저는 2년 넘게 양자 컴퓨터를 면밀히 관찰해 왔으며 지난 며칠 동안 많은 주요 양자 컴퓨터 회사와 만나 대화와 프레젠테이션을 듣고 QXNUMXB 회의에서 여러 정부 기관 및 그룹 대표의 이야기를 들었습니다. 사업) .
사람들이 사물이 어디에 있고 어디로 가는지 이해할 수 있도록 이 정보를 몇 가지 핵심 사항으로 요약했습니다.
양자 컴퓨터는 미래에 가치를 제공할 것인가?
단기적으로는 얼마나 많은 가치가 가능합니까?
현재 사용 가능한 큐비트 수준은 무엇입니까?
현재 양자 컴퓨터는 일반 슈퍼컴퓨터와 어떻게 비교됩니까?
다른 단계로 전환하고 있나요?
양자 컴퓨터로부터 가치를 얻기 위해 기업은 무엇을 준비해야 할까요?
수십 개의 프레젠테이션과 수백 개의 슬라이드를 살펴봤습니다. 이것은 양자 컴퓨터의 현재 위치에 대해 많은 것을 설명하는 중요한 그래프입니다. 이 그래프를 보는 데 시간을 좀 투자해야 합니다. X 가로 축에는 큐비트 수가 표시됩니다. Y 세로 축에는 성공적인 답변을 얻을 확률이 표시됩니다. 8큐비트 미만에서는 성공 확률이 약 10%로 보입니다.
12~13큐비트에서는 답변을 얻는 데 성공할 확률이 0.1%로 보입니다.
새로운 Fire Opal, AI 및 하드웨어 인식으로 우수한 큐비트 매핑. 이 오류 억제 시스템을 통해 16~24큐비트의 성공 확률은 10%(0.01/1) 미만이 아닌 10,000%에 도달할 수 있습니다. 다음은 정답을 찾는 예입니다. 답변의 올바른 분포는 왼쪽에 있고 찾은 내용은 오른쪽에 있습니다. 처음에는 Fire Opal이 없으면 오류와 노이즈의 바다에서 올바른 분포를 찾을 수 없습니다.
그러나 Fire Opal이 양자 하드웨어의 큐비트와의 상호 작용을 관리하면 실제로 존재하는 것과 훨씬 더 가까운 것을 시각적으로 확인할 수 있습니다.
Q-ctrl은 Black Opal을 통해 월 $20 정도의 온라인 강좌를 제공합니다. 헌신적인 사람은 약 1년 안에 이 자료를 통과하여 양자 컴퓨팅 산업에 유용하게 채용될 수 있는 인증서를 얻을 수 있습니다.
Fire Opal은 무료로 사용해 볼 수 있으며 초기 실험에 사용할 수 있는 클라우드 액세스 양자 컴퓨터입니다.
나는 양자 컴퓨터에서 현재 일어나고 있는 일과 앞으로 일어날 일에 대해 더 자세히 살펴보기 위해 다른 기사를 작성할 것입니다. 업계에 획기적인 발전을 가져올 수 있는 몇 가지 유망한 접근 방식이 있습니다.
우리는 현재 연구 학습 및 발견 단계에 있으며 일부 연구에서는 아날로그 및 고전 컴퓨팅을 사용하여 양자 및 물리학에서 영감을 받은 접근 방식을 통해 더 좋고 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 양자 컴퓨팅을 대규모로 해결하려는 노력과 도전은 과학적 이점을 제공하고 있습니다. 이러한 새로운 통찰력 중 일부는 가치가 있습니다.
우리는 1~15큐비트의 많은 작업과 25큐비트 정도의 일부 작업, 그리고 대규모 큐비트 시스템을 사용한 몇 가지 실험과 시도에서 전환하고 있습니다. 우리는 15~25큐비트에서 정기적이고 유용한 작업이 있는 단계에 진입하고 있습니다. 양자 시스템을 시뮬레이션하는 일반 슈퍼컴퓨터도 있습니다. 이는 39큐비트에서 발생합니다. 그러나 39큐비트는 슈퍼컴퓨터 리소스입니다. 작은 실제 양자 시스템에 접근하는 것이 더 쉽고 저렴합니다. 값비싼 하드웨어에서 대규모 실행을 시도하기 전에 저렴한 소형 시스템으로 알고리즘 및 기타 방법을 완성하는 많은 작업이 필요합니다. 이는 슈퍼컴퓨터를 시도하기 전에 컴퓨터 서버 워크스테이션에서 작업을 수행하는 것과 같습니다.
