Քվանտային հաշվարկը նոր տեխնոլոգիա է, որն օգտագործում է քվանտային ֆիզիկան՝ լուծելու այն խնդիրները, որոնք դուրս են ավանդական համակարգիչների հնարավորություններից:
Շատ ընկերություններ այժմ փորձում են իրական քվանտային սարքավորումը հասանելի դարձնել տասնյակ հազարավոր ծրագրավորողների համար, մի գործիք, որի մասին գիտնականները երազում էին միայն երեք տասնամյակ առաջ:
Արդյունքում, մեր ինժեներները հաճախ տեղակայում են ավելի ու ավելի հզոր գերհաղորդիչ քվանտային համակարգիչներ՝ մոտեցնելով մեզ աշխարհը փոխելու համար անհրաժեշտ քվանտային հաշվողական արագությանը և կարողությանը:
Այս գրառման մեջ մենք ավելի մանրամասն կանդրադառնանք քվանտ հաշվարկ և գործիքներն ու շրջանակները, որոնք ուղեկցվում են դրա հետ միասին, ինչպես նաև որտեղ կլինեն դրանք 2022 թվականին:
Ի՞նչ է քվանտային հաշվարկը:
Այս սուպերհամակարգիչները կառուցված են սուպերպոզիցիայի և խճճվածության սկզբունքների վրա, որոնք քվանտային ֆիզիկայի երկու ասպեկտներ են։ Քվանտային համակարգիչներն այժմ կարող են առաջադրանքներ կատարել այնպիսի տեմպերով, որոնք մեծության կարգերով ավելի արագ են, քան ավանդական համակարգիչները, մինչդեռ շատ ավելի քիչ էներգիա են օգտագործում:
1980-ականներին առաջացավ քվանտային հաշվարկների ոլորտը։ Այնուհետև պարզվեց, որ քվանտային ալգորիթմներն ավելի արդյունավետ են, քան իրենց սովորական համարժեքները համակարգչային որոշ առաջադրանքներ լուծելիս:
Քվանտային հաշվարկը համակարգչային գիտության մի առարկա է, որը կենտրոնանում է համակարգչային տեխնոլոգիաների առաջխաղացման վրա՝ հիմնված քվանտային տեսության հասկացությունների վրա: Այն օգտագործում է ենթաատոմային մասնիկների՝ միաժամանակ մի քանի վիճակներում գոյություն ունենալու արտասովոր ունակությունը, օրինակ՝ 0 և 1: Նրանք ունակ են զգալիորեն ավելի շատ տվյալներ մշակել, քան սովորական համակարգիչները:
Նյութի քվանտային վիճակն օգտագործվում է քվանտային հաշվողական գործողություններում քյուբիթ ստեղծելու համար։ Քուբիթները քվանտային հաշվարկի հիմնական տվյալների միավորներն են: Քվանտային հաշվարկներում նրանք ծառայում են նույն աշխատանքին, ինչ բիթերն անում են սովորական հաշվիչների մեջ, բայց դրանք բոլորովին այլ կերպ են վարվում:
Ավանդական բիթերը երկուական են և կարող են պահպանել միայն 0 կամ 1 դիրքը, մինչդեռ քյուբիթները կարող են ներառել բոլոր հնարավոր վիճակների սուպերպոզիցիան:
Լավագույն շրջանակները քվանտային հաշվարկների համար
1. Irիրք
Cirq-ը ստեղծվել է Google-ի Quantum AI թիմի կողմից: Այն օգտագործվում է քվանտային սխեմաների նախագծման և կատարելագործման համար, որոնք այնուհետև փորձարկվում են քվանտային համակարգիչների և սիմուլյատորների վրա: Cirq-ը ֆանտաստիկ է, քանի որ այն առաջարկում է զարգացման սիմուլյատորներ, որոնք բավականին նման են իրական կյանքում տեսածներին:
Սա ենթադրում է, որ գրադարանն աշխատում է NISQ-ի (Աղմկոտ միջանկյալ մասշտաբի քվանտ) շրջապատող ապարատային մանրամասների միջոցով, որպեսզի մենք կարողանանք վստահ լինել, որ ալգորիթմը կամ սխեման կարող է գործարկվել իրական քվանտային համակարգչի վրա՝ ավարտվելուց հետո:
Արդյունքում, այն ունի ներուժ՝ օգտագործելու հարմարվողական և տեղակայվող քվանտային սխեմաներ ստեղծելու համար: Այն ունի նաև փոխգործունակության առանձնահատկություններ: Ծրագրաշար, որը ներմուծում և արտահանում է քվանտային սխեմաներ և սիմուլյացիաներ, օրինակ:
