رایانه‌های کوانتومی می‌توانند در آینده به حل مسائلی کمک کنند که شبیه‌سازی آن‌ها با رایانه‌های معمولی بسیار دشوار است؛ از شناخت رفتار مواد در مقیاس اتمی گرفته تا بررسی واکنش‌های شیمیایی و توسعه فناوری‌های جدید انرژی. بااین‌حال، این رایانه‌ها هنوز با چالش‌هایی مانند خطاهای محاسباتی و نیاز به منابع سخت‌افزاری زیاد روبه‌رو هستند.
اکنون گروهی از پژوهشگران راهکاری تازه پیشنهاد کرده‌اند که می‌تواند شبیه‌سازی برخی پدیده‌های پیچیده را با منابع محاسباتی بسیار کمتری ممکن کند. ایده اصلی، ترکیب دو فناوری است: کیوبیت‌ها که پایه رایانه‌های کوانتومی امروزی هستند و نوسانگرهای کوانتومی که می‌توانند اطلاعات را به شیوه‌ای متفاوت ذخیره و پردازش کنند.
بر اساس پژوهشی منتشرشده در مجله علمی Physical Review X، این معماری هیبریدی در برخی محاسبات نظری می‌تواند به کاهش چشمگیر تعداد عملیات موردنیاز منجر شود؛ تا جایی که پژوهشگران از امکان کاهش منابع محاسباتی تا حدود هزار برابر در چارچوب بررسی‌شده سخن می‌گویند.
البته این دستاورد به معنای ساخته‌شدن رایانه‌ای نیست که همه مشکلات علمی را حل کند. اهمیت پژوهش در این است که شاید بتوان با استفاده هوشمندانه‌تر از سخت‌افزارهای کوانتومی، برخی محاسبات دشوار را زودتر از آنچه تصور می‌شد به مرحله اجرا رساند.
رایانه کوانتومی هیبریدی چیست؟
رایانه‌های معمولی اطلاعات را با بیت‌هایی ذخیره می‌کنند که مقدار صفر یا یک دارند. در مقابل، رایانه‌های کوانتومی از واحدهایی به نام «کیوبیت» استفاده می‌کنند که از قوانین مکانیک کوانتومی پیروی می‌کنند و می‌توانند در حالت‌هایی قرار بگیرند که با یک صفر یا یک ساده قابل توصیف نیستند.
بااین‌حال، کیوبیت‌ها برای نمایش همه انواع رفتارهای کوانتومی به یک اندازه مناسب نیستند. برای مثال، شبیه‌سازی بعضی از پدیده‌های مربوط به نور و ارتعاشات مواد با کیوبیت‌ها ممکن است به تعداد زیادی واحد محاسباتی و عملیات نیاز داشته باشد.
اینجاست که ایده رایانه کوانتومی هیبریدی مطرح می‌شود. در این معماری، کیوبیت‌ها در کنار سامانه‌هایی به نام نوسانگرهای کوانتومی کار می‌کنند. این نوسانگرها می‌توانند حالت‌های کوانتومی مرتبط با تعداد متفاوتی از برانگیختگی‌ها را نمایش دهند و برای شبیه‌سازی برخی پدیده‌ها مناسب‌تر باشند.
به زبان ساده، به‌جای اینکه رایانه تمام محاسبات را با یک ابزار انجام دهد، از دو نوع سامانه مکمل استفاده می‌کند تا هر بخش از مسئله با روش مناسب‌تری پردازش شود.
این رویکرد قرار نیست جایگزین همه رایانه‌های کوانتومی شود؛ هدف آن، افزایش کارایی در حل دسته‌ای از مسائل مشخص است.
فرمیون‌ها و بوزون‌ها چه هستند و چرا شبیه‌سازی آن‌ها دشوار است؟
برای فهم بهتر این پژوهش، کافی است بدانیم که ذرات و پدیده‌های کوانتومی رفتار یکسانی ندارند. دو گروه مهم در این دنیای کوچک، فرمیون‌ها و بوزون‌ها هستند که هرکدام نقش متفاوتی در طبیعت دارند.
فرمیون‌ها؛ سازندگان ماده
فرمیون‌ها گروهی از ذرات هستند که بخش مهمی از ماده از آن‌ها ساخته شده است. الکترون‌ها و کوارک‌ها در این گروه قرار دارند. برای مثال، الکترون‌ها در اتم‌ها حضور دارند و نقش مهمی در شکل‌گیری پیوندهای شیمیایی و ویژگی‌های مواد ایفا می‌کنند.
