量子计算发展速度很快 阿里达摩院亮剑量子计算

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  姚期智认为,量子计算在现阶段基本上已经是呼之欲出,但是,做最后的一里路,是一个非常艰难的过程。“因为大家都还没有考虑怎么纠错,这是一个非常难的问题,最后一里路,也是非常长的一里路。”

  随着光量子比特纠缠的数字不断扩大,国内科学家在量子计算领域的研究驶入了快车道。

  日前,21世纪经济报道记者从中国科技大学获悉,该校教授潘建伟及其同事陆朝阳、刘乃乐、汪喜林等在国际上首次实现18个光量子比特的纠缠,再次刷新了所有物理体系中最大纠缠态制备的世界纪录。

  

  量子纠缠是物理学概念。在业界被称为“量子计算之父”的潘建伟曾经解释说,量子纠缠是两个(或多个)粒子共同组成的量子状态,无论粒子之间相隔多远,测量其中一个粒子必然会影响其它粒子,这被称为量子力学非定域性。

  因此,量子纠缠的叠加对于量子计算的发展至关重要。6日,阿里巴巴达摩院量子实验室量子科学家徐华告诉21世纪经济报道记者,中国科技大学的这项破纪录的成果意义巨大。在量子力学基本原理上,是利用量子叠加、量子纠缠这些东西组合形成量子逻辑,实现信息处理的能力。而量子计算需多个光量子比特纠缠,数量越多意味着处理数据的能力可能会越强。

  在国内,除了中国科学技术大学、清华大学等在着力投入量子计算之外,一些领军的科技公司如BAT等也已经加入到软件领域的研发中。某高校一名研究员19日对21世纪经济报道记者表示,量子计算可以进行大量的模拟和并行计算,从而助推人工智能行业的应用,对制药、生物、金融等需要大量数据的行业都会造成深远影响。

  不过,下一步要实现更多个量子比特的纠缠,需进行高精度、高效率的量子态制备和独立量子比特间相互作用的精确调控。随着量子比特数的增加,操纵带来的噪声、串扰和错误也随之增加。这对量子体系的设计、加工和调控要求极高,对量子纠缠和量子计算的发展构成了巨大挑战。

  突破大规模计算

  量子计算机是一种遵循量子力学规律,进行高速运算、存储及处理量子信息的物理装置,一旦实现,意味着计算速度会有数十亿倍的提高。这一计算能力的飞跃,将远远超越从算盘到当代超级计算机的提升。

  以阿里巴巴最近推出的“人脸识别”判断,量子计算可以达到的处理速度令人难以想象。假设人们把这种量子计算机运用到监控领域,它可以瞬间在数据库中扫描60亿地球人的脸,并实时辨别出一个人的身份。

  对数据的处理可以实现运算的并行,运算速度会大大提高,同时,量子计算的速度会随着实验可操纵的纠缠比特数的增加而呈指数级提升。因此,未来量子计算机可应用于需要大规模计算的科学难题。

  据悉,潘建伟团队研发的光量子计算机,在超导电路中能实现10比特纠缠和并行逻辑运算。这个科研用的模拟机,性能比人类第一台电子管计算机(1946年诞生)和第一台晶体管计算机(1954年诞生)快10到100倍。

  量子计算应用最实际的领域是在通信和人工智能方面。量子通信可以最大限度地保证用户的隐私和信息安全,也正因为这样,量子通信在国家信息安全层面有着越来越迫切的现实需求,这也是包括中国、美国及欧洲大力投入的原因。

  据悉,北京和上海之间建造的长约2000公里的“京沪干线”是世界上第一条量子通信网络。去年3月,阿里云公布了全球首个云上量子加密通讯案例,通过建立多个量子安全传输域,为客户提供无条件安全数据传输服务。

  前述研究员认为,量子密码具有唯一性,很难被破解,也是它优于传统计算机的原因,但是,量子计算机适合解决复杂的优化问题,并不能实现传统计算机的其他功能。同时,由于量子计算芯片工作环境要接近绝对零度,目前成本很高也难以小型化。所以,量子计算落地应用还需要加强产学研的合作,以推进市场化落地。

  “最后一里路”难题

  在业界,量子计算仍然存在分歧。但是,随着科技成果的陆续发布,产学界都达成了共识:即量子计算会对社会经济产生重大影响,且无法回避量子计算时代的到来。

  今年3月,谷歌宣布实现72个量子位的原型机,5月,阿里巴巴达摩院量子实验室发布消息,称已研发出当前世界最强的量子电路模拟器“太章”,成功模拟了81比特40层作为基准的谷歌随机量子电路。

