ในที่สุดนักฟิสิกส์ก็พบปัญหาที่มีเพียงคอมพิวเตอร์ควอนตัมเท่านั้นที่สามารถทำได้ | นิตยสารควอนต้า

คอมพิวเตอร์ควอนตัมพร้อมที่จะกลายเป็นมหาอำนาจด้านการคำนวณ แต่นักวิจัยได้ค้นหาปัญหาที่ใช้งานได้จริงซึ่งให้ความได้เปรียบด้านควอนตัมมานานแล้ว ซึ่งเป็นสิ่งที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมเท่านั้นที่สามารถแก้ไขได้ พวกเขาโต้แย้งว่าเทคโนโลยีจะถูกมองว่าจำเป็นในที่สุดหรือไม่

พวกเขามองหามานานหลายทศวรรษ “เหตุผลส่วนหนึ่งที่ท้าทายก็คือคอมพิวเตอร์คลาสสิกค่อนข้างดีในหลายๆ สิ่งที่พวกเขาทำ” กล่าว จอห์น เพรสคิลนักฟิสิกส์เชิงทฤษฎีที่ California Institute of Technology

ใน 1994, ปีเตอร์ ชอร์ ค้นพบ ความเป็นไปได้ประการหนึ่ง: อัลกอริธึมควอนตัมสำหรับการแยกตัวประกอบตัวเลขจำนวนมาก อัลกอริธึมของ Shor นั้นทรงพลังและเชื่อกันอย่างกว้างขวางว่าสามารถเอาชนะอัลกอริธึมแบบคลาสสิกทั้งหมดได้ เมื่อทำงานบนคอมพิวเตอร์ควอนตัม มีศักยภาพที่จะทำลายระบบรักษาความปลอดภัยของอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่ ซึ่งต้องอาศัยความแข็งของการแยกตัวประกอบตัวเลขจำนวนมาก แต่ที่น่าประทับใจก็คือ อัลกอริธึมนี้มีความเกี่ยวข้องเฉพาะกับพื้นที่การวิจัยที่แคบเท่านั้น และเป็นไปได้ว่าพรุ่งนี้อาจมีคนพบวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแยกตัวประกอบตัวเลขจำนวนมากในเครื่องแบบคลาสสิก ทำให้อัลกอริทึมของ Shor เป็นที่สงสัย การนำไปใช้งานในวงแคบของ Shor ทำให้ชุมชนการวิจัยค้นหากรณีการใช้งานอื่นๆ สำหรับเครื่องควอนตัมที่อาจช่วยสร้างการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ใหม่ๆ ได้จริง

“เราไม่ต้องการสร้างคอมพิวเตอร์เพียงสำหรับงานเดียว” กล่าว ซุนวอนชอย, นักฟิสิกส์จากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ “นอกเหนือจากอัลกอริทึมของ Shor แล้ว เราสามารถทำอะไรได้อีกกับคอมพิวเตอร์ควอนตัม”

ดังที่เพรสสกิลกล่าวไว้ “เราต้องค้นหาปัญหาที่ยากแบบคลาสสิก แต่แล้วเราก็ต้อง [แสดง] ว่าวิธีควอนตัมจะมีประสิทธิภาพจริงๆ”

หลายครั้งที่นักวิจัยคิดว่าพวกเขาทำสำเร็จแล้ว โดยค้นพบอัลกอริธึมควอนตัมที่สามารถแก้ปัญหาได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปสามารถทำได้ แต่แล้วก็มีใครบางคน—ซึ่งมักเป็นนักวิจัยรุ่นเยาว์ อีวินถัง — มาพร้อมกับอัลกอริธึมคลาสสิกใหม่ที่ชาญฉลาดซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าควอนตัม

ตอนนี้ทีมนักฟิสิกส์รวมถึงเพรสสกิลอาจมีด้วย พบผู้สมัครที่ดีที่สุด เพื่อความได้เปรียบทางควอนตัม จากการศึกษาพลังงานของระบบควอนตัมบางระบบ พวกเขาค้นพบคำถามเฉพาะและมีประโยชน์ซึ่งเครื่องควอนตัมตอบได้ง่าย แต่ก็ยังยากสำหรับคำถามคลาสสิก “นี่เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของทฤษฎีอัลกอริทึมควอนตัม” กล่าว เซอร์เกย์ บราวี่นักฟิสิกส์เชิงทฤษฎีและนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ IBM “ผลลัพธ์ที่ได้คือความได้เปรียบทางควอนตัมสำหรับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเคมีและวัสดุศาสตร์”

นักวิจัยยังรู้สึกตื่นเต้นที่งานใหม่นี้ได้สำรวจพื้นที่ใหม่ๆ ที่ไม่คาดคิดของวิทยาศาสตร์กายภาพ “ความสามารถใหม่นี้แตกต่างในเชิงคุณภาพ [จากของ Shor] และอาจเปิดโอกาสใหม่ๆ มากมายในโลกของอัลกอริธึมควอนตัม” ชอยกล่าว

ปัญหาเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติของระบบควอนตัม (โดยทั่วไปคืออะตอม) ในสถานะพลังงานต่างๆ เมื่ออะตอมกระโดดไปมาระหว่างสถานะต่างๆ คุณสมบัติของมันจะเปลี่ยนไป พวกมันอาจปล่อยแสงสีใดสีหนึ่งออกมา หรือกลายเป็นแม่เหล็ก หากเราต้องการทำนายคุณสมบัติของระบบที่สถานะพลังงานต่างๆ ได้ดีขึ้น ระบบจะช่วยให้เข้าใจระบบเมื่ออยู่ในสถานะที่ตื่นเต้นน้อยที่สุด ซึ่งนักวิทยาศาสตร์เรียกว่าสถานะพื้นดิน

“นักเคมี นักวิทยาศาสตร์ด้านวัสดุ และนักฟิสิกส์ควอนตัมจำนวนมากกำลังทำงานเพื่อค้นหาสถานะภาคพื้นดิน” กล่าว โรเบิร์ต หวางหนึ่งในผู้เขียนบทความหน้าใหม่และนักวิทยาศาสตร์การวิจัยของ Google Quantum AI “เป็นที่รู้กันว่ายากมาก”

เป็นเรื่องยากมากที่หลังจากทำงานมานานกว่าศตวรรษ นักวิจัยยังคงไม่พบแนวทางการคำนวณที่มีประสิทธิภาพในการกำหนดสถานะพื้นฐานของระบบจากหลักการแรกๆ และดูเหมือนจะไม่มีทางใดที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะทำได้ นักวิทยาศาสตร์ได้สรุปว่าการค้นหาสถานะพื้นของระบบเป็นเรื่องยากสำหรับทั้งคอมพิวเตอร์คลาสสิกและควอนตัม

แต่ระบบทางกายภาพบางระบบแสดงภูมิทัศน์พลังงานที่ซับซ้อนมากขึ้น เมื่อเย็นลง ระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ก็พอใจที่จะไม่ได้อยู่ในสถานะพื้นดิน แต่อยู่ที่ระดับพลังงานต่ำในบริเวณใกล้เคียง หรือที่เรียกว่าระดับพลังงานขั้นต่ำในท้องถิ่น (ส่วนหนึ่งของรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ปี 2021 ได้รับรางวัลจากผลงานในระบบชุดหนึ่งที่เรียกว่า ปั่นแว่น.) นักวิจัยเริ่มสงสัยว่าคำถามในการกำหนดระดับพลังงานขั้นต่ำในพื้นที่ของระบบนั้นเป็นเรื่องยากในระดับสากลหรือไม่

คำตอบเริ่มปรากฏเมื่อปีที่แล้วเมื่อ จี้ฟาง (แอนโทนี่) เฉินผู้เขียนบทความล่าสุดอีกคนช่วยพัฒนาบทความใหม่ อัลกอริทึมควอนตัม ที่สามารถจำลองอุณหพลศาสตร์ควอนตัม (ซึ่งศึกษาผลกระทบของความร้อน พลังงาน และงานในระบบควอนตัม) “ฉันคิดว่าหลายคนได้ [ค้นคว้า] คำถามเกี่ยวกับภูมิทัศน์พลังงานในระบบควอนตัมว่าเป็นอย่างไร แต่ก่อนหน้านี้ไม่มีเครื่องมือใดที่จะวิเคราะห์ได้” Huang กล่าว อัลกอริธึมของ Chen ช่วยเปิดหน้าต่างว่าระบบเหล่านี้ทำงานอย่างไร