بوزون‌ها؛ ذرات و نوسان‌های کوانتومی
بوزون‌ها گروه دیگری از ذرات هستند که فوتون، یعنی ذره مرتبط با نور، یکی از شناخته‌شده‌ترین نمونه‌های آن‌هاست. در مواد نیز می‌توان بعضی از ارتعاشات اتم‌ها را با مفهومی به نام «فونون» توصیف کرد. این ارتعاشات می‌توانند بر ویژگی‌هایی مانند انتقال گرما و رفتار الکترون‌ها اثر بگذارند.
چرا ترکیب این دو، محاسبات را دشوار می‌کند؟
مسئله زمانی پیچیده می‌شود که فرمیون‌ها و بوزون‌ها بر یکدیگر اثر بگذارند. برای نمونه، رفتار الکترون‌ها در یک ماده ممکن است به ارتعاشات اتم‌های همان ماده وابسته باشد. برای شبیه‌سازی دقیق چنین شرایطی، رایانه باید ارتباط میان بخش‌های مختلف سامانه را محاسبه کند؛ کاری که می‌تواند به منابع محاسباتی زیادی نیاز داشته باشد.
اینجاست که ایده پژوهش جدید اهمیت پیدا می‌کند: به‌جای اینکه رایانه تمام این رفتارها را فقط با کیوبیت‌ها شبیه‌سازی کند، می‌تواند از نوسانگرهای کوانتومی نیز کمک بگیرد. به این ترتیب، هر بخش از محاسبه با ابزاری انجام می‌شود که برای نمایش آن مناسب‌تر است و ممکن است منابع کمتری مصرف شود.
پژوهشگران دقیقاً چه راهکاری پیشنهاد کرده‌اند؟
پژوهشگران چارچوبی برای شبیه‌سازی کوانتومی دیجیتال طراحی کرده‌اند که کیوبیت‌ها را با نوسانگرهای بوزونی ترکیب می‌کند. در معماری مورد بررسی، حفره‌های مایکروویوی در مدارهای ابررسانا می‌توانند نقش نوسانگر را بر عهده بگیرند.
حفره مایکروویوی را می‌توان فضایی در یک سامانه فیزیکی دانست که میدان الکترومغناطیسی در آن نوسان می‌کند. این میدان‌ها ویژگی‌های کوانتومی دارند و می‌توان از آن‌ها برای ذخیره و پردازش اطلاعات بهره گرفت.
در روش پیشنهادی، کیوبیت‌ها همچنان بخشی از محاسبات را انجام می‌دهند؛ اما نوسانگرها نیز مستقیماً در اجرای عملیات مشارکت می‌کنند. بنابراین، لازم نیست تمام رفتارهای مرتبط با بوزون‌ها با زنجیره‌ای طولانی از عملیات روی کیوبیت‌ها بازسازی شوند.
پژوهشگران روش‌هایی را برای اجرای محاسبات، بررسی ویژگی‌های سامانه‌های کوانتومی و تخمین انرژی آن‌ها ارائه کرده‌اند. این روش‌ها از نظر نظری می‌توانند شبیه‌سازی برخی تعاملات پیچیده را کارآمدتر کنند.
نکته مهم این است که مقاله یک چارچوب محاسباتی و مسیر پیشنهادی برای توسعه سخت‌افزار ارائه می‌کند؛ نه اینکه ساخت یک رایانه کوانتومی عمومی و بدون خطا را اعلام کرده باشد.
آیا این روش می‌تواند خطاهای رایانه‌های کوانتومی را کاهش دهد؟
یکی از مشکلات اصلی رایانه‌های کوانتومی، انباشته‌شدن خطاها هنگام اجرای عملیات است. هر عملیات ممکن است با احتمال اندکی اشتباه انجام شود؛ اما در محاسبات طولانی، همین خطاهای کوچک می‌توانند نتیجه نهایی را غیرقابل‌اعتماد کنند.
برای مقابله با این مشکل، از روش‌هایی به نام «تصحیح خطای کوانتومی» استفاده می‌شود. این روش‌ها می‌توانند خطاها را شناسایی و مدیریت کنند، اما معمولاً به منابع سخت‌افزاری اضافی نیاز دارند.
