Квантовые вычисления: что нужно знать руководителям компаний | Большие Идеи

・ Технологии
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Квантовые вычисления: что нужно знать
руководителям компаний

Оправдаются ли радужные ожидания?

Авторы: Джонатан Руэйн , Уильям Оливер , Эндрю Макафи

Квантовые вычисления: что нужно знать руководителям компаний
Фото: Spencer Lowell

читайте также

Нервный офис: почему россияне испытывают стресс на работе

Елена Горелова / «Ведомости»

Самооценка. Зависть — естественное чувство

Дмитрий Жуков

Взгляд в 2018 год: как будет меняться российская экономика

Ксения Юдаева

Как повысить эффективность многоканальных продаж

В 1994 году математик Питер Шор предложил алгоритм квантовых вычислений, радикально сокращающий время поиска простых множителей больших чисел: у обычного компьютера на основе транзисторов это заняло бы миллиарды лет, а квантовому компьютеру хватит нескольких дней. Это был грандиозный прорыв, ведь разложение целых чисел на множители лежит в основе современного шифрования и информационной безопасности. Семь лет спустя ученые из IBM впервые продемонстрировали работу этого алгоритма на квантовой машине, хотя и очень маленькой, доказав осуществимость алгоритма Шора.

Квантовые компьютеры решают многие задачи на несколько порядков быстрее и потребляют меньше энергии, чем классические двоичные. Чтобы понять, почему так, представьте себе двумерный лабиринт. Классическому компьютеру придется пробовать один путь за другим, пока он не найдет выход. Если в лабиринте 256 возможных путей, классический компьютер должен пройти его примерно 128 раз (в среднем он испробует половину путей, прежде чем найдет выход). А квантовый компьютер может идти по всем 256 путям одновременно. Другими словами, 8-разрядный классический компьютер cпособен одномоментно представлять только одно число от 0 до 255, а 8-кубитный квантовый компьютер — все числа от 0 до 255. Как такое возможно? Ответ кроется в фундаментальных законах квантовой механики: в то время как бит (двоичный разряд в обычном компьютере) может принимать значение 0 или 1, кубит (сокращение от «квантовый бит») способен принимать не только одно из них, но и оба значения сразу.

Квантовые вычисления помогут оптимизировать инвестиционные стратегии, улучшить шифрование, вывести на рынок новые продукты и много чего еще. Исследованиями в области квантовых вычислений занимаются лучшие математики и другие ученые, конкуренция среди частных компаний очень высока, в них вкладываются огромные средства. По данным CB Insights, с 2015 по 2020 год венчурные инвестиции в эту сферу выросли на 500%. Основанный в 2016-м стартап в области квантовых вычислений PsiQuantum уже привлек более $665 млн, включая инвестиции от BlackRock и Microsoft. Тяжеловесы в области исследований и разработок — Honeywell, IBM и Intel — также включились в гонку, подготавливая следующий квантовый прорыв. Консалтинговые фирмы активно аккумулируют кадры под новые запросы клиентов; в Accenture работают 15 команд и более 100 экспертов по квантовым технологиям со всего мира. (Раскрытие информации: Accenture оказывает финансовую поддержку Инициативе по цифровой экономике MIT, где работают двое из соавторов.) В мае 2021 года Google потратила несколько миллиардов долларов на создание к 2029-му полноценного квантового компьютера, а в ее новом центре квантовых вычислений для ИИ в Санта-Барбаре разместятся сотни сотрудников, квантовый центр обработки данных, исследовательские лаборатории и производство квантовых процессоров и микросхем.

ИДЕЯ КОРОТКО

Перспективы

Квантовые компьютеры решают многие задачи на несколько порядков быстрее и потребляют меньше энергии, чем классические двоичные компьютеры. Они принесут две огромные перемены: придет конец существующей инфраструктуре кибербезопасности в интернете и произойдет взрывной рост вычислительных мощностей, который в перспективе изменит наш мир.

