量子跃迁：障碍依然存在，但计算机革命即将来临

　　推销员汤姆即将上路，为期一个月的旅程，拜访客户和销售前景，他将前往美国50个地方。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。

　　汤姆需要用三个优先级来优化这次旅行。首先，他必须最大化每个客户的时间;其次，他必须在尽可能以最短的距离完成这次旅行;最后，他必须尽可能的降低做这件事的成本。

　　这一经典的“旅行推销员问题”，已经延续了几十年，目前量子计算机可以在几秒钟内将它解决。

　　路径优化是量子计算机的一个亮点，但它也在模拟化学化合物，发现DNA序列中的模式，优化金融组合和预测天气。量子计算机的使用也会比传统的自动驾驶汽车更安全有效，这项技术还可能会彻底改变保险业的风险分析。

　　简而言之，问题越复杂，涉及的变量越多，量子计算的效果就越好。这也是该领域在35多年的时间里让科学家们一直在追求这个领域的原因。

　　而今越来越多的证据表明，量子计算正接近现实。投资资本正在流入市场，一些量子计算机开发商正讨论最快在明年展示超级计算机级系统的原型。

　　量子创业公司IonQ表示，上个月公司已经完成了2200万美元的融资，目标是在12个月内制造出通用的量子处理器。这是该领域的创业公司在今年第二次获得的大笔资金。今年3月，Rigetti电脑公司表示已经筹集了6400万美元，预计明年将展出一台机器，在某些任务中它将超越世界上最大的超级计算机。今年3月，IBM公司在其公共云上安装了量子处理器，并邀请研究人员对其进行实验。此前，D-Wave Systems公司宣布将一台巨大的量子计算机以1500万美元的价格卖给一位未透露姓名的客户。今年7月，一份报告称谷歌公司还计划通过云服务向研究人员提供其新的量子计算技术。

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　　就在三年前，专家们还在争论量子计算机是否还能建成，现在的共识是：这只是时间问题，而又不仅仅是时间问题。“对于连贯的、有能力的系统来说，主要的障碍已经解决了。”Rigetti工程主管Andrew Bestwick说，“现在面临的主要挑战是如何利用小型系统上的演示，并以高度可伸缩的形式实现它。”

　　这也可能打开一个利润丰厚的新市场。目前它的规模很小，但增长速度很快。市场研究公司预计，到2022年量子计算机的年销售额将增长24%，达到将近25亿美元。市场研究媒体公司则更为乐观，预计2020年的年销售额将达到50亿美元。

　　绝佳的时机

　　摩尔定律已经推动了计算机行业50多年的发展，但它似乎终于失去了动力，量子计算机可以开启一个计算能力发展的新时代。

　　这是我们迫切需要的。物联网有望使网络变得更加复杂，这样一来我们就需要全新的网络管理方法，这是一项非常适合量子技术的任务。此外，物联网数据的爆炸性增长，需要新的分析方法来进行分析这一切。而那些正在寻找新的效率和收入来寻求数字化转型的组织将会发现，量子科技打开了巨大的新机遇。

　　这是否就意味着是时候在这些英特尔服务器上挂一个“出售”的标志了呢?还没有。在量子计算机发展前线的人们说，用户有望在未来几年内看到切实的利益，但那些能在几秒钟内破解256位加密代码的吹嘘机器，仍需10年或更久才能实现。D-Wave是目前唯一一家运输商业量子计算机的公司，专家们质疑它的技术是否真的是“真正的”量子计算机。IBM、谷歌和微软等大型企业都已建立了自己的计划，但市场四分五裂、群龙无首，围绕建筑细节仍在争论不休。

　　但现在开始思考量子技术可以解决的问题还为时过早，诸如优化交通路线、绘制分子交互、优化股票市场组合和预测天气等指数复杂度的任务。这就需要理解量子计算的中位和量子位的不同之处。

　　比特和量子位

　　量子力学的原理还是会让一般人很困惑，以因此专家们倾向于用传统的计算方法来描述计算技术。

　　主流的数字计算机是基于二进制算术的，其中数字被表示为1和0的组合。使用这些二进制数字或二进制数字进行计算的速度非常慢，但它有一个优势，无论在on或off状态下都可以很好地使用晶体管。当你在一个问题上抛出足够多的晶体管时，它们便可以以目眩的速度完成二进制运算。这就是二进制数字计算机的工作原理。