معماری هیبریدی پیشنهادی می‌تواند در بعضی شبیه‌سازی‌ها تعداد عملیات موردنیاز را کاهش دهد. هرچه زنجیره محاسبات کوتاه‌تر باشد، فرصت کمتری برای انباشته‌شدن خطاها وجود خواهد داشت. همچنین پژوهشگران روش‌هایی برای تشخیص بخشی از خطاها بدون نیاز به کیوبیت‌های کمکی متداول بررسی کرده‌اند.
در یکی از مقایسه‌های مقاله، پژوهشگران نشان می‌دهند که برای دستیابی به دقت محاسباتی مشابه، سخت‌افزار هیبریدی با دقت حدود ۹۹٫۹ درصد برای هر دروازه کوانتومی می‌تواند با رایانه‌ای مبتنی بر کیوبیت‌های تنها رقابت کند که به دقتی در حدود ۹۹٫۹۹۹۹ درصد برای هر دروازه نیاز دارد.
این اعداد به مدل و شرایط مشخص بررسی‌شده در پژوهش وابسته‌اند و به معنای برتری قطعی معماری هیبریدی در تمام محاسبات نیستند. بااین‌حال، نتیجه نشان می‌دهد که انتخاب معماری مناسب ممکن است به‌اندازه افزایش دقت قطعات سخت‌افزاری اهمیت داشته باشد.
ادعای کاهش هزاربرابری محاسبات به چه معناست؟
یکی از نکات قابل‌توجه پژوهش، برآورد کاهش چشمگیر منابع محاسباتی موردنیاز است. در خلاصه پژوهش، از کاهش کار تا حدود هزار برابر در چارچوب بررسی‌شده صحبت می‌شود؛ مزیتی که در صورت تأیید عملی می‌تواند اجرای برخی شبیه‌سازی‌های پیچیده را دسترس‌پذیرتر کند.
اما این عدد به معنای آن نیست که هر رایانه کوانتومی هیبریدی در تمام کارها هزار برابر سریع‌تر خواهد بود. میزان سودمندی این روش به نوع مسئله، نحوه پیاده‌سازی، کیفیت قطعات و معیار سنجش عملکرد بستگی دارد.
همچنین کاهش تعداد عملیات با افزایش سرعت نهایی یک برنامه یکسان نیست. زمان آماده‌سازی سامانه، کنترل سخت‌افزار، اندازه‌گیری خروجی و پردازش نتایج نیز می‌توانند بر عملکرد نهایی اثر بگذارند.
بنابراین، بهتر است این عدد را نشانه‌ای از ظرفیت بالقوه روش جدید بدانیم، نه تضمینی برای عملکرد تمام رایانه‌های کوانتومی آینده.
رایانه‌های کوانتومی هیبریدی چه کاربردهایی خواهند داشت؟
اگر این معماری در آزمایش‌های واقعی نیز موفق عمل کند، می‌تواند به پژوهش‌هایی کمک کند که در آن‌ها تعامل میان ماده، نور و ارتعاشات نقش مهمی دارد.
۱. طراحی مواد پیشرفته
ویژگی‌های بسیاری از مواد به رفتار الکترون‌ها و تعامل آن‌ها با ارتعاشات اتمی وابسته است. شبیه‌سازی دقیق‌تر این روابط می‌تواند به دانشمندان کمک کند مواد تازه‌ای با ویژگی‌های الکتریکی، حرارتی یا مکانیکی مطلوب‌تر طراحی کنند.
۲. شناخت بهتر ابررساناها
ابررساناها موادی هستند که در شرایط مشخص می‌توانند جریان الکتریکی را بدون مقاومت الکتریکی عبور دهند. شناخت رفتار الکترون‌ها و تعامل آن‌ها با ارتعاشات اتمی برای بررسی برخی از این مواد اهمیت دارد.
شبیه‌سازی دقیق‌تر ممکن است به دانشمندان در بررسی سازوکار ابررسانایی و طراحی مواد مناسب برای کاربردهای آینده کمک کند. البته دستیابی به چنین نتایجی به پژوهش‌های بیشتر نیاز دارد و صرفاً با معرفی یک معماری محاسباتی جدید تضمین نمی‌شود.
