Vissa matematiska problem är så komplicerade att de kan köra ner till och med världens mest kraftfulla superdatorer. Men en vild ny gräns inom datoranvändning som tillämpar reglerna för kvantvärlden erbjuder ett annat tillvägagångssätt.

En ny studie ledd av en fysiker vid Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), publiceras i tidskriften Vetenskapliga rapporter , beskriver hur en kvantberäkningsteknik som kallas "kvantglödgning" kan användas för att lösa problem som är relevanta för grundläggande frågor inom kärnfysik om de subatomära byggstenarna i all materia. Det kan också hjälpa till att svara på andra irriterande frågor inom vetenskap och industri, för.

Söker en kvantlösning på riktigt stora problem

"Det finns ingen kvantglödgningsalgoritm för de problem som vi försöker lösa, " sa Chia Cheng "Jason" Chang, en RIKEN iTHEMS-stipendiat vid Berkeley Labs Nuclear Science Division och en forskare vid RIKEN, ett vetenskapligt institut i Japan.

"Problemen vi tittar på är verkligen riktigt stor, sade Chang, som ledde det internationella teamet bakom studien. "Tanken här är att kvantglödgaren kan utvärdera ett stort antal variabler samtidigt och returnera rätt lösning i slutändan."

Samma problemlösningsalgoritm som Chang tog fram för den senaste studien, och som är tillgänglig för allmänheten via öppen källkod, skulle potentiellt kunna anpassas och skalas för användning inom systemteknik och driftforskning, till exempel, eller i andra industriapplikationer.

Klassisk algebra med en kvantdator

"Vi kokar ihop små "leksaksexempel" bara för att utveckla hur en algoritm fungerar. Enkelheten med nuvarande kvantglödgare är att lösningen är klassisk – liknar att göra algebra med en kvantdator. Du kan kontrollera och förstå vad du gör med en kvantglödgningsmedel på ett enkelt sätt, utan den massiva omkostnaden för att verifiera lösningen klassiskt."

Changs team använde en kommersiell kvantglödgare i Burnaby, Kanada, kallas D-Wave 2000Q som har supraledande elektroniska element kylda till extrema temperaturer för att utföra sina beräkningar.

Tillgång till D-Wave-glödgarn gavs via Oak Ridge Leadership Computing Facility vid Oak Ridge National Laboratory (ORNL). "Dessa metoder kommer att hjälpa oss att testa kvantdatorers löfte för att lösa problem i tillämpad matematik som är viktiga för det amerikanska energidepartementets vetenskapliga beräkningsuppdrag, " sa Travis Humble, direktör för ORNL:s Quantum Computing Institute.

Kvantdata:En etta, en nolla, eller båda samtidigt

Det finns för närvarande två av dessa maskiner i drift som är tillgängliga för allmänheten. De fungerar genom att tillämpa en vanlig regel inom fysiken:System i fysiken tenderar att söka efter deras lägsta energitillstånd. Till exempel, i en serie av branta kullar och djupa dalar, en person som korsar denna terräng tenderar att hamna i den djupaste dalen, eftersom det tar mycket energi att klättra ur den och minsta mängd energi att bosätta sig i denna dal.

Glödgaren tillämpar denna regel vid beräkningar. I en vanlig dator, minnet lagras i en serie bitar som är upptagna av antingen en eller en nolla. Men kvantberäkning introducerar ett nytt paradigm i beräkningar:kvantbitar, eller qubits. Med qubits, information kan existera som antingen en, en nolla, eller båda samtidigt. Denna egenskap gör kvantdatorer bättre lämpade att lösa vissa problem med ett mycket stort antal möjliga variabler som måste övervägas för en lösning.

Var och en av qubitarna som används i den senaste studien producerar slutligen ett resultat av antingen en etta eller en nolla genom att tillämpa regeln för lägsta energitillstånd, och forskare testade algoritmen med upp till 30 logiska qubits.

Algoritmen som Chang utvecklade för att köra på kvantglödgaren kan lösa polynomekvationer, som är ekvationer som kan ha både tal och variabler och är inställda på att summera till noll. En variabel kan representera vilket tal som helst i ett stort antal tal.

När det finns "färre men mycket täta beräkningar"

Berkeley Lab och angränsande UC Berkeley har blivit en grogrund för FoU inom det framväxande området kvantinformationsvetenskap, och förra året tillkännagav bildandet av ett partnerskap som heter Berkeley Quantum för att främja detta område.

Chang sa att kvantglödgningsmetoden som användes i studien, även känd som adiabatisk kvantberäkning, "fungerar bra för färre men mycket täta beräkningar, " och att tekniken tilltalade honom eftersom kvantmekanikens regler är bekanta för honom som fysiker.

Datautmatningen från annealern var en serie lösningar för ekvationerna sorterade i kolumner och rader. Dessa data mappades sedan till en representation av glödgarens qubits, Chang förklarade, och huvuddelen av algoritmen utformades för att korrekt ta hänsyn till styrkan i interaktionen mellan glödgarens qubits. "Vi upprepade processen tusentals gånger" för att hjälpa till att validera resultaten, han sa.

"Att lösa systemet klassiskt med detta tillvägagångssätt skulle ta exponentiellt lång tid att slutföra, men att verifiera lösningen var mycket snabb" med glödgarn, han sa, eftersom det löste ett klassiskt problem med en enda lösning. Om problemet var kvant till naturen, lösningen skulle förväntas vara annorlunda varje gång du mäter den.

Verkliga applikationer för en kvantalgoritm

Eftersom kvantdatorer är utrustade med fler qubits som gör att de kan lösa mer komplexa problem snabbare, de kan också potentiellt leda till energibesparingar genom att minska användningen av mycket större superdatorer som kan ta mycket längre tid att lösa samma problem.

Kvantmetoden ger direkta och verifierbara lösningar inom räckhåll för problem som involverar "icke-linjära" system - där resultatet av en ekvation inte stämmer överens med ingångsvärdena. Icke-linjära ekvationer är problematiska eftersom de kan verka mer oförutsägbara eller kaotiska än andra "linjära" problem som är mycket mer enkla och lösbara.

Chang sökte hjälp av kvantberäkningsexperter inom kvantberäkning både i USA och i Japan för att utveckla den framgångsrikt testade algoritmen. Han sa att han är hoppfull att algoritmen i slutändan kommer att visa sig användbar för beräkningar som kan testa hur subatomära kvarkar beter sig och interagerar med andra subatomära partiklar i atomernas kärnor.

Även om det kommer att bli ett spännande nästa steg att arbeta med att tillämpa algoritmen för att lösa kärnfysikproblem, "Denna algoritm är mycket mer allmän än bara för kärnvetenskap, ", konstaterade Chang. "Det skulle vara spännande att hitta nya sätt att använda dessa nya datorer."