เมื่อเห็นว่าเครื่องมือใหม่นี้ทรงพลังเพียงใด Huang และ ลีโอ โจวผู้เขียนรายงานฉบับใหม่คนที่สี่และคนสุดท้าย ใช้เพื่อออกแบบวิธีสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมเพื่อกำหนดสถานะพลังงานขั้นต่ำในพื้นที่ของระบบ แทนที่จะไล่ตามสถานะพื้นดินในอุดมคติ ซึ่งเป็นแนวทางที่มุ่งเน้นไปที่คำถามประเภทหนึ่งที่นักวิจัยคอมพิวเตอร์ควอนตัม กำลังมองหา “ตอนนี้เรามีปัญหา: การค้นหาพลังงานในปริมาณท้องถิ่น ซึ่งยังคงยากในแบบดั้งเดิม แต่เราสามารถพูดได้ว่าเป็นเรื่องง่ายในเชิงควอนตัม” เพรสสกิลกล่าว “นั่นทำให้เราอยู่ในเวทีที่เราต้องการเพื่อความได้เปรียบทางควอนตัม”

นำโดย Preskill ผู้เขียนไม่เพียงแต่พิสูจน์ถึงพลังของแนวทางใหม่ในการกำหนดสถานะพลังงานขั้นต่ำในท้องถิ่นของระบบ ซึ่งเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านฟิสิกส์ควอนตัม แต่ยังพิสูจน์ด้วยว่าในที่สุดนี่คือปัญหาที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถแสดงคุณค่าของพวกเขาได้ “ปัญหาในการหาค่าขั้นต่ำในท้องถิ่นมีความได้เปรียบทางควอนตัม” Huang กล่าว

และไม่เหมือนกับผู้สมัครรุ่นก่อนๆ ตัวนี้อาจจะไม่ถูกโค่นลงด้วยอัลกอริธึมคลาสสิกใหม่ใดๆ “[It's] ไม่น่าจะถูกลดปริมาณลง” Choi กล่าว ทีมงานของเพรสคิลล์ตั้งสมมติฐานที่น่าเชื่อถือมากและก้าวกระโดดเชิงตรรกะเพียงเล็กน้อย หากอัลกอริธึมแบบคลาสสิกสามารถบรรลุผลลัพธ์เดียวกันได้ นั่นหมายความว่านักฟิสิกส์คงคิดผิดเกี่ยวกับสิ่งอื่นๆ มากมาย “นั่นจะเป็นผลลัพธ์ที่น่าตกใจ” ชอยกล่าว “ฉันจะตื่นเต้นที่ได้เห็นมัน แต่มันก็น่าตกใจเกินกว่าจะเชื่อได้” งานใหม่นี้นำเสนอผู้สมัครที่น่าเชื่อถือและมีแนวโน้มที่จะแสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบด้านควอนตัม

เพื่อให้ชัดเจน ผลลัพธ์ใหม่ยังคงเป็นไปในทางทฤษฎี การสาธิตวิธีการใหม่นี้บนคอมพิวเตอร์ควอนตัมจริงนั้นเป็นไปไม่ได้ในขณะนี้ ต้องใช้เวลาในการสร้างเครื่องจักรที่สามารถทดสอบความได้เปรียบทางควอนตัมของปัญหาได้อย่างละเอียด ดังนั้นสำหรับ Bravyi งานเพิ่งเริ่มต้น “ถ้าคุณดูสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อห้าปีที่แล้ว เรามีคอมพิวเตอร์ควอนตัมเพียงไม่กี่คิวบิต และตอนนี้เรามีเครื่องหลายร้อยหรือ 1,000 คิวบิตแล้ว” เขากล่าว “มันยากมากที่จะคาดเดาว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอีกห้าหรือสิบปีข้างหน้า มันเป็นสนามที่มีไดนามิกมาก”

การแก้ไข: March 12, 2024
บทความนี้ได้รับการแก้ไขเพื่อให้อธิบายการค้นหาปัญหาที่มีความได้เปรียบทางควอนตัมได้ชัดเจนยิ่งขึ้น