Քվանտային համակարգիչների ծրագրավորման շրջանակ, որոնք բաց կոդով են: Cirq-ը ա Python ծրագրային փաթեթ, որը թույլ է տալիս ստեղծել, մանիպուլացնել և օպտիմիզացնել քվանտային սխեմաներ՝ նախքան դրանք քվանտային համակարգիչների և սիմուլյատորների վրա գործարկելը:
Cirq-ը արդյունավետ աբստրակցիա է այսօրվա աղմկոտ միջանկյալ մասշտաբի քվանտային համակարգիչների հետ գործ ունենալու համար, որտեղ ապարատային պահանջները կարևոր են գերժամանակակից արդյունքների հասնելու համար:
Հատկություններ
- Կուբիտների վրա գործող դարպասներից դուք կարող եք սովորել, թե ինչպես նախագծել քվանտային սխեմաներ: Իմացեք, թե ինչ է Moment-ը և ինչպես կարող են ներդնելու տարբեր մարտավարություններ օգնել ձեզ կառուցել ձեր իդեալական շղթան: Իմացեք, թե ինչպես կտրատել և կտրատել սխեմաներ՝ նոր և կատարելագործված սխեմաներ ստեղծելու համար:
- Տեխնոլոգիաների սահմանափակումները զգալի ազդեցություն ունեն այն բանի վրա, թե արդյոք սխեման կարող է իրականացվել ժամանակակից սարքավորումների վրա, թե ոչ: Իմացեք, թե ինչպես ծրագրավորել Google-ի Quantum Computing Service-ը և ինչպես ստեղծել սարքեր՝ լուծելու այս սահմանափակումները:
- Ե՛վ ալիքային ֆունկցիաները, և՛ խտության մատրիցները Cirq-ում ներկառուցված սիմուլյատորներ ունեն: Մոնտե Կառլոյի կամ լրիվ խտության մատրիցային սիմուլյացիաները կարող են օգտագործվել աղմկոտ քվանտային ալիքները լուծելու համար:
- Google-ի քվանտային պրոցեսորների վրա թեստեր իրականացնելու համար Cirq-ը համագործակցում է Quantum Computing Service-ի հետ:
2. ProjectQ
ETH Zurich-ը ստեղծեց ProjectQ-ը՝ բաց կոդով քվանտային հաշվողական ծրագրաշարի ճարտարապետություն: Այն ապահովում է ամուր և պարզ շարահյուսություն օգտվողների համար Python-ում քվանտային հավելվածներ ստեղծելու համար: ProjectQ-ն այնուհետև կարող է վերափոխել այս սկրիպտները ցանկացած ձևի back-end-ի, լինի դա դասական համակարգչային սիմուլյատոր, թե քվանտային պրոցեսոր:
Այնուհետև ProjectQ-ը կարող է վերափոխել այս հավելվածները ցանկացած տեսակի հետին պլանների, օրինակ՝ դասական համակարգչային սիմուլյատորի կամ քվանտային պրոցեսորի, ինչպիսին է IBM Quantum Experience հարթակը:
Հատկություններ
- ՏՏ-ն բարձր մակարդակի է ծրագրավորման լեզու քվանտային ծրագրերի համար։
- Այն ունի մոդուլային և հարմարվողական կոմպիլյատոր:
- Այն նաև առաջարկում է մի շարք ապարատային և ծրագրային ապահովման հետին պլաններ:
- Քվանտային համակարգչային գրադարան (FermiLib) ֆերմիոնական խնդիրների լուծման համար
- IBM Quantum Experience չիպը, AQT սարքերը, AWS Braket-ը և IonQ ծառայության կողմից տրամադրվող սարքերը կարող են օգտագործվել քվանտային ալգորիթմներ գործարկելու համար:
- Աբստրակցիայի ավելի բարձր մակարդակի դեպքում քվանտային ծրագրերը կարող են ընդօրինակվել (օրինակ՝ ընդօրինակելով մեծ օրակուլների գործողությունները՝ դրանք ցածր մակարդակի դարպասների վրա հավաքելու փոխարեն)
- Դասական համակարգիչների վրա քվանտային ծրագրերը կարող են մոդելավորվել:
3. Tensoflow Quantum
