מחקר חדש מגלה שמחשבים קלאסיים יכולים לעלות על עמיתיהם הקוונטיים

חוקרים מאמצים שיטה חדשנית כדי להגביר את המהירות והדיוק של המחשוב המסורתי.

מחשוב קוונטי הוכרז כטכנולוגיה שיכולה להתעלות על המחשוב הקלאסי הן במהירות והן בשימוש בזיכרון, מה שעלול לפתוח את הדרך לביצוע תחזיות של תופעות פיזיות שלא היו אפשריות בעבר.

רבים רואים מחשוב קוונטיהופעתו כמסמנת שינוי פרדיגמה ממחשוב קלאסי, או קונבנציונלי. מחשבים קונבנציונליים מעבדים מידע בצורה של ביטים דיגיטליים (0s ו-1s), בעוד שמחשבים קוונטיים פורסים ביטים קוונטיים (qubits) כדי לאחסן מידע קוונטי בערכים בֵּין 0 ו-1. בתנאים מסוימים, היכולת הזו לעבד ולאחסן מידע בקיוביטים יכולה לשמש כדי לעצב אלגוריתמים קוונטיים שעולים בצורה דרסטית על מקביליהם הקלאסיים. יש לציין שהיכולת של הקוונטים לאחסן מידע בערכים בין 0 ל-1 מקשה על מחשבים קלאסיים לחקות באופן מושלם מחשבים קוונטיים.

אתגרים ופתרונות במחשוב קוונטי

עם זאת, מחשבים קוונטיים הם קפדניים ויש להם נטייה לאבד מידע. יתרה מכך, גם אם ניתן למנוע אובדן מידע, קשה לתרגם אותו למידע קלאסי – מה שנחוץ כדי להניב חישוב שימושי.

מחשבים קלאסיים אינם סובלים מאף אחת משתי הבעיות הללו. יתרה מכך, אלגוריתמים קלאסיים מתוחכמים יכולים לנצל עוד יותר את האתגרים התאומים של אובדן מידע ותרגום כדי לחקות מחשב קוונטי עם הרבה פחות משאבים ממה שחשבו בעבר – כפי שדווח לאחרונה במאמר מחקר בכתב העת PRX Quantum.

תוצאות המדענים מראות שניתן להגדיר מחדש את התצורה של המחשוב הקלאסי לביצוע חישובים מהירים ומדויקים יותר מאשר מחשבים קוונטיים חדישים.

פריצת דרך זו הושגה עם אלגוריתם ששומר רק חלק מהמידע המאוחסן במצב הקוונטי – ומספיק בדיוק כדי להיות מסוגל לחשב במדויק את התוצאה הסופית.

גישור מחשוב קלאסי וקוונטי

"עבודה זו מראה כי ישנם מסלולים פוטנציאליים רבים לשיפור חישובים, הכוללים גישות קלאסיות וקוונטיות כאחד," מסביר דריס סלס, עוזר פרופסור ב- אוניברסיטת ניו יורקהמחלקה לפיזיקה ואחד ממחברי המאמר. "יתרה מכך, העבודה שלנו מדגישה כמה קשה להשיג יתרון קוונטי עם מחשב קוונטי נוטה לשגיאות."

בחיפוש אחר דרכים לייעל את המחשוב הקלאסי, סלס ועמיתיו בקרן סימונס התמקדו בסוג של רשת טנזור המייצגת נאמנה את האינטראקציות בין הקיוביטים. רשתות מסוג זה היו ידועות לשמצה שקשה להתמודד איתן, אך ההתקדמות האחרונה בתחום מאפשרת כעת לבצע אופטימיזציה של רשתות אלו בעזרת כלים השאולים מהסקת מסקנות סטטיסטיות.

המחברים משווים את עבודת האלגוריתם לדחיסת תמונה לקובץ JPEG, המאפשרת לאחסן תמונות גדולות תוך שימוש בפחות מקום על ידי ביטול מידע עם הפסד בקושי מורגש באיכות התמונה.

"בחירת מבנים שונים לרשת הטנזור מתאימה לבחירת צורות דחיסה שונות, כמו פורמטים שונים לתמונה שלך", אומר ג'וזף טינדל ממכון פלטירון, שהוביל את הפרויקט. "אנחנו מפתחים בהצלחה כלים לעבודה עם מגוון רחב של רשתות טנזור שונות. העבודה הזו משקפת את זה, ואנו בטוחים שבקרוב נעלה עוד יותר את הרף עבור מחשוב קוונטי".

העבודה נתמכה על ידי מכון פלטירון ומענק ממשרד חיל האוויר למחקר מדעי (FA9550-21-1-0236).