Недавно Microsoft представила новый квантовый чип Majorana 2. Компания утверждает, что среднее время жизни квантовых битов на этом чипе достигло впечатляющих 20 секунд, а надежность увеличилась в 1000 раз по сравнению с предыдущим поколением. На основании этого Microsoft заявила: «К 2029 году у нас будет коммерчески пригодный масштабируемый квантовый компьютер». Еще в прошлом году ожидания в отрасли сводились к «через десять лет». Теперь Microsoft сокращает этот срок вдвое.
В процессе разработки этого чипа Microsoft активно использовала свою платформу ИИ «Microsoft Discovery» и агентский ИИ. Команды ИИ, подобно человеческим исследовательским группам, распределяли задачи, самостоятельно анализировали огромные объемы экспериментальных данных, выдвигали гипотезы и оптимизировали производственные процессы. Прорыв в квантовых вычислениях с одной стороны и поддержка искусственного интеллекта с другой — две передовые области начинают взаимно усиливать друг друга.
Что такое квантовый чип?
Квантовый чип управляет квантовыми битами (кубитами). Кубит может находиться в суперпозиции состояний 0 и 1. До измерения он подобен вращающейся монете, одновременно несущей в себе возможности и 0, и 1. Суперпозиция двух кубитов может содержать четыре возможности: 00, 01, 10, 11. Три кубита соответствуют восьми возможностям... и так далее. Квантовое состояние n кубитов является 2^n-мерным. Затем, с помощью тщательно спроектированных операций, квантовые вентили (логические вентили в квантовых вычислениях) управляют фазой квантового состояния, заставляя амплитуды вероятностей интерферировать в суперпозиции, усиливая правильный ответ. Именно поэтому говорят, что квантовые компьютеры обладают «экспоненциальной вычислительной мощностью».
Кроме того, два запутанных кубита имеют своеобразную корреляцию: измерение одного мгновенно определяет состояние другого, независимо от расстояния между ними. Используя эти квантовые свойства, квантовые компьютеры смогут выполнять задачи, которые классическим компьютерам сложно решить эффективно.
Квантовый чип — это процессор, специально созданный для генерации, управления и измерения этих квантовых битов. В нем используются не традиционные транзисторы, а сверхпроводящие схемы, захваченные ионы, фотоны и даже топологические материалы для улавливания квантовых состояний и выполнения вычислений по заданной человеком логике, то есть с помощью квантовых вентилей.
Слабые стороны квантовых чипов
Кубиты хоть и мощны, но обладают критическим недостатком: они чрезвычайно чувствительны и хрупки.
Суперпозиционное состояние кубита при малейшем внешнем воздействии, таком как колебания температуры, электромагнитное излучение или космические лучи, мгновенно коллапсирует в определенное 0 или 1, теряя способность к параллельным вычислениям. Это явление называется декогеренцией.
До чипа Microsoft Majorana 1 среднее время жизни основных сверхпроводящих кубитов составляло всего несколько десятков микросекунд. То есть, только подготовив его и сделав несколько вычислений, он «умирал». Поэтому ключевым показателем качества квантового чипа является время жизни кубита, также известное как время когерентности.
Заявление Microsoft о времени жизни кубита в 20 секунд вызвало эффект землетрясения в отрасли. Потому что для квантовых операций 20 секунд — это астрономически большое число. Стоит помнить, что выполнение операции квантового вентиля занимает всего микросекунду (одну миллионную долю секунды). 20 секунд означает возможность выполнения 20 миллионов операций, что теоретически достаточно для запуска довольно сложных квантовых алгоритмов. Microsoft даже привела яркую аналогию: «Это улучшение примерно эквивалентно изобретению аккумулятора для телефона, который раньше работал один день, а теперь от одного заряда может работать почти три года».
20 секунд — это среднее значение, некоторые кубиты могут сохраняться до минуты. А время жизни предыдущего поколения Majorana 1 достигало лишь миллисекундного уровня, поэтому Microsoft и заявила о «1000-кратном повышении надежности».
Как же Microsoft этого добилась? Ответ кроется в ее техническом пути: топологические квантовые вычисления.
Секретное оружие Microsoft: топологические кубиты
Большинство основных квантовых чипов, таких как у Google и IBM, используют сверхпроводящие кубиты. Эта технология относительно зрелая, но для защиты от помех окружающей среды требуются крайне низкие температуры, близкие к абсолютному нулю (-273°C), к тому же они имеют короткое время жизни и подвержены ошибкам.
Microsoft 20 лет шла по другому, более сложному, но теоретически более перспективному пути: топологические кубиты.