또한 질문에 대한 많은 탐구와 연구가 있습니다. 우리는 진짜 좋은 질문이 무엇인지, 실제 양자가 필요한 정말 어려운 부분만 실제 양자에서 수행되도록 인간 분석을 사용하여 질문을 어떻게 분해할 수 있는지 알고 싶습니다. 우리는 일반 컴퓨터와 '가짜 양자' 시뮬레이션 시스템에서 시험해 볼 수 있습니다.
우리가 마침내 획기적인 발전을 이루게 되면 매우 큰 시스템이 혼합될 것입니다. 300개 이상의 큐비트 광자 어닐러, 초전도 시스템의 1000개 이상의 큐비트, 아마도 수천, 수백만 큐비트 등 모두 다양한 수준의 오류 완화, 오류 억제 및 오류 수정이 가능합니다. 하드웨어가 도착하더라도 우리는 여전히 모든 도구를 사용하여 정말 어려운 문제를 이해하고 확인하며 질문과 이러한 질문과 가능한 답변을 공격하는 올바른 방법을 결정할 것입니다.
그 과정에서 비용과 이익의 절충과 가치 분석이 있을 것입니다.
그것은 게놈의 서열을 결정하는 것과 같습니다. 처음에는 3억 달러의 비용이 들었지만 나중에는 100달러로 내려갔고 더욱 정확해졌습니다. 수십 년이 걸렸습니다. 그런 다음 데이터를 사용하여 정보로 변환하고 통찰력을 얻어 결과를 얻는 방법을 배워야 했습니다.
그것은 또한 2차 세계대전 나치의 에니그마 코드를 해독하는 것과도 같습니다. Blechly에는 수천 명의 코드 브레이커가 있고 정말 똑똑한 사람들이 문제를 해결하고 수년에 걸쳐 이해를 발전시키며 문제를 더 다루기 쉽게 만드는 방법을 알아내기 위해 노력하고 있습니다.
문제가 극도로 어렵고 가치가 크지 않다면 양자 컴퓨터는 의미도 없고 필요도 없을 것입니다.
자연 양자 컴퓨터 산업은 연간 850억 달러의 가치가 있을 수 있으며 이는 20억 달러 규모의 고성능 컴퓨터 산업보다 40배 더 많은 것으로 추산됩니다. 하지만 이 숫자는 추측일 뿐입니다. 지금은 대답할 수 없는 중요한 질문을 해결할 수 있다면 그 가치가 무엇인지 누가 알겠습니까?
양자 컴퓨터가 모두 과장된 것이며 이러한 양자 컴퓨팅 노력이 실패할 것이라고 말하는 사람들은 잘못된 것입니다. Amazon, IBM, 미 공군 연구소 및 기타 많은 기관은 이러한 문제를 계속 해결하고 학습과 여정 및 노력에서 동기를 부여하고 가치를 볼 수 있는 자원과 인내심, 지속력을 갖추고 있습니다.
Brian Wang은 미래파 사상가이자 월 1만 명의 독자를 보유한 인기 있는 과학 블로거입니다. 그의 블로그 Nextbigfuture.com은 #1 과학 뉴스 블로그로 선정되었습니다. 우주, 로봇 공학, 인공 지능, 의학, 노화 방지 생명 공학 및 나노 기술을 포함한 많은 파괴적인 기술과 트렌드를 다룹니다.
최첨단 기술을 식별하는 것으로 알려진 그는 현재 스타트업의 공동 창립자이자 잠재력이 높은 초기 단계 기업을 위한 기금 마련자입니다. 그는 심층 기술 투자를 위한 할당 연구 책임자이자 Space Angels의 Angel Investor입니다.
기업에서 자주 연사로 활동하는 그는 TEDx 연사, Singularity University 연사 및 라디오 및 팟캐스트의 수많은 인터뷰 게스트였습니다. 그는 공개 연설과 약혼 자문에 개방적입니다.
