Perguntas e respostas com o Dr. Stéphanie Simmons
Fundador e Diretor Quântico da Photonic
Foto: BusinessWire
Quais são as aplicações mais transformadoras ou estimulantes da computação quântica, em geral e nas áreas de manufatura, química e saúde?
O que é entusiasmante na comercialização de qualquer ramo da física – que é o que estamos a fazer agora com a computação quântica – é que aplicações realmente impactantes podem não ser óbvias à primeira vista. Não podemos dizer neste momento quais serão as aplicações mais transformadoras, pois estamos nas fases iniciais de compreensão das possibilidades. Pense nos primeiros dias dos transistores. Esperava-se que uma aplicação importante identificada para os transistores na época de sua invenção fossem os aparelhos auditivos. O que foi inesperado foi a forma fundamental como revolucionariam os dispositivos eletrônicos, especialmente os computadores modernos.
Dito isto, uma das principais aplicações de processadores quânticos distribuídos em grande escala que vemos é no campo da ciência dos materiais, porque embora haja muito que você pode fazer tradicionalmente, há certas coisas – desde simulação química ou projeto químico – que não temos as ferramentas certas disponíveis porque os computadores clássicos não conseguem resolver fisicamente esses problemas com os recursos numericamente possíveis. Existem interações químicas que requerem apenas toda a complexidade da matemática quântica para poder chegar à resposta correta com algum grau de precisão, por isso será diferente conseguir desbloquear essa capacidade. Construir essa abordagem e aplicar essas habilidades nos dará um novo conjunto de ferramentas que podem ajudar o trabalho da química e da ciência dos materiais e abrir novas oportunidades do ponto de vista do design. É uma nova maneira de lidar com soluções.
Você pode explicar a principal diferença entre algoritmos clássicos e algoritmos quânticos?
Para entender a diferença entre os dois tipos de algoritmos, é útil primeiro entender a superposição, que é uma propriedade dos estados quânticos que permite que os computadores quânticos façam coisas que os computadores clássicos não poderiam fazer. Superposição é a capacidade de um sistema quântico existir em uma combinação de múltiplos estados, e a superposição pode ser descrita por algo chamado função de onda, que é uma função cujo valor em qualquer ponto está relacionado à probabilidade de o sistema existir. no caso correspondente a esse ponto quando medido.
Enquanto os algoritmos clássicos são projetados para usar casos muito simples, peças discretas de informação codificadas como 0 ou 1, os algoritmos quânticos dependem de perturbações de funções de onda que descrevem estados quânticos para computação eficiente, o que não é uma capacidade disponível para computadores clássicos. Durante a computação quântica, as funções de onda perturbam-se de tal forma que as amplitudes das soluções erradas se cancelam, enquanto as amplitudes das soluções certas sobrevivem. Devido à natureza única dos computadores clássicos, descrever interações entre funções de onda com um computador clássico consome recursos, dificultando a simulação eficaz de sistemas quânticos, incluindo computadores quânticos.
Quais são os principais obstáculos que os pesquisadores enfrentam atualmente ao tentar modelar objetos usando métodos computacionais clássicos?
O maior desafio neste momento é que não temos as ferramentas perfeitas e adequadas à finalidade. Com as ferramentas atuais, pequenas moléculas podem ser modeladas, mas há sempre um compromisso entre o tamanho do sistema que está sendo modelado e a precisão da simulação devido às limitações dos sistemas clássicos. A aplicação é muito limitada a moléculas grandes, tornando-as inacessíveis para muitas aplicações. Com os catalisadores, por exemplo, não existe uma maneira simples de modelar a mecânica quântica desses processos químicos com algoritmos clássicos – está apenas fora do escopo do que pode ser feito com sistemas clássicos em termos de tempo e poder computacional. No entanto, se pudermos abrir as ferramentas de design para “todos os produtos químicos” e “todos os materiais” – isso abrirá todo um novo reino de possibilidades. Relativamente à tecnologia quântica que irá alimentar estes dispositivos, necessitamos de sistemas fiáveis e com capacidade suficiente para podermos utilizar algoritmos que permitam acelerar o processo de deteção.