　　传统计算机技术擅长于快速地对大量数据进行简单的计算，但他们无法很好地适应多个相互依赖的变量的问题，比如旅行推销员问题。这也给量子计算机带来用武之地。

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　　量子位是量子的位元，但它们要复杂得多。一个比特是0或1，而量子位可以是0、1或其他。其他的东西可以是1/2、9/16、123/128，或者多维轴上的其他点。如果有一点是一条水平线，那么一个量子位是一个包含x、y、z轴的球体，以及在球体中任何位置表示数据的能力。这个概念通常被表示为一个膨胀的球体(如图)。这种“超级定位”特性使得量子位可以代表复杂的问题集，而二进制计算机无法做到这一点。量子计算机的另一个重要区别是被称为“纠缠”的东西，或者是量子位相互关联的能力，因此每个人都能意识到所有其他事物的状态。

　　这就意味着，量子计算机随着量子位的增加而呈指数级增长。因此，从理论上讲，一个200量子位系统的功率是100量子位系统的2的200次平方倍。相比之下，传统的数字计算机是线性增长的。专家们普遍认为，30量子位或更小的量子计算机仍然可以被传统的数字计算机所超越，但当密度超过30个量子位时，情况就会发生变化。

　　你需要一个相当大的IBM Power系统来模拟一个30量子位的设备，当到达40或45量子位的时候，你需要世界上最大的超级计算机。”IBM的量子计算技术策略和转型的副总裁兼首席技术官Scott Crowder说。

　　极其复杂的挑战

　　但量子比特也带来了一些重大挑战，其中最重要的是可靠性。电脑总是会犯错，原因包括硬件故障、环境因素以及功率的变化。这些错误很容易在数字计算机中使用校验和等简单的验证技术进行纠正。

　　量子位要复杂得多，因此也比位元更脆弱在一些量子模型中，量子位容易快速变换状态，导致经常出现错误。多年来，如何解决这个所谓的“一致性”问题一直困扰着开发人员。“如果你有一秒钟的计算，你的一致性在100微秒之内就消失了，那么你就不会有量子计算的力量了，”爱奥克公司的首席执行官说。“那么结果也会是错误的。”使问题更加复杂的是量子位的相互依赖，这使得测量和隔离错误更加困难。事实上，测量一个量子位的过程会导致它进入一个错误状态，IBM的克劳德表示。

　　IBM在2015年下半年宣布了解决量子比特错误修正和可扩展性问题的重大突破。它已经成功地使用了量子位来解决彼此的错误，但解决方案并不完美，因为需要1000个或更多的量子位来监视单个的错误。这个问题不仅抑制了性能问题，而且限制了可伸缩性。

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　　开发商们正在解决的另一个问题是对热量的控制。大多数基于格的方法都需要超级冷却，这就限制了数据中心的环境。例如，D-Wave公司的700立方英尺处理引擎(左图)是一种低温制冷设备，它将量子处理器冷却到温度低于星际空间180倍的温度。IBM和Rigetti公司也在追求超导体系统，这些系统需要极低的温度。

　　IonQ公司有一种不同的方法被称为“捕获离子”，它使用激光冷却和分离单个离子。这使得量子位更容易控制，从而也更可预测。该公司预计，trapped-ion技术将使其电脑在室温下运行，尽管尚未制造出原型机。

　　一个误解

　　关于量子计算机的一个常见误解是，它们将取代数字计算机。事实上，这两种架构是适合不同类型的问题。对于涉及基本算法的大多数常见数据处理任务，数字计算机在未来的许多年里将会一直是好的解决方案。

　　量子计算机更适合于复杂性增加作为变量数量的指数的问题。IonQ公司的Moehring将化肥生产作为一个量子计算机将解决传统计算机无法解决的问题。量子计算机给出的答案是世界上大约2%的能源都用于化肥生产，这是一个昂贵的过程，自然处理得更加巧妙。了解如何复制自然过程需要分子建模，这是一个随潜在的相互作用而呈指数增长的问题。“即使是一个尺寸适中的分子，世界上最强大的经典计算机也无法模拟它的相互作用，”他说，“而且他们永远不会，因为传统的计算机无法达到足够的规模。”

