Степан Снигирев, Российский Квантовый Центр
О лаборатории Квантовых симуляторов и интегрированной фотоники
Закон Мура
Мы живем в замечательном мире. Вычислительная мощность компьютеров удваивается каждые полтора года с 1971 года. Все предрекают скорое окончание этой замечательной эпохи, но пока так называемый Закон Мура продолжает выполняться. Правда, в зависимости от момента времени мы понимаем его по-разному. Так или иначе задачи, которые сейчас требует месяц расчетов, через три года будут считаться за неделю, а через шесть лет – всего за два дня. И с каждым годом появляется возможность посчитать то, что раньше считалось невозможным.
Казалось бы, остается только ждать и смотреть в светлое будущее. Но есть целый класс задач, быстрое решение которых даже несмотря на закон Мура остаётся в несбыточных мечтах. Это задачи, сложность которых увеличивается экспоненциально с увеличением количества параметров. Отсутствие решения для таких задач может быть даже полезно. Приведем несколько примеров.
Пример: Криптография
Именно экспоненциально сложные задачи используются для обеспечения безопасности наших с вами данных в интернете, банкинге и т.п. Всё шифрование держится на предположении, что даже через 10 лет самый быстрый компьютер не сможет расшифровать данные, перехваченные сегодня. В основе криптографических алгоритмов лежат очень простые идеологически, но сложные для решения задачи. Например, перемножить два простых числа легко. Но имея только произведение разложить его на множители – это уже достаточно сложно.
137 × 103 = 14 111
Это сложно даже для трехзначных чисел. А что если взять числа побольше?
22 801 763 489 × 39 708 229 123 = 905 417 649 029 667 890 147
В свое время на основе этого принципа придумали алгоритмы шифрования вроде AES. С тех пор компьютеры развились достаточно, чтобы смочь с трудом, но все таки взломать шифр AES-128 (128 значит длину ключа в 128 байт). Тогда решили, что использовать AES-128 небезопасно и порекомендовали удвоить длину ключа со 128 до 256 байт, и всё, теперь нужна вычислительная мощность всех компьютеров Земли чтобы в течение времени жизни вселенной таки взломать такой шифр. Всего лишь удвоили размерность задачи, а сложность выросла невообразимо!
Пример: Кристаллическая решетка
Еще один, более близкий нашей лаборатории пример – посчитать взаимодействие атомов в кристаллической решетке.
Чтобы посчитать как взаимодействуют два атома в какой-нибудь простой модели много ума не надо. Обычный ноутбук справится за пару секунд. Правда модель будет не слишком точная.
А что если теперь взять восемь атомов? Тут уже придется поставить хороший компьютер считаться на ночь…
А если 30 атомов? Теперь потребуется взять кластер а, лучше, конечно, хороший суперкомпьютер. Но, конечно же, 30 атомов, а еще хуже спинов не хватит для сколько нибудь полного описания свойств кристаллической решетки. И что делать? Один из вариантов – взять столько частиц, сколько мы можем еще рассчитать, взять самый мощный суперкомпьютер и надеяться что наше приближение даст какой-то вразумительный результат.
Но, за счет приближенных расчетов и неточности модели, накапливаются вычислительные ошибки, и полученным результатам далеко не всегда можно доверять.
Но есть еще один вариант. На помощь спешит…
Квантовая механика
… квантовая механика
Прелесть квантовой механики в том, что она работает одинаково для любых частиц.
Всем известен тот же корпускулярно-волновой дуализм. Это о том, что свет иногда ведет себя как частица, электрон ведет себя как волна. И то же самое работает с атомами, ионами, вообще всем. Короче говоря, всё едино.
Какую пользу из этого можно извлечь?
Например, можно сделать квантовый симулятор:
- Сделать квантовую систему, которую легко контролировать и измерять
- Заставить её вести себя как нам надо (как кристаллическая решетка нового материала, например)
- Крутить параметры системы пока не получим свойства, которые хотим
- Реализовать построенную модель в реальной жизни, убедиться что все работает
- Понять ключевые важные для искомого свойства параметры и построить упрощённые модели нужного нам материала.
- Научиться предсказывать новые классы материалов используя полученные знания.
Вообще применение квантовой механики в IT может помочь совершить грандиозный рывок.
Квантовые вычисления
Цифровой квантовый компьютер
Первое – это цифровой квантовый компьютер. В отличие от обычного компьютера он работает не с битами, которые могут принимать значение либо 0 либо 1, а с квантовыми битами, так называемыми кубитами. Они могут быть 0, 1, смесь 0 и 1 с любыми коэффициентами. И эта их способность дает возможность создавать новые, очень быстрые алгоритмы для решения крайне сложных задач, как разложение на множители, про которую я недавно говорил.
Для того чтобы проиллюстрировать чем квантовый компьютер кардинально отличается от обычного, приведу аналогию. Пусть у нас есть куча кубиков разной высоты, и нам нужно найти самый большой.
Что делает обычный компьютер? Он измеряет высоту каждого кубика, сравнивает их между собой и говорит какой выше.
Что делает квантовый компьютер? Он как бы составляет их вместе и просто берет самый большой. В отличие от обычного компьютера он не производит кучу ненужных действий вроде измерения высоты, он просто дает ответ.