۳. پیشرفت شیمی محاسباتی و کشف دارو
رفتار الکترون‌ها در مولکول‌ها، پیوندهای شیمیایی و واکنش‌های میان مواد، ماهیتی کوانتومی دارد. توانایی مدل‌سازی دقیق‌تر این پدیده‌ها می‌تواند در بلندمدت به بررسی واکنش‌های پیچیده و شناخت بهتر نحوه اتصال مولکول‌های دارویی به اهداف زیستی کمک کند.
این فناوری به‌تنهایی داروی جدیدی کشف نمی‌کند؛ بلکه می‌تواند یکی از ابزارهای محاسباتی موردنیاز دانشمندان برای بررسی دقیق‌تر ساختار و رفتار مولکول‌ها باشد.
۴. بهبود فناوری‌های انرژی خورشیدی
تبدیل نور به انرژی الکتریکی به فرایندهای کوانتومی در مواد وابسته است. شناخت بهتر این فرایندها می‌تواند در طراحی مواد جاذب نور و توسعه فناوری‌های انرژی خورشیدی مفید باشد.
درک دقیق‌تر رفتار الکترون‌ها و ارتعاشات در مواد همچنین می‌تواند به پژوهش درباره انتقال انرژی و ویژگی‌های مواد مورد استفاده در سامانه‌های الکتریکی کمک کند.
آیا این فناوری به‌زودی وارد استفاده عملی می‌شود؟
یکی از ویژگی‌های امیدوارکننده این ایده آن است که به فناوری‌هایی متکی است که در برخی سخت‌افزارهای کوانتومی موجود نیز حضور دارند. به همین دلیل، توسعه آن لزوماً به انتظار برای ساخت رایانه‌های کوانتومی بسیار بزرگ با تصحیح خطای کامل وابسته نیست.
بااین‌حال، ارائه یک چارچوب نظری با آماده بودن یک رایانه هیبریدی کاربردی تفاوت دارد. برای اثبات کارایی واقعی این روش، باید سامانه‌های فیزیکی ساخته و آزمایش شوند و عملکرد آن‌ها در مسائل معنادار با روش‌های دیگر مقایسه شود.
پایداری نوسانگرها، دقت عملیات، کنترل سخت‌افزار، اندازه‌گیری خروجی و امکان گسترش سامانه از جمله چالش‌هایی هستند که باید بررسی شوند. همچنین لازم است مشخص شود این معماری در چه مسائلی مزیت عملی دارد و در کدام موارد، روش‌های رایج همچنان انتخاب مناسب‌تری هستند.
بنابراین، این پژوهش را نباید به معنای پایان محدودیت‌های رایانش کوانتومی دانست. دستاورد اصلی آن، ارائه راهی امیدوارکننده برای استفاده مؤثرتر از منابع کوانتومی است؛ راهی که ممکن است اجرای بعضی از شبیه‌سازی‌های علمی را زودتر از انتظار ممکن کند.
جمع‌بندی؛ چرا این پژوهش اهمیت دارد؟
پیشرفت رایانه‌های کوانتومی فقط به افزایش تعداد کیوبیت‌ها وابسته نیست. معماری پردازنده، نحوه نمایش اطلاعات و تعداد عملیات موردنیاز نیز می‌توانند تعیین کنند که یک مسئله دشوار تا چه اندازه قابل‌حل باشد.
چارچوب هیبریدی جدید با ترکیب کیوبیت‌ها و نوسانگرهای کوانتومی تلاش می‌کند شبیه‌سازی تعاملات پیچیده میان ماده و نور را کارآمدتر کند. این رویکرد از نظر نظری می‌تواند نیاز به منابع محاسباتی را در برخی مسائل کاهش دهد و مسیر تازه‌ای برای پژوهش در حوزه‌هایی مانند مواد پیشرفته، ابررسانایی و شیمی کوانتومی باز کند.
بااین‌حال، ارزش واقعی این فناوری زمانی روشن‌تر می‌شود که مزایای آن در سخت‌افزار واقعی و برای مسائل کاربردی آزمایش و تأیید شوند. اگر نتایج نظری در عمل نیز تأیید شوند، ممکن است برای پیشرفت علمی به رایانه‌ای با کیوبیت‌های بسیار بیشتر نیاز نباشد؛ بلکه استفاده هوشمندانه‌تر از سخت‌افزار موجود بتواند بخشی از مسیر را کوتاه کند.