Проблемы

При разработке квантовых компьютеров для коммерческого применения ученые сталкиваются с великим множеством проблем. Но как только они будут преодолены, переход на постквантовую криптографию потребует больше затрат, чем для решения проблемы 2000 года, а оно обошлось Соединенным Штатам и их предприятиям более чем в $100 млрд.

Последствия

В этой статье говорится о том, как приход квантовых компьютеров не только изменит парадигму кибербезопасности, но и подстегнет инвестиции в цифровую экономику, переформатирует целые отрасли и ускорит инновации.

Именно в такой среде чаще всего случаются прорывные технологические достижения. И будьте уверены: прорыв в области квантовых вычислений будет значительным. Современному деловому миру он принесет — одновременно и внезапно — две огромные перемены. Первая состоит в том, что существующей инфраструктуре кибербезопасности в интернете придет конец, и компании, не модернизировавшие ее вовремя, станут уязвимыми для атак. Вторая перемена гораздо более приятная — взрывной рост вычислительных мощностей позволит нам делать то, что сегодня невозможно и что в перспективе изменит мир.

Когда же появится квантовый компьютер для коммерческого применения? Прошло почти 20 лет с тех пор, как была доказана реализуемость алгоритма Шора, а ученые продолжают сталкиваться с множеством проблем при разработке больших квантовых компьютеров. Скептики утверждают, что еще слишком рано радоваться — или тревожиться, в зависимости от того, как вы на это смотрите, — по поводу применения квантовых вычислений в реальной жизни. Здесь уместно напомнить, что транзистор был изобретен в 1947 году, однако только спустя 25 лет создан первый 4-разрядный процессор, а еще через 25 лет Intel представила процессор Pentium Pro с несколькими миллионами транзисторов. Наукоемкая разработка — дело небыстрое, и квантовые технологии не исключение.

Но квантовые вычисления не за горами, и руководителям компаний пора подумать о том, как их приход подстегнет инвестиции в цифровую экономику, переформатирует целые отрасли и ускорит инновации. В краткосрочной перспективе это не повлияет на судьбу вашего бизнеса, но уже сегодня очень важно хорошо ориентироваться в применении квантовых технологий, чтобы ваша фирма получила преимущества и избежала возможной катастрофы в ближайшее десятилетие.

ЧТО ТАКОЕ КВАНТОВЫЙ КОМПЬЮТЕР?

Принципы квантовой механики — науки о поведении материи и света на атомном и субатомном уровне — лежат в основе таких инноваций, как МРТ, лазер, атомные часы и электронный микроскоп. Но для создания компьютера на основе этих принципов мы должны освоить совершенно новые приемы: точно управлять квантовыми системами, сохраняя при этом их «странную» природу. Это непростая задача, потому что квантовые системы, такие как фотоны и электроны, очень чувствительны и нестабильны, а их поведение бросает вызов укоренившимся представлениям об устройстве материального мира. Но если правильно использовать их парадоксы, они становятся «не багом, а фичей», открывая новые возможности.

Одно из серьезнейших препятствий на пути к созданию полноценных квантовых компьютеров — недолговечность кубитов. Они могут терять свои квантовые свойства под действием вибрации, температуры и других факторов окружающей среды, что приводит к ошибкам. На текущий момент именно ошибки в кубитах налагают ограничения на продолжительность выполнения алгоритма. Ученые работают над созданием сред, в которых взаимодействуют множество физических кубитов, создавая защищенные от ошибок логические кубиты, способные существовать гораздо дольше — достаточно долго для коммерческого применения. Скорее всего, для появления одного логического кубита потребуется около 1 тыс. физических кубитов; сегодня лучшие квантовые компьютеры имеют от 50 до 100 физических кубитов.

За последние пару лет корпорации стали заниматься созданием квантовых компьютеров гораздо активнее. IBM и Google, две наиболее оптимистично настроенные технологические компании в этой сфере, считают, что логический кубит будет продемонстрирован в ближайшие два года. Как и в случае с компьютерами на транзисторах, возможности коммерческого применения откроются не сразу, но будут неуклонно расти по мере увеличения количества логических кубитов и уменьшения частоты возникновения ошибок.