Если проделать одно или два отверстия в бумаге, смять ее в комок, бумага деформируется, но отверстия останутся на месте. Одно отверстие не превратится в два, два — в одно. Количество отверстий на бумаге является топологической инвариантностью. Другой пример: если сплести две веревки вместе, последовательность, в которой веревки меняются местами, также является топологической инвариантностью. Топологические кубиты как раз используют топологическую инвариантность для защиты информации кубита. Информация хранится не в конкретных частицах, а в плетении, создаваемом взаимным обменом положений квазичастиц (некоторым коллективным возбуждением системы частиц). Такой способ хранения является нелокальным, то есть небольшие возмущения, такие как шум или теплота, с трудом могут разрушить общую топологическую структуру. Поэтому топологические кубиты от природы нечувствительны к шумам окружающей среды и намного стабильнее других типов кубитов.
Квазичастицы, используемые Microsoft, носят легендарное имя: майорановские фермионы. В 1937 году итальянский физик Этторе Майорана предсказал существование особого фермиона, античастицей которого является он сам. На данный момент эта частица еще не обнаружена. В начале XXI века ученые начали искать его аналог в физике конденсированного состояния: квазичастицу под названием майорановский нулевой мод. При обмене положений майорановских нулевых модов в двумерном пространстве общее квантовое состояние меняется. Последовательность обмена влияет на конечный результат, подобно тому, как разная техника плетения кос дает разную прическу.
В 1997 году физик Алексей Китаев, работавший в российском Институте Ландау, впервые предложил теорию использования майорановских частиц для топологических квантовых вычислений. В 2005 году Microsoft основала подразделение StationQ, и Китаев стал одним из его ключевых членов. С этого момента Microsoft посвятила себя этому техническому пути, потратив на это почти 20 лет. В 2025 году Microsoft выпустила чип Majorana первого поколения, доказав принципиальную осуществимость топологических кубитов. Они революционно использовали топологические сверхпроводники, способные создавать новое состояние материи для более стабильных квантовых вычислений. Сегодняшний Majorana 2 превратил принцип в реальный скачок производительности.
Одним из ключевых улучшений стало изменение материала: в первом поколении Majorana использовался алюминий для топологического сверхпроводника, во втором — свинец. Свинец сам по себе часто используется как радиационная защита. Использование его в качестве сверхпроводника позволяет значительно усилить защиту кубитов, оберегая хрупкие квантовые состояния от помех космических лучей. Это, казалось бы, не революционное изменение, дополненное оптимизацией сотен технологических параметров с помощью ИИ, в итоге привело к 1000-кратному повышению надежности.
Однако на данный момент Majorana 2 интегрирует всего 12 кубитов. Чтобы создать универсальный квантовый компьютер коммерческого уровня, в отрасли普遍 считается необходимым иметь как минимум миллионы кубитов. От 12 до 1 миллиона предстоит преодолеть множество инженерных и физических проблем. Готовность Microsoft заявить о 2029 годе свидетельствует о большой уверенности в своем топологическом пути. Потому что теоретически затраты на коррекцию ошибок для топологических кубитов значительно ниже, чем для других основных подходов. Как только это будет реализовано на практике, они смогут быть внедрены быстрее других вариантов.
Заслуга ИИ: как агентский ИИ ускоряет разработку квантовых чипов
Еще одним важным фактором, позволившим Microsoft добиться 1000-кратного скачка надежности, стал «помощник» — агентский ИИ. У Microsoft есть платформа Microsoft Discovery. Ее основная возможность — развертывание агентского ИИ, то есть нескольких агентов ИИ, которые могут играть разные роли, например, аналитика данных, дизайнера экспериментов, исследователя литературы, и под руководством ученых-людей самостоятельно выполнять научно-исследовательский рабочий процесс.
Все началось с самого важного материала для чипа Majorana. Первое поколение Majorana использовало алюминий в качестве сверхпроводника, а второе перешло на свинец. Замена материала затрагивает все аспекты. Команде потребовались годы, чтобы разобраться во всех компромиссах. Чтобы найти точную рецептуру легирования, требовались сотни и тысячи экспериментов. Теперь же ИИ сначала с помощью моделирования определяет цели с высокой вероятностью успеха, и в идеале достаточно провести эксперимент всего один раз.
И это только начало. Производство квантовых чипов затрагивает бесчисленное количество аспектов: программное обеспечение, архитектуру, стеки материалов, технологию, измерения. Изменение одного параметра может вызвать цепную реакцию. Человеку-инженеру сложно одновременно отслеживать все переменные, но агент ИИ может. Что еще важнее, команда Microsoft Quantum накопила за почти два десятилетия огромный объем экспериментальных данных в самых разных форматах, разбросанных среди ученых из разных стран и с разным профессиональным бэкграундом. Агенты ИИ способны заново синтезировать эти данные и находить связи, невидимые для нас, людей, потому что ни один человек не обладает таким широким кругозором.