Esperamos que, mesmo que existam sistemas quânticos comercialmente relevantes, os investigadores não se voltem exclusivamente para a computação quântica. Haverá métodos mistos, onde os sistemas clássicos e quânticos serão combinados para aumentar as partes do processo onde cada um é bem-sucedido.
Como a computação quântica pode superar as limitações dos métodos clássicos de modelagem de materiais?
Modelagem importante de aplicações, incluindo química, baterias, catalisadores, design de medicamentos, etc., requer simulação de moléculas. As moléculas são governadas por efeitos quânticos, o que torna os computadores quânticos muito importantes para essas aplicações. Os computadores quânticos podem obter simulações de sistemas quânticos com maior precisão do que os computadores clássicos e com menos recursos. Os computadores quânticos também podem lidar com grandes sistemas moleculares e reações que não podem ser controladas em um computador clássico.
Há todo um campo dedicado ao projeto de algoritmos quânticos e estimativa de recursos, com foco em quantos qubits e quanto tempo será necessário para implementar o algoritmo, como programar o problema e que tipo de qubits/qual método de computação quântica pode ser mais adequado para esse problema específico. Ser capaz de aumentar o número de tarefas de computação quântica que os computadores antigos podem realizar, com o poder computacional e a habilidade dos computadores antigos, estabelecerá as melhores condições para tomar medidas na modelagem de materiais.
Como a fotônica contribui para o desenvolvimento de computadores quânticos em geral e para os esforços de modelagem de materiais?
Atualmente, existem muitas maneiras de desenvolver um computador quântico usando diferentes materiais e métodos para a construção de um bit quântico, ou qubit. Qubits podem ser considerados o micro equivalente de um sistema de computador clássico. Neste ponto, a indústria ainda não se estabeleceu num design dominante, pelo que cada uma destas abordagens fornece informações sobre aspectos-chave dos computadores quânticos que ajudam a avançar a tecnologia quântica.
Photonic constrói um computador quântico usando um centro T em silício como nosso qubit. O T Center oferece uma solução única para um dos principais desafios no caminho para a adoção e adoção em massa, que é a ameaça da distribuição tangível. O centro T é um novo candidato qubit para tecnologia quântica em larga escala – há cinco anos nós o introduzimos como um qubit potencial, caracterizamos o centro T e desenvolvemos propriedades que poderiam ser usadas em aplicações quânticas. Usando esse conhecimento, projetamos e demonstramos com sucesso propriedades críticas, incluindo longos tempos paralelos, capacidade de executar tarefas locais e distribuição escalável.
Nossa arquitetura vem de uma abordagem de design de sistemas, começando com os objetivos de tecnologia quântica eficiente – dimensionamento, rede, integração com data centers e infraestrutura de comunicações existentes, e trabalhando de trás para frente para informar o design.
O emaranhamento é um recurso quântico e a “cola” da computação quântica em rede. A captura pode ser considerada eletricidade – ela pode ser distribuída e usada em diferentes áreas para diferentes aplicações. Em um computador quântico distribuído, emaranhados são criados e usados para realizar operações em qubits que podem estar em locais físicos diferentes uns dos outros. No nosso caso, priorizamos a construção de um sistema escalável que possa ser distribuído de forma eficiente e consuma persistência usando elementos da infraestrutura de telecomunicações existente. Os algoritmos quânticos em grande escala executados na maioria dos computadores quânticos exigem um grande número de cálculos distribuídos para funcionar com eficiência.