ДЛЯ ЧЕГО НУЖНЫ КВАНТОВЫЕ КОМПЬЮТЕРЫ

В ближайшем будущем разрабатывать квантовые компьютеры или владеть ими будут лишь немногие фирмы. Мы увидим модель в стиле облачных вычислений, когда компании арендуют доступ к квантовым машинам, владеет которыми относительно небольшое количество специализированных поставщиков, подобно сегодняшним AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. (Раскрытие информации: исследования Уильяма Оливера, одного из соавторов, финансировались этими и другими упомянутыми в статье компаниями.) Квантовые компьютеры начнут использоваться не сами по себе, а станут частью гибридного решения, где задачи будут назначаться наиболее подходящей машине (квантовой или классической). Облачная инфраструктура квантовых вычислений позволит объединять ресурсы и даст эффект масштаба, что, в свою очередь, простимулирует спрос и ускорит развитие.

По мере совершенствования квантовых вычислений разработчики алгоритмов смогут быстро и многократно проверять свои идеи и догадки. Им не придется ждать несколько лет — от разработки до тестирования на полноценной машине.

Квантовые алгоритмы сильно отличаются от тех, что пишут для обычных компьютеров. Наиболее вероятно коммерческое применение пяти типов решений, причем часть из них позволит намного быстрее выполнить привычные задачи, а часть — откроет путь совершенно новым.

1. МОДЕЛИРОВАНИЕ

Когда пионеры квантовой физики Ричард Фейнман и Пол Бениофф впервые представили себе квантовый компьютер, они решили, что он откроет тайны природы. Мы начинаем видеть доказательства их предвидения. Например, моделирование химической реакции, в которой участвуют 100 электронов с сильной корреляцией (одна из таких реакций — фиксация азота), не под силу даже самым мощным из классических компьютеров. Но в 2017 году группа Маркуса Райхера, профессора теоретической химии из Швейцарской высшей технической школы Цюриха, определила размер квантовой системы, которая выполнила бы эту задачу, и представила практически осуществимый подход к ее решению. Группа обнаружила, что для этого нужен кластер современных машин примерно по 100 логических кубитов каждая. Примеров возможных прорывов в моделировании природных процессов предостаточно. Вот лишь три из них.

Химия. В начале 1900-х годов Фриц Габер и Карл Бош разработали промышленный процесс фиксации азота, в котором аммиак синтезируется непосредственно из азота и кислорода — процесс, который до сих пор используется в производстве сельскохозяйственных удобрений, помогающих прокормить миллиарды людей. Каким бы невероятным ни было это сделанное более века назад открытие, оно обошлось нам дорого: сейчас на процесс Габера — Боша приходится от 1 до 2% мирового потребления электроэнергии и 1,4% выбросов CO2. Эти цифры следует снизить, и тут пригодятся квантовые вычисления. Например, нам известно, что встречающийся в природе фермент может давать те же результаты, что и процесс Габера — Боша, затрачивая гораздо меньше энергии. К сожалению, ограничения классических компьютеров не позволяют точно моделировать химические реакции, в которых этот фермент участвует. Когда-нибудь это сможет сделать квантовый компьютер, открывая тем самым дорогу новым, более энергоэффективным методам производства удобрений и других химикатов.

Энергетика. В одном из видов ядерного синтеза, известном как термоядерный синтез с инерционным удержанием, для прессования крошечных топливных гранул используются мощные лазеры, создающие чрезвычайно высокие температуры при нужных условиях. Энергия, высвобождаемая в результате этого процесса, может превышать потребленную лазерами, что теоретически превращает его в источник энергии. Однако достижение этого на практике зависит от точнейшей настройки огромного числа параметров процесса — классические компьютеры с этим не справлялись. Технический директор Google Хартмут Невен считает, что квантовые методы помогут в разработке более совершенных реакторов, открывая возможности экологически чистой генерации энергии в больших масштабах.