Еще одним козырем ИИ является ускорение экспериментов. Создание топологического квантового состояния требует одновременной настройки сотен параметров напряжения и последующих измерений, а измерения — это как раз самая трудоемкая и тонкая часть квантовых вычислений. Раньше ученому вручную могло потребоваться несколько недель на один цикл измерений. Команда пыталась автоматизировать процесс с помощью ранних методов машинного обучения, но безуспешно. Пока они не обучили специального агента ИИ на платформе Microsoft Discovery, сократив весь цикл на несколько порядков. ИИ может параллельно сканировать все пространство параметров, автоматически определяя, где находится минимум для нормальной работы, и точно его находить.
Наконец, ИИ помог команде решить проблему «фантомного шума». Однажды экспериментальные данные постоянно были некорректными, и ученые долго искали причину безрезультатно. Позже агент ИИ, объединив физическую модель, журналы устройств и знания о технологическом процессе, выявил в исходных данных неоткалиброванный датчик температуры, который незаметно портил результаты измерений.
Можно сказать, что без участия ИИ 1000-кратный скачок производительности Majorana 2 мог бы потребовать еще нескольких лет. Это подтверждает формирующийся консенсус: квантовые вычисления и искусственный интеллект могут взаимно усиливать друг друга. ИИ ускоряет разработку аппаратного обеспечения для квантовых вычислений, а квантовые компьютеры в будущем, в свою очередь, будут поддерживать ИИ, предоставляя экспоненциальную вычислительную мощность для машинного обучения.
Сбудется ли обещание?
На этой арене Microsoft не единственный игрок. Путей к «квантовому берегу» больше, чем один: помимо топологических квантовых чипов есть сверхпроводящие квантовые чипы, чипы на захваченных ионах, фотонные квантовые чипы и кремниевые спиновые кубиты. Правительства разных стран также увеличивают инвестиции. Китай имеет масштабные программы как в области квантовой связи, так и квантовых вычислений; США выделяют значительные средства квантовым компаниям; ЕС также запустил «Флагманскую программу по квантовым технологиям».
Сможет ли Microsoft действительно создать коммерческий квантовый компьютер к 2029 году? Профессор физики Университета Суррея (Великобритания) Пол Стивенсон отмечает, что, похоже, Microsoft добилась прорыва в создании надежных кубитов, и если результаты подтвердятся, этот срок кажется разумным. Однако в то же время многие ученые хотели бы увидеть больше детализированных данных, прошедших рецензирование, поскольку соответствующие статьи Microsoft по этому вопросу еще не завершили процедуру рецензирования.
Конечно, за громкими заявлениями и эйфорией Microsoft есть несколько вопросов, требующих холодного размышления. Во-первых, достаточно ли 20 секунд? 20-секундное время жизни кубита по сравнению с десятками микросекунд — это действительно потрясающий скачок. Но практические квантовые алгоритмы требуют сотен миллионов операций квантовых вентилей. Даже при одной операции за микросекунду за 20 секунд можно выполнить только 20 миллионов шагов, что на несколько порядков меньше, чем требуется для взлома шифрования RSA или точного моделирования молекул лекарств. Не стоит забывать, что декогеренция — это ограничение, установленное законами физики, от которого инженерные технологии никогда не избавятся полностью. Во-вторых, проблема стоимости компиляции. Каждый раз, решая задачу на квантовом компьютере, сначала необходимо выполнить компиляцию на классическом компьютере: перевести задачу в конкретную квантовую схему, а затем решить уравнения для получения последовательности электромагнитных импульсов, соответствующих квантовым вентилям, исходя из параметров квантового чипа. Этот процесс компиляции не универсален, требуется разная компиляция для каждой задачи. Более того, вычислительные мощности классического компьютера, затрачиваемые на сам процесс компиляции, могут быть сопоставимы или даже превышать стоимость решения задачи классическими методами напрямую. В-третьих, что если квантовый компьютер выдаст неправильный ответ? Человек не может проверить его с помощью классического компьютера — если бы мог, то и не нужен был бы квантовый компьютер. В итоге, если ответ неверен, непонятно, где именно ошибка.
Мечта о создании коммерческого квантового компьютера подобна висящему в воздухе сапогу, который все никак не упадет. И даже если однажды он упадет, звук может оказаться глухим. Оглядываясь на историю науки, прогресс технологий иногда больше похож на «посадил иву — она выросла, хотел посадить цветы — они не прижились». То, на что возлагают большие надежды, не всегда сбывается, а выход и прорыв могут оказаться в самом неожиданном месте.
Список литературы
https://news.microsoft.com/source/features/innovation/majorana-2-microsoft-discovery-agentic-ai/
https://www.bluequbit.io/blog/quantum-chips
https://www.bbc.com/news/articles/cj4p7gyvp52o
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2035004303467917427?share_code=14f9XN3e5wlBq&utm_psn=2035105136662553502&utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0&wechatShare=1
Статья из WeChat Official Account: 心智观察所 , автор: 心智观察所