　　另一种误解是量子计算机只有一种。事实上，有好几种，大多数商业活动都集中在三种架构上。

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　　量子门模型是由Rigetti、IonQ和IBM(如图)以不同的方式进行的。它具有足够的灵活性，可以通过编程适应各种不同的使用场景。误差校正是量子门模型最大的缺点之一。IonQ正在用被捕获的离子技术解决这个问题，而Rigetti和IBM正在追求超导量子位。

　　D-Wave使用的量子退火模型具有稳定性优势，但被认为比量子门模型更灵活。

　　由微软公司提出的拓扑量子模型被认为是这三者中技术含量最高的。它将灵活性与低错误率结合在一起，但在这一点上，它的缺点只是理论上存在：从来没有人没有人构建过。

　　市场是如此之新，以至于几乎没有达成共识，哪一种方法是最好的，参与者仍在激烈地讨论“纯”量子计算的定义和优点。目前正在运输商业量子处理器D-Wave的公司已经采用了量子化的方法，这一模式引发了相当大的争议。

　　“D-Wave的弱点在于，你需要把问题映射到一个固定的功能上，”IBM的Crowder这样表示。“我不清楚它是否会比传统的计算机更有优势，但只要它们展示了商业价值，其他的就不重要了。”

　　Rigetti公司的Bestwick同意。他说:“这就像一个特殊用途的ASIC(特定于应用程序的集成电路)，只能做一件事和一件事。”

　　D-Wave的Brownell驳斥了这样的批评，因为竞争对手为了转移人们的注意力而忽略了他们没有产品的事实。他说，D-Wave的方法和其他方案一样，都具有可扩展性和灵活性。D-Wave指出其140项美国专利和90多篇同行评审的论文作为证据。他说：“其他人正试图做一个更数学或理论上更纯粹的量子计算，但他们还需要数年时间才能解决其中的一些简单的问题。”“我们是唯一拥有真正客户的人。”

　　作为D-Wave方法可行性的证据，他提到了该公司所取得的持续的可扩展性。2011年推出的第一台机器包含128个量子位。新的2000Q量子位为2000，增加了15倍。他引用谷歌2015年的发现，在蒙特卡洛模拟中，一台D-Wave机器比单核计算机快1亿倍，他说:“我们今天所装运的机器比我们第一次装运的机器要强大数十万倍。”

　　未来五年

　　在未来的三到五年内，量子计算不太可能应用在核心科学之外的应用中。但到那时，50位量子门处理器应该开始进入市场。IBM表示，未来几年内将会开发出商用硬件。“并不会用很长时间，”他说。“我们正处在风口浪尖上。”

　　IonQ的Moehring认为，他的公司将在2022年建成的系统“不太可能解决非常大的分子动力学或优化问题，但他们将创造出我们需要发现这些应用的路线图。”Rigetti的Bestwick说，他的公司的第一个商业系统很可能是混合动力车，“使用经典计算机应用于经典计算机的部分应用，并使用量子计算来解决无法解决的部分。”

　　在信息技术领域，目前专注于将所有可能的硬件功能抽象到软件上，量子计算机行业仍然牢牢地扎根于金属硬件中。没有标准，没有对等的处理器平台，也没有参考架构。每个供应商都在推出自己的解决方案和与之配套的软件。这是否意味着一家公司将会像上世纪80年代的IBM那样来主宰量子计算领域?但是IBM的首席代表并不这么认为。

　　他表示：“IBM这样的公司提供完整的服务，但我们也需要第三方，他们对企业客户的领域有非常直观的了解。”“我们为系统的发展做出了很多努力。”

　　Crowder说，系统软件级别的编程将需要专业技能，但他预计应用程序开发人员将能够比较容易地转换到量子。他说：“你不需要成为量子专家来为量子计算机编写代码。”“你可以从GitHub上下载Python笔记来完成这一任务。”

　　在这些平台问题得到解决之前，应用程序将主要靠手工编写。风险投资公司新企业协会的负责人安德鲁?舍恩表示，现在就把赌注押在打包软件上还为时过早。“这就像在仙童半导体成立之前投资亚马逊，”他说。

　　但作为IonQ的主要投资者，NEA正在把钱放进自己嘴里。“风险资本的作用是投资于那些有机会大幅改善未来的人和公司，”他说。“量子计算完全符合在这个框架当中。”

　　如果目前的趋势继续下去，它也将越来越符合主流企业的处理框架。在量子力学模型首次发表后的37年，推销员汤姆可能很快就可以开始他的终极之旅了。

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