Биология и медицина. В 2018 году три химика из Гарварда опубликовали статью, в которой описаны возможности квантовых вычислений для создания новых лекарств. Они подробно рассказали, как эта технология может дать значительный прогресс, позволяя определять характеристики молекулярных систем быстрее и точнее. В том же году данные исследователи стали соучредителями Zapata, стартапа в области квантовых вычислений, который с тех пор привлек более $65 млн венчурного капитала.

Но не только стартапы ищут новые молекулы с помощью компьютеров, а не пробирок. QuPharm — консорциум из 17 фармацевтических компаний, включая AbbVie, Bayer, GSK, Takeda и Pfizer, объединивших свои знания для ускорения развития в области квантового оборудования и программного обеспечения. В 2019 году биотехнологическая компания Biogen и специализирующаяся на квантовых вычислениях канадская 1QBit совместно разработали квантовый инструмент молекулярного сравнения, который играет важную роль в экспериментах по виртуальному скринингу, проводящихся на ранних этапах поиска новых лекарств.

Другие исследователи изучают, каким образом квантовые вычисления дадут новое понимание химических механизмов, таких как фотосинтез. Мы также сможем лучше бороться с глобальным потеплением, если квантовое моделирование способно решить проблемы материаловедения — например, поиск химических соединений для создания более эффективных батарей, более совершенных солнечных элементов и обеспечивающих меньшие потери новых линий электропередач.

2. ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ 

В основе многих классических вычислительных приложений в инженерии, финансах, химии, экономике и информатике лежат системы линейных уравнений. Квантовые вычисления дают возможность резко улучшить методы их решения. (Мы уже знаем один такой алгоритм под названием HHL, разработанный нашими коллегами из MIT.) Наиболее многообещающим является применение линейных систем в области машинного обучения. В разных областях сейчас происходит взрывной рост использования нейронных сетей: вместе с чем растет и потребность в улучшении обучения компьютерных моделей.

Возьмем, к примеру, рекомендательные системы. Netflix моделирует зрительские предпочтения с помощью большой матрицы, содержащей всех подписчиков и все фильмы из архива. Его цель — рекомендовать подписчику киноленты, которые он еще не смотрел. Квантовый алгоритм дает такие рекомендации быстрее и точнее, чем классические компьютеры, особенно когда количество измерений матрицы очень велико.

Линейные системы могут также применяться для повышения способности ИИ извлекать полезную информацию из фотографий и видео. Например, исследователи из ведущих квантовых фирм недавно опубликовали статью, в которой подробно описывается, как квантовый компьютер сможет работать совместно с классическими для воспроизведения оригинальных изображений и видео. В ходе демонстрации система создавала изображения написанных от руки чисел в высоком разрешении с помощью метода машинного обучения, называемого генеративно-состязательными сетями. Хотя результаты пока кажутся примитивными, представьте будущий мультфильм Pixar, в котором элементы вымышленного мира создаются и организуются не графическими дизайнерами, а квантовыми компьютерами. Квантовые генеративно-состязательные сети могут применяться в архитектуре для изображения трехмерных объектов и в генной инженерии для построения цепочки синтетической ДНК при производстве новых молекул для лечения рака.

Одна из проблем, связанных с алгоритмами линейных систем — и с другими алгоритмами, как мы увидим, — это так называемая проблема загрузки данных: как перевести большие объемы классических данных в квантовые компьютеры. Решение данной проблемы станет важной вехой на пути к коммерческому применению.

3. ОПТИМИЗАЦИЯ 

Алгоритмы оптимизации определяют, какое решение в данном сценарии с наибольшей вероятностью приведет к заданной цели. Например, инвестиционный менеджер пытается определить для клиента оптимальную стратегию пенсионных накоплений, ища баланс между ожидаемыми доходами и уровнем риска. Квантовые алгоритмы оптимизации могут улучшить качество и увеличить скорость нахождения таких решений.