Portanto, nossos esforços para avançar no desenvolvimento da computação quântica horizontal promoverão o acesso de engenheiros, cientistas de materiais e outros ao redor do mundo à qualidade e quantidade de qubits lógicos (grupos de qubits que trabalham juntos para aumentar a confiabilidade) necessários para uso. esse tipo de algoritmo avançará a ciência dos materiais.
Existem certos algoritmos quânticos que se mostram promissores em colmatar a lacuna entre os limites da tecnologia atual e a necessidade de inovação?
No atual estágio de desenvolvimento, estão sendo desenvolvidos algoritmos clássicos que são capazes de estimar determinados sistemas, porém os métodos conhecidos não conseguem atingir o nível de precisão exigido para as aplicações mais adequadas. A trotterização pode ser usada para aplicações químicas quânticas de pequenas moléculas que são inacessíveis aos computadores primitivos de hoje e, à medida que avançamos para sistemas maiores, algoritmos como qubitização e autosolventes quânticos variacionais se tornarão mais eficientes.
Existem muitos algoritmos ativos que se mostram promissores no design de materiais, mas um grande desafio que a indústria está trabalhando para superar é a falta de hardware quântico grande o suficiente para usá-los. Neste ponto, os algoritmos ainda estão ligados ao poder do hardware primitivo até que grandes computadores quânticos estejam disponíveis.
Como os pesquisadores e engenheiros podem usar esses algoritmos para projetar e descobrir coisas novas? Qual é a aparência de um aplicativo do mundo real?
Como ainda não temos grandes computadores quânticos na Internet, a resposta à pergunta “O que a vontade Não se sabe como será a aplicação no mundo real, mas temos algumas boas ideias sobre como ela começará. Sabemos que os computadores quânticos são muito eficientes no cálculo das estruturas das moléculas, e sabemos que o problema de projeto requer a busca em um grande espaço de moléculas possíveis, por isso é razoável esperar que um método híbrido quântico-clássico possa ser usado para aproveitar o poder de ambos os sistemas de computador – um computador clássico pode ser usado para criar materiais, e um computador quântico pode ser usado para acelerar os candidatos a encontrar o melhor material em uma lista criada por um computador clássico.
Para aqueles interessados em ver como seria o desenvolvimento de algoritmos de computador quântico, existem kits de desenvolvimento quântico disponíveis que oferecem oportunidades para escrever e modificar os códigos, selecionar o tipo de hardware quântico original no qual você gostaria de simular/executar seu programa. e faça uma estimativa de recursos quânticos. Um exemplo é o Kit de Desenvolvimento Quantum do Microsoft Azure.
Dado o atual estágio de desenvolvimento, quais são os prazos realistas para que estas aplicações se tornem comerciais?
Os cronogramas de computação quântica comercialmente relevantes variam dependendo de para quem você pergunta. Acreditamos que haverá computação quântica comercial e acesso ao quantum como serviço disponível em menos de cinco anos. A química, e a ciência dos materiais em particular, é uma das aplicações onde existem casos de uso conhecidos, por isso esperamos que este campo seja um dos primeiros a adotá-lo, impulsionando descobertas científicas que tenham um impacto global.
Sobre o Dr. Stéphanie Simmons
Dr. Stephanie Simmons é fundadora e diretora quântica da Photonic, impulsionando a visão tecnológica para tecnologias quânticas de próxima geração baseadas em qubits de spin de silício fotoacoplados. Ele é um especialista líder mundial em tecnologia quântica, interfaces spin-fóton de silício, dinâmica e controle de spin de matéria condensada, fotônica integrada de silício e óptica quântica. Stephanie é copresidente do conselho consultivo da Estratégia Nacional Quântica do Canadá, Cátedra de Pesquisa Tier 2 do Canadá em Tecnologias Quânticas de Silício e bolsista do Instituto Canadense de Pesquisa Avançada em Ciência da Informação Quântica. Ele também é professor do Departamento de Física da Simon Fraser University (SFU), onde lidera o grupo de pesquisa Silicon Quantum Technology.