Python շրջանակը TensorFlow Quantum (TFQ) նախատեսված է քվանտի համար Machine Learning. TFQ-ն TensorFlow հավելվածի շրջանակ է, որը թույլ է տալիս քվանտային ալգորիթմի և մեքենայական ուսուցման հետազոտողներին օգտագործել Google-ի քվանտային հաշվողական շրջանակները անմիջապես TensorFlow-ից:
TensorFlow Quantum-ը ծրագիր է, որը կենտրոնանում է քվանտային տվյալների և քվանտային-դասական հիբրիդային մոդելների ստեղծման վրա։ Այն համատեղում է Cirq-ի կողմից մշակված քվանտային հաշվողական տեխնիկան և տրամաբանությունը TensorFlow API-ների, ինչպես նաև բարձր արդյունավետության քվանտային շղթայի սիմուլյատորների հետ:
TFQ շրջանակը կարող է օգտագործվել ինչպես ավանդական, այնպես էլ հիբրիդային մոդելներ գործարկելու համար, օրինակ՝ Quantum CNN (QCNN): Արդյունքում, TFQ-ն կարող է օգտագործվել ցանկացած խնդրի համար, որին նախկինում անհնար էր պատասխանել՝ օգտագործելով ավանդական մոտեցումները: Իրական աշխարհի որոշ խնդիրներին պատասխանելու համար սկսեք TFQ-ից՝ քվանտային կամ քվանտ-դասական հիբրիդային մոդելներ ստեղծելու համար:
Հատկություններ
- Հետազոտողները կարող են օգտագործել TFQ՝ ստեղծելու թենզորներ՝ օգտագործելով քվանտային տվյալների հավաքածուներ, քվանտային մոդելներ և պայմանական կառավարման պարամետրեր մեկ հաշվողական ցանցում:
- Տենսորները օգտագործվում են քվանտային տվյալների պահպանման համար (թվերի բազմաչափ զանգված): Քվանտային տվյալների յուրաքանչյուր տենզոր նկարագրվում է որպես Cirq քվանտային շղթա, որը ստեղծում է քվանտային տվյալներ թռիչքի ժամանակ:
- Հետազոտողը կարող է օգտագործել Cirq-ը քվանտի նախատիպի համար նյարդային ցանց որը հետագայում կներառվի TensorFlow հաշվարկային գրաֆիկում:
- Բազմաթիվ քվանտային սխեմաներ միաժամանակ վարժեցնելու և գործարկելու կարողությունը TensorFlow Quantum-ի հիմնական հատկանիշն է:
4. Ընկալել
Perceval-ը բաց կոդով շրջանակ է ֆոտոնիկ քվանտային համակարգիչների ծրագրավորման համար, որը մշակվել է Perceval ֆրանսիական բիզնեսի կողմից, որը կենտրոնացած է լույսի մանիպուլյացիայի վրա հիմնված նոր սերնդի քվանտային համակարգիչների ստեղծման վրա:
Perceval-ն առաջարկում է գործիքներ գծային օպտիկական բաղադրիչներից սխեմաներ կազմելու, մեկ ֆոտոն աղբյուրների սահմանման, Fock վիճակների մանիպուլյացիայի, քվանտային սիմուլյացիաների գործարկման, հրապարակված փորձարարական փաստաթղթերի վերարտադրման և նոր սերնդի քվանտային ալգորիթմների փորձարկումների համար պարզ օբյեկտի վրա հիմնված Python API-ի միջոցով:
Դրա նպատակն է լինել ուղեկից գործիք՝ քվանտային ֆոտոնային սխեմաների կառուցման համար՝ դրանց դիզայնը մոդելավորելու և կատարելագործելու, ինչպես իդեալական, այնպես էլ իրական վարքագիծը մոդելավորելու և դրանք կառավարելու ստանդարտ ինտերֆեյս առաջարկելու համար:
Այն օպտիմիզացված է տեղական աշխատասեղանի վրա աշխատելու համար՝ HPC կլաստերների համար բազմաթիվ բարելավումներով, և ապահովում է մուտք դեպի բարդ հետնամասեր՝ ֆոտոնային սխեմաների վրա քվանտային ալգորիթմների թվային և խորհրդանշական մոդելավորման համար:
Ալգորիթմներ և բարդ գծային օպտիկական սխեմաներ ստեղծելու համար կարող եք նաև օգտագործել մի շարք հավաքովի բաղադրիչներ: Հասանելի է հայտնի ալգորիթմների գրադարանը, ինչպես նաև դասեր, թե ինչպես օգտագործել դրանք:
Դուք կարող եք նաև օգտագործել մի քանի տող կոդ՝ փորձեր կատարելու համար՝ ալգորիթմները ճշգրտելու, փորձարարական տվյալների հետ համեմատելու և հրապարակված հրապարակումները վերստեղծելու համար:
Հատկություններ
- Իր տեսակի մեջ եզակի ճարտարապետություն, որն ամբողջությամբ նվիրված է գծային օպտիկայի և ֆոտոնիկ քվանտային հաշվիչներին
- Նախագիծը բաց կոդով նախագիծ է՝ մոդուլային ճարտարապետությամբ, որը ողջունում է համայնքի ներդրումները:
- Օգտագործելով հավաքովի բաղադրիչների հսկայական գրադարան, ստեղծեք ալգորիթմներ և բարդ գծային օպտիկայի սխեմաներ: Հասանելի է հայտնի ալգորիթմների գրադարանը, ինչպես նաև դասեր, թե ինչպես օգտագործել դրանք:
- Փորձեք ալգորիթմների հետ՝ դրանք ճշգրտելու համար, համեմատեք դրանք փորձարարական տվյալների հետ և պատճենեք առկա հրապարակումները մի քանի տող կոդի մեջ:
- Ֆոտոնային սխեմաների վրա քվանտային ալգորիթմները ընդօրինակելու համար օգտագործեք բարդ հետնամասեր: Perceval-ը նախագծված է տեղական աշխատասեղանի վրա աշխատելու համար՝ թվային և խորհրդանշական կատարողականությամբ, HPC կլաստերների համար բազմաթիվ բարելավումներով:
5. Կիսկիթ
Մենք գիտենք, որ եթե մենք խոսում ենք հաջորդ սերնդի տեխնոլոգիաների մասին, ապա IBM-ն առաջարկելու բան կունենա: Դա, անշուշտ, անում է: QisKit բաց կոդով հարթակ է քվանտային ծրագրերի մշակման համար:
Qiskit-ը IBM-ի կողմից ֆինանսավորվող ծրագրային շրջանակ է, որն օգտատերերի համար հեշտացնում է դրա մասին տեղեկանալը քվանտ հաշվարկ. Քանի որ քվանտային համակարգիչները դժվար է ձեռք բերել, դուք կարող եք օգտագործել այնպիսի ամպային մատակարար, ինչպիսին է IBM-ի Qiskit գործիքակազմը՝ դրանցից օգտվելու համար:
Այն լիովին անվճար է օգտագործման համար, և ամբողջ ծածկագիրը կա բաց աղբյուր. Կա առցանց դասագիրք, որը ձեզ սովորեցնում է քվանտային ֆիզիկայի բոլոր հիմունքները, որը շատ օգտակար է սկսնակների համար, ովքեր ծանոթ չեն թեմային:
Քվանտային համակարգիչները կարող են օգտագործվել իմպուլսների, սխեմաների և կիրառական մոդուլների մակարդակով:
Հատկություններ
- Տարբեր մակարդակների օգտատերերը կարող են օգտագործել Qiskit-ը հետազոտության և հավելվածների մշակման համար, քանի որ այն գալիս է քվանտային դարպասների ամբողջական հավաքածուով և մի շարք նախապես կառուցված սխեմաներով:
- Դուք կարող եք օգտագործել Qiskit Runtime-ը ամպի վրա հիմնված պրոցեսորների, QPU-ների և GPU-ների վրա քվանտային հավելվածները համակարգելու համար, ինչպես նաև իրական քվանտային պրոցեսորների վրա գործողությունները գործարկելու և պլանավորելու համար:
- Տրանսպիլյատորը վերածում է Qiskit կոդը արդյունավետ սխեմայի՝ օգտագործելով backend-ի հայրենի դարպասների հավաքածուն՝ թույլ տալով օգտվողներին նախագծել ցանկացած քվանտային պրոցեսորի կամ ճարտարապետության համար՝ նվազագույն մուտքերով:
Եզրափակում
Ամփոփելու համար նշենք, որ քվանտային համակարգիչները կարճ ժամանակում կարող են արագ ներթափանցել այսօրվա գաղտնագրման տեխնիկան, մինչդեռ այժմ հասանելի ամենամեծ գերհամակարգիչը տարիներ է պահանջում:
Չնայած այն հանգամանքին, որ քվանտային համակարգիչները կկարողանան կոտրել այսօրվա գաղտնագրման սխեմաներից շատերը, ակնկալվում է, որ նրանք կմշակեն հաքերից պաշտպանվող այլընտրանքներ: Քվանտային համակարգիչները ֆանտաստիկ են օպտիմիզացման խնդիրները լուծելու գործում:
Թողնել գրառում