Квантовая механика

Какие ответы вы хотели бы узнать от глубокого изучения квантового компьютера?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 8163


Дани Ричард бакалавр информационных и компьютерных наук и системное программирование, Технологический институт Джорджии   
@ | Обновлено Right Now


TL; DR: честный ответ прямо сейчас - мы не знаем.

-

Существующие алгоритмы обучения квантовым машинам на самом деле довольно сильно ограничены - многие их преимущества связаны с небольшим количеством оговорок. Например, существует ряд квантовых алгоритмов для матричного вычисления (решения системы линейных уравнений), который является центральным для многих подходов машинного обучения. Эти алгоритмы экспоненциально быстрее, что звучит фантастически. Проблема в том, что все они вычисляют вектор решения таким образом, что из квантовой системы может быть извлечено только логарифмическое количество информации о нем. Это имеет основополагающее значение для способа, которым алгоритмы моделируют решение в гильбертовом пространстве. Итак, решают ли эти алгоритмы систему линейных уравнений? Ну, да, но вы не можете увидеть полное решение, не начав с экспоненциального ускорения! Может быть, другие, лучшие подходы могли бы существовать - но, насколько я знаю,

Конечно, вышеизложенное является лишь одним примером, и, лично я не сомневаюсь, что прогресс будет продолжен в области исследования квантовых алгоритмов; вот одна недавняя публикацияэто вселяет в меня уверенность в этом утверждении. Но это иллюстрирует то, что долгое время было центральной темой в области квантовых вычислений - что квантовая модель вычислений, хотя и более мощная, чем классическая, имеет пределы и, скорее всего, даст только существенные (то есть экспоненциальные) преимущества для специализированных задач. , Как только вы рассмотрите преимущества и ограничения вычислений с квантовой информацией, сопоставьте их с существующими аппаратными ограничениями и признаете тот факт, что существует множество факторов, которые будут влиять на то, какие проблемы в любой данной области будут существенно улучшены по сравнению с квантовым подходом (более чисто классический подход), становится совершенно ясно, что хорошие прогнозы относительно того, где будут происходить революции, очень сложны.

Имея это в виду, я хотел бы поделиться некоторыми областями, где квантовые вычисления, несомненно, будут полезны - все из которых опираются на квантовое моделирование: химия, материаловедение и биология. Например, используя квантовое моделирование для разработки более эффективного катализатора для процесса Хабера-Боша, мы могли бы гораздо эффективнее производить аммиак. В настоящее время производство аммиака потребляет значительное количество энергии, вырабатываемой в глобальном масштабе (обычно цитируется статистика, что этот процесс потребляет около 1-2% мировой энергии, хотя я также читал о новых катализаторах в лаборатории, которые находятся в стадии разработки, и показали некоторый успех, КК не требуется). Следует отметить, что аммиак имеет решающее значение для удобрения почвы и был в центре десятилетий повышения эффективности сельского хозяйства по сравнению с массой земли. Другое использование может заключаться в разработке более эффективных материалов для науки и техники, таких как сверхпроводники при комнатной температуре и сплавы с новыми свойствами, некоторые из которых могут иметь различные последствия для всего общества. В биологии эффективное моделирование биомолекул также могло бы значительно улучшить экономику вокруг разработки лекарств и нашего понимания процессов болезни.

Посмотрите, эти примеры могут быть не такими сексуальными, как AI / ML ... но у них есть много доказательств того, что они будут очень полезны! Я не сомневаюсь, что QC будет играть роль в AI / ML в будущем, но я думаю, что преждевременно говорить, что он будет каким-то революционным, - если такие подходы не вносят существенный вклад, скажем, в приведенные выше варианты использования (что является Возможность). Если кто -то говорит вам , что квант AI / ML будетбудьте революционны, я бы посоветовал им ответить на эти три вопроса: как (то есть, какое квантовое преимущество используется и почему оно полезно для конкретных вычислений или задач)? Почему (то есть, что является точкой перегиба в возможности решения целевой задачи, «приложения-убийцы», и почему на практике это будет революционным)? Когда (т. Е. Если мы предполагаем, что масштабируемый контроль качества (т. Е. Отказоустойчивость или исправление ошибок) предрешен, когда эти устройства будут достаточно мощными, чтобы революция могла начаться - каков график)? Сейчас я не знаю никого, кто мог бы ответить на все эти вопросы без перечня квалификаций, предостережений и предположений.

Итак, на данный момент, я бы оставил вас с этим: хотя никто не может предсказать революцию, тем не менее это захватывающее время, чтобы жить и думать о квантовых вычислениях - потому что революции произойдут, мы просто еще не знаем, что они будут быть.

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.