В мае 2021 года Zapata объявила о результатах исследования, проведенного совместно с испанским банком BBVA для изучения практического применения квантовой системы при создании корректировок кредитной оценки — нормативного требования, введенного для минимизации системного финансового риска. Исследование было основано на модели Монте-Карло, стандартной методике анализа риска корректировки кредитной оценки. Лежащие в основе моделирования вычисления сложны и на классическом компьютере занимают много времени, поскольку они должны учитывать широкий спектр возможных сценариев кредитного дефолта. Исследования Zapata и BBVA выявили потенциал увеличения скорости по сравнению с классическими машинами по мере повышения возможностей коррекции ошибок в будущих поколениях квантовых компьютеров. Крупные банки уже вкладывают средства в эту сферу: Goldman Sachs и JPMorgan Chase, а также BBVA держат целые команды, исследующие возможности применения квантовых вычислений в банковском деле и финансах.

Алгоритмы оптимизации приносят пользу и во многих других отраслях. Любой бизнес, зависящий от поиска оптимальных цепочек поставок или повышения производительности фабрики, знает, насколько оптимизация может повысить эффективность. Для решения большинства задач оптимизации вполне достаточно классических компьютеров и алгоритмов. Представьте, что вы хотите оптимизировать 20-мильную поездку с работы домой. Google на своих картах предложит вам достаточно хороший маршрут, не пытаясь делать полный перебор всех возможных вариантов. Будет ли этот маршрут наилучшим по времени или на минуту хуже, не имеет для вас большого значения. Но для гораздо более масштабных задач и там, где постепенные улучшения чрезвычайно важны, квантовые алгоритмы оптимизации могут многое изменить.

4. АНАЛИЗ НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ 

Когда классическому компьютеру нужно найти набор символов в неструктурированной базе данных, он вынужден проходить ее построчно, пока не обнаружит совпадение с запросом. При этом очередной результат поиска не дает дополнительной информации, то есть отрицательные результаты не снижают объем данных для последующих поисков. Это одна из фундаментальных проблем информатики. Чтобы найти информацию быстрее, надо запустить несколько классических компьютеров, каждый из которых будет искать построчно. С помощью квантовых вычислений поиск может выполняться быстрее и в гораздо большем объеме данных. Среди приложений, в которых используется зондирование базы данных, поисковые машины в интернете, программы обработки транзакций по кредитным картам в реальном времени и даже сканирование радиоволн из космоса на предмет признаков наличия внеземного разума.

Алгоритм Гровера — это мощная теория квантового поиска, разработанная в 1996 году, которая способна значительно улучшить способ компьютерного поиска информации в большой неструктурированной базе данных, решив так называемую задачу поиска «иголки в стоге сена». Рассмотрим геномные технологии, обеспечившие важнейшие микробиологические открытия — например, выявление генетических сердечных заболеваний, — и несущие большой потенциал для эпидемических наблюдений в реальном времени. Эти технологии требуют больших вычислительных мощностей. Каждый раз, когда исследователи сопоставляют последовательность ДНК с эталонным геномом, им приходится выполнять поиск в большом объеме данных на классических компьютерах. Алгоритм Гровера мог бы значительно ускорить поиск, но его можно выполнить только на полноценном квантовом компьютере.

Помимо этих проблем, алгоритмы анализа неструктурированных данных тоже подвержены проблеме загрузки данных, потому что они рассчитаны на эффективный ввод больших объемов классических данных в квантовые компьютеры.

5. ФАКТОРИЗАЦИЯ И ШИФРОВАНИЕ 

Как мы уже говорили, в основе современной глобальной инфраструктуры кибербезопасности лежит факторизация — разложение на простые множители. Банковские счета, биткойны, кредитные карты, пароли в социальных сетях и почти все остальное, представляющее интерес для киберпреступников, защищено шифром, который классические компьютеры не могут взломать за разумное время с помощью полного перебора.

Квантовые вычисления могут изменить эту парадигму, значительно упростив взлом систем шифрования, которые мы используем сегодня. В апреле 2021 года Национальный институт стандартов и технологий США (NIST), правительственный орган, занимающийся разработкой стандартов кибербезопасности, предупредил: «Мы не можем предсказать, когда в распоряжении злоумышленников окажется квантовый компьютер, способный выполнять алгоритм Шора, но... когда этот день настанет, все закрытые ключи, созданные с помощью сегодняшних алгоритмов открытых ключей, и все данные, защищенные этими ключами, будут раскрыты».