Если же нам нужно действительно знать высоту каждого кубика, то квантовый компьютер не даст никакого выигрыша – он отработает точно так же как обычный, но как правило нам этого не надо.
Вообще для квантового компьютера разработана уже много алгоритмов и все с нетерпением ждут, когда его построят. Правда тогда вся криптография будет разрушена, но это не так важно – для защиты от этого есть квантовая криптография.
Проблема только в том, что в ближайшее время его не построят. Там еще очень, очень много проблем.
Гораздо более привлекательным сегодня является второе направление квантовых вычислений – узкоспециализированные квантовые компьютеры.
Квантовые вычисления
Аналоговый квантовый компьютер
Гораздо проще сделать узкоспециализированное устройство, которое может работать только с некоторыми задачами.
Одно из таких устройств – чипы компании D-Wave. Уже коммерческий продукт, используемый такими конторами как Google и NASA. Его фишка в том, что он за счет квантового туннелирования существенно ускоряет алгоритм отжига. Google с помощью этого чипа смог ускорить процесс обучения нейросетей в 35000 раз.
Чипы для квантового отжига
- Ускорение алгоритма отжига за счет квантовых эффектов
- Google и NASA уже используют
- Только один алгоритм
Другой класс устройств – это квантовые симуляторы. С их помощью можно симулировать, например, поведение твердых тел – материалов. Есть разные виды квантовых симуляторов, которые могут применяться к разным вопросам физики твердого тела.
Квантовые симуляторы
- Узкоспециализированные
- Уже существуют и работают
- Пока не применяются
Квантовые симуляторы
Холодные нейтральные атомы
Один из классов квантовых симуляторов, который разрабатываем мы, это симулятор на холодных нейтральных атомах. С их помощью легко решаются задачи о том, как ведут себя электроны в кристаллической решетке.
Что чувствует электрон, когда летит по недрам решетки? Он отрицательно заряжен, и непрерывно пролетает рядом с положительно заряженными ядрами в решетке. Соответственно, он к ним притягивается, а говоря более физично, испытывает на себе периодический потенциал этой самой решетки.
А что происходит с атомом, когда он летит в стоячей световой волне (оптической решетке)? Да то же самое – тот же самый потенциал, один в один! Единственная разница в том, что в кристаллической решетке период составляет несколько ангстрем, а в оптической решетке – сотни нанометров. Плюс атом тяжелее… Поэтому, чтобы атом вел себя также как электрон, его нужно охладить. До очень, очень низких температур – ниже микрокельвина (в тысячи раз меньше температуры жидкого гелия). Благо мы умеем это делать.
В чем прелесть такого симулятора?
- Во первых, мы полностью контролируем свет, который создает «кристаллическую решетку» для наших атомов. Это значит, мы можем менять её как хотим – изменять форму, глубину, дёргать её в пространстве.
- Во вторых, за счет того что расстояния в нашем симуляторе в тысячи раз больше, мы можем смотреть где находятся и куда летят наши «симулированные электроны» – холодные атомы. И это при помощи немного хитрого, но оптического микроскопа.
В общем, если надо посмотреть как ведут себя электроны в материале, симулятор на холодных атомах – ваш выбор.
Квантовые симуляторы
Холодные ионы
Второй тип симуляторов – это холодные ионы.
Принцип тот же – расстояния большие, контроль хороший, но применение уже не к свойствам электронов в твердом теле, а к свойствам самих ядер. С его помощью можно изучать колебания и деформации кристаллической решетки.
Квантовые симуляторы
Другие типы
Поскольку все квантовомеханические системы по сути одинаковы, то есть еще несколько типов квантовых симуляторов:
- на наноалмазах с примесью
- на сверхпроводящих цепочках
- на ядерных спинах
- и много много других.
Симулятор на холодных атомах
В 2013 году мы начали строить установку для квантового симулятора на холодных атомах. От печки, испаряющей атомы при температуре 1000 K атомы попадают в катушку Зеемановского охладителя, и там охлаждаются с 1000 градусов до 16 Кельвин. Это первый этап охлаждения.
Дальше вот в этой камере они охлаждаются еще дальше, до 10 мкК. Всё что остается сделать – это охладить еще раз в 100 и загрузить в оптическую решетку, над этим мы сейчас и работаем. После этого можно будет приступать к симуляциям. В наших планах моделирование электромагнитных свойств материалов и измерение потенциалов взаимодействия. Но мы также открыты к новым предложениям.
Что делают в мире?
- Магнитные свойства веществ (образование доменов)
- Сверхтекучесть
- Высокотемпературная сверхпроводимость
- Электропроводность материалов
- Метаматериалы
- Процессы ядерной физики
- И даже моделирование расширения вселенной
В мире ученые достигли уже многого в направлении квантовых симуляторов. Уже научились моделировать магнитные свойства веществ – как образуются домены в феромагнетиках и т.п. Очень хотят научиться симулировать высокотемпературную сверхпроводимость, и для этого есть все предпосылки. Моделируют и много других вещей, даже таких как ядерная физика или процессы, проихсодящие при образовании вселенной.