübitler hayal bile edemeyecekleri şeyleri yapabilirken, sıcaklık, gürültü veya radyasyondaki en ufak bir değişiklik, onların bu özelliklerini eşevresizlik adı verilen bir şey yoluyla kaybetmelerine neden olabilir.

Bu süslü soğutma, bilgisayar hesaplamalarını tamamlamadan önce sistemdeki kübitlerin şifresinin çözülmesini önlemek için tasarlandı. En eski süper iletken kübitler tutarlılığını bir nanosaniyeden daha kısa sürede kaybederken, bugün IBM’in en gelişmiş kuantum bilgisayarları tutarlılığı 400 mikrosaniyeye kadar koruyabiliyor. (Her saniye 1 milyon mikrosaniye içerir.)

Chow, IBM’in ve diğer şirketlerin karşılaştığı zorluk, “sistemleri binlerce, hatta on binlerce kübitin ötesinde, belki de milyonlarcasına ölçeklendirirken” hataya daha az açık olan kuantum bilgisayarları tasarlamaktır.

Bu yıllar sonra olabilir. Geçen yıl IBM, 127 kübitlik bir işlemci olan Eagle’ı tanıttı ve yeni teknik yol haritasında, bu yıl içinde Osprey adı verilen 433 kübitlik bir işlemciyi ve 2025 yılına kadar 4.000’den fazla kübitlik bir bilgisayarı piyasaya sürmeyi hedefliyor. O zamana kadar IBM CEO’su Arvind Krishna bu ayın başlarında bir basın toplantısında gazetecilere verdiği demeçte, kuantum hesaplamanın deney aşamasının ötesine geçebileceğini söyledi.

Pek çok uzman, IBM’in veya rakiplerinden herhangi birinin oraya ulaşabileceğine şüpheyle bakıyor, bu da kuantum bilgisayarların sunduğu mühendislik sorunlarının sistemlerin gerçekten güvenilir olması için çok zor olma olasılığını artırıyor. “Son on yılda olan şey, tüm bu makine öğrenimi problemlerini çözmek gibi, bir kuantum bilgisayarla yapabileceğiniz daha acil şeyler hakkında çok sayıda iddianın olduğudur” Texas, bana geçen yıl söyledi. Ancak bu iddialar yüzde 90 saçmalık” dedi. Bu vaadi yerine getirmek için “biraz devrimci gelişmeye ihtiyacınız olacak”.

Giderek artan dijital bir dünyada, daha fazla ilerleme, yarattığımız bilgisayarlardan her zamankinden daha fazla yararlanma yeteneğimize bağlı olacaktır. Ve bu, Chow ve meslektaşları gibi, bilgisayar mühendisliğindeki en zor problemlerden bazıları etrafında devrim niteliğinde yeni bir gelişme elde etmek için penceresiz laboratuvarlarda emek harcayan ve bu arada geleceği inşa etmeye çalışan araştırmacıların çalışmalarına bağlı olacaktır.