Допустим, злоумышленник не может взломать текущее шифрование, но ему легко получить данные в зашифрованном формате (например, если он скопирует весь трафик интернет-провайдера). Представьте себе, что этот хакер собирает и хранит зашифрованные данные до тех пор, пока достаточно сложный квантовый компьютер не подберет ключ. В этот момент все данные становятся открытыми. Чтобы предотвратить такой сценарий, переходить к квантово-устойчивой криптографии нужно задолго до того, как заработают большие квантовые компьютеры.

В настоящее время разрабатываются методы кибербезопасности, называемые постквантовой криптографией, которые можно развернуть на классических компьютерах. В 2016 году NIST объявил публичный конкурс алгоритмов, которые потенциально способны выдержать атаку квантового компьютера. Надо помнить, однако, что при развертывании новых криптосистем потребуется масштабное обновление ПО, оборудования и инфраструктуры связи. Необходимо будет повторно зашифровать все существующие конфиденциальные данные и построить новую инфраструктуру для работы новых криптографических алгоритмов.

Такая корректировка окажет значительное влияние на экономику. Руководитель отдела квантовых технологий Accenture Карл Дукац считает, что переход на постквантовую криптографию потребует больше затрат, чем для решения проблемы 2000 года, а оно обошлось Соединенным Штатам и их предприятиям более чем в $100 млрд. Замена квантово-уязвимой инфраструктуры должна начаться за несколько лет до появления больших квантовых компьютеров. Нетрудно представить, что в скором времени компаниям придется демонстрировать регулирующим органам или аудиторам, что они на пути к «квантовому иммунитету» — точно так же, как нужно было продемонстрировать соответствие требованиям 2000-го в конце 1990-х годов.

К счастью, появление квантовых вычислений — это не только риски, затраты и проблемы. Это путь к достижениям, которых мы пока не можем предвидеть, открывающим настолько широкие возможности, что переход к новым стандартам кибербезопасности, сопровождающий начало квантовой эры, станет одним из наименее значимых ее сюжетов.

ЧТО СЕГОДНЯ ДЕЛАТЬ РУКОВОДИТЕЛЯМ

Несмотря на то, что коммерчески успешного квантового компьютера еще не существует, уже пора готовиться к его рождению. Руководители должны проявить два основных качества: бдительность и дальновидность.

Быть бдительным означает следить за тем, насколько быстро идет достижение ключевых технологических вех. К ним относятся демонстрация первого логического кубита, снижение частоты возникновения ошибок и доказанное экономическое, а не только техническое преимущество квантовых компьютеров над классическими. Компании могут отслеживать прогресс с помощью таких инструментов, как экспертные панели и соревновательное прогнозирование. В ближайшие месяцы и годы мы обнаружим, что были слишком осторожны в прогнозах и что квантовая эра наступила раньше, чем мы думали. Но если эти вехи будут упорно маячить где-то за горизонтом, господство классических компьютеров продлится еще какое-то время.

Дальновидность, то есть разработка планов и сценариев того, как квантовые вычисления повлияют на вашу компанию, идет рука об руку с бдительностью. В краткосрочной перспективе у вас должна быть команда людей, которые понимают значение квантовых вычислений и могут определить будущие потребности, возможности и потенциальные уязвимости компании.

Руководитель, который вдруг задумался о квантовых вычислениях и о том, как они могут воздействовать на бизнес, должен спросить: где мы сейчас ощущаем пределы вычислительных возможностей и попадают ли эти области в одну из пяти групп квантовых алгоритмов? В чем мы сейчас применяем машинное обучение и другие типы ИИ — и насколько квантовые вычисления помогут в этих областях? Наконец, какие биологические или химические процессы мы хотели бы моделировать на фундаментальном уровне?

В книге «Unlocking Nature’s Secrets» группа микробиологов впервые выдвинула идею применения квантовых вычислений в этой области, и она по сей день остается самой захватывающей. Уже в первой половине XXI века мы будем использовать кубиты для решения этой и многих других задач.