Как сделать квантовые компьютеры не только быстрыми, но и умными

Не только специализированные, но даже массовые издания сегодня уделяют повышенное внимание теме квантовых информационных технологий. И это объяснимо. Ведь мечта о возможности полномасштабного прорыва в области высокопроизводительных вычислений обретает все более реальные очертания.

Квантовые компьютеры – это следующее поколение вычислительных устройств. Ожидается, что благодаря использованию квантовых эффектов они позволят эффективно решать сложнейшие задачи. Например, в сфере моделирования поведения сложных молекул при разработке новых лекарств и материалов, в логистике, при работе с большими данными и во многих других областях. Более того, сам по себе факт появления универсальных квантовых компьютеров, возможно, станет импульсом для возникновения принципиально новых сфер применения этой технологии, которые человечество пока даже не способно четко сформулировать.

Ведущие технологические страны мира и транснациональные корпорации в последние годы активно наращивают усилия, направленные на создание квантовых компьютеров. Появились первые квантовые вычислители (иногда их также именуют симуляторами), демонстрирующие многообещающие результаты в рамках тестовых расчетов. Эти расчеты, как правило, имеют весьма условную связь с практическими темами, но являются важным элементом глобального соревнования, главная задача которого на текущем этапе состоит в подтверждении «квантового превосходства» – способности квантовых компьютеров обеспечить производительность, недоступную самым мощным классическим суперкомпьютерам.

Разработкой квантовых компьютеров сегодня занимаются IBM, Google, Microsoft, Intel, Alibaba, Honeywell и целый ряд других технологических гигантов, а также несколько перспективных стартапов. Недавно в этот международный клуб вступила и наша страна. В прошлом году было подписано соглашение о намерениях между Правительством России и Госкорпорацией «Росатом» о развитии высокотехнологичной области «Квантовые вычисления». В рамках проекта, который уже объединяет усилия ключевых организаций и команд в нашей стране, занимающихся разработками в области квантовых вычислений, а также потенциальных пользователей квантовых технологий, до 2024 года должен быть создан отечественный квантовый компьютер.

Это непростая и очень масштабная задача. Но здесь необходимо учитывать, что появление аппаратной составляющей квантового компьютера – важное, но далеко не единственное условие. Не случайно подавляющее большинство наших коллег во всем мире стремится перейти от экспериментальных разработок в области квантовых вычислений к пилотным расчетам, которые будут носить не только теоретический, но и прикладной характер, максимально приближенный к реальным потребностям. Ведь вне зависимости от количества кубитов все квантовые вычислители, построенные на сегодняшний день в мире, – это прежде всего тестовые системы. И для того, чтобы перейти к их практическому использованию, кроме «железа» требуется еще и «мягкая» программная составляющая.

Уникальные перспективы применения квантовых компьютеров открываются в сфере искусственного интеллекта. Прежде всего – благодаря недостижимой для традиционных вычислительных систем скорости анализа исходных данных и перебора различных взаимозависимостей в процессе поиска закономерностей. Но всему этому квантовый компьютер нужно «научить» с опорой на соответствующие алгоритмы, библиотеки, инструментальные средства. А они не появятся сами по себе. Именно поэтому в конце июня 2020 года в рамках стратегического сотрудничества между Росатомом и Российским квантовым центром была создана специализированная лаборатория, которая займется исследованиями и разработкой методов оптимизации решения задач машинного обучения и искусственного интеллекта на квантовых компьютерах.

Вся история информационных технологий начиная с середины прошлого века – это поразительный по своей эффективности путь превращения НИОКР в совершенно конкретные технологии, продукты и решения, которые сегодня оказывают колоссальное трансформирующее влияние на все сферы жизни и деятельности человека. Поэтому мы верим в эффективность формата лаборатории. И, кстати говоря, не случайно долгосрочная инициатива Google, NASA, а также ряда ведущих университетов, связанная с попытками объединить потенциал искусственного интеллекта и квантовые вычисления, реализуется именно в виде R&D-лаборатории Quantum Artificial Intelligence Lab.

Главные задачи совместной лаборатории компании Росатома и РКЦ – создание и развитие библиотек, платформ и инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта на квантовых компьютерах, а также апробация создаваемых в России квантовых информационных технологий не только в рамках атомной отрасли, но и в других рыночных сегментах.

Одна из возможных форм применения квантовых компьютеров – их интеграция с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Например, создание квантовых вычислительных технологий может радикально ускорить решение задач оптимизации, обработки больших массивов данных, кластеризации и классификации. Еще одно перспективное направление – использование машинного обучения и нейронных сетей для исследования сложных (многочастичных) квантовых систем.

Все эти направления работы прямо связаны с необходимостью проведения большого объема исследований. Не случайно наша совместная лаборатория разместилась на территории Инновационного центра Сколково. Причем непосредственное руководство будут осуществлять не «администраторы», а авторитетные специалисты-практики: руководитель группы «Квантовые информационные технологии» РКЦ Алексей Федоров и начальник лаборатории искусственного интеллекта дочерней компании Росатома «Цифрум» Денис Ларионов.

Лаборатория сфокусируется на проведении НИОКР, которые станут основой для решения нескольких тщательно отобранных и обоснованных задач. Кроме того я очень надеюсь, что лаборатория станет комфортной площадкой для общения с широким кругом партнеров. А это потребует от нас формирования понятного и удобного «фреймворка». Мы постараемся сделать взаимодействие других участников рынка с нашей лабораторией как можно более удобным и взаимовыгодным, чтобы совместными усилиями «тренировать» квантовые вычислители и создаваемые алгоритмы машинного обучения на реальных задачах и наборах данных.