  此前,中国科学院院士、量子计算专家、图灵奖获得者姚期智在公开演讲中表示,自己目前最兴奋的两个热门方向就是量子计算和人工智能,二者能够有效结合在一起。“宇宙给我们两个很大的挑战,第一,量子物理能够做出很精妙的事情,如果没有量子计算我们就不能引领它;在软件方面,我们人类能不能到达大自然所孕育出来的物种的水平。如果能够把量子计算和AI放在一起,我们可能做出连大自然都没有想到的事情。”

  目前,中美是世界上在量子计算领域取得重大突破的两个主要国家,美国在近年每年投入超过2亿美元到该领域的研发。在国内,科学界也在努力突破,就在潘建伟团队首次实现了18个量子比特的纠缠,成功刷新美国在这一领域的纪录后。同一时期,中国科学院院士、中国科学技术大学教授郭光灿及其团队在一个128节点的计算机集群上,完成了64量子比特、深度为22的量子随机线路的模拟。

  在业内看来,这些破纪录的成果,不能仅停留在理论阶段,必须要落地到场景中去。国内的电子商务、手机游戏、在线搜索、移动支付、社交媒体、视频流、在线出行、外卖等各个行业,已经积累了海量的数据,量子计算将有助于政府和企业进行数据分析并加以利用。此外,也有望加快人工智能解决复杂领域的问题,如面部识别、机器学习和自动驾驶等等。

  姚期智认为,量子计算在现阶段基本上已经是呼之欲出,但是,做最后的一里路,是一个非常艰难的过程。“也许在以后的半年、一年有很多地方都会宣布,能够有50个量子比特、100个量子比特的机器。这些当然令人兴奋,离实用还差得很远。因为大家都还没有考虑怎么纠错,这是一个非常难的问题,最后一里路,也是非常长的一里路。”

         阿里巴巴达摩院亮剑量子计算

  日前,阿里巴巴达摩院量子科学家徐华向21世纪经济报道记者透露,阿里达摩院在量子计算领域的目标是,实现颠覆性的量子计算能力,提供基于量子计算的解决方案,并支持电子商务到新材料模拟。“阿里在人工智能优化领域有很多布局,业务层面有很多应用。我们发现量子计算对于人工智能有很强的加速作用,近期我们可能会开始一些项目的调研和启动。这是另外一个领域,我们会持续投入。”

  可以看出,阿里巴巴基于量子计算的研究,更多是为了优化人工智能和电商平台的应用。早在2015年,阿里云就与中国科学院共同成立“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”,开展量子计算的前瞻性研究。相比之下,百度和腾讯的入局都要晚一些。腾讯在2017年12月宣布成立量子实验室,开始网罗量子相关的算法、复杂性、通讯、模拟、量子物理等各方面的人才。百度直到今年3月8日,才宣布成立量子计算研究所,开展量子计算软件和信息技术应用业务研究。

  对于这项技术投入,百度和腾讯公司相关人士对21世纪经济报道记者表示,目前还在探索阶段,不方便透露更多信息。的确,量子计算领域的研究仍处于基础阶段。徐华也认为,量子计算的通用难度较高,可以期待的商业化应用是解决特定问题的量子芯片,以及模拟量子芯片的商用。距离量子计算机的商用,还有漫长的一段路。

  人才备战

  BAT三巨头中,起跑最早的要数阿里。2017年,阿里云与“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”联合开发出“量子计算云平台”,这是阿里跨入量子计算领域的第一步。今年2月,中科院宣布联合阿里云打造11量子比特超导量子计算的云平台。

  随着三巨头投入量子计算,国内量子计算领域的专业人才也变得炙手可热。2017年初,牛津大学量子计算博士葛凌教授以腾讯欧洲首席代表身份加入腾讯。而在年底,腾讯筹划许久的量子实验室曝光,香港中文大学教授张胜誉担任腾讯量子实验室的负责人。

  腾讯牵手的,自然是专注于此领域的顶尖学者。张胜誉本科毕业于复旦大学数学系,博士毕业于普林斯顿大学计算机系,专业知识均与量子计算紧密相关。博士毕业后,他在加州理工学院跟随Prof。 John Preskill及Prof。 Leonard Schulman做博士后研究,研究方向包括量子计算,算法设计和计算复杂性分析。

  而腾讯的老对手阿里,不仅在华人圈寻找专家,还将目光投向海外。1月18日,匈牙利裔计算机科学家马里奥•塞格德(Mario Szegedy)入职阿里巴巴达摩院,进驻位于西雅图的阿里云量子实验室。这是继华人顶尖学者施尧耘之后,又一名量子计算领域顶尖学者入职阿里巴巴达摩院。

  据了解,马里奥•塞格德于 1991-1992年在美国芝加哥大学担任博士后一职。他不仅先后在芝加哥大学、普林斯顿高等研究院等顶尖学府从事长期学术研究,还在2001和2005年两度获得哥德尔奖。该奖项为理论计算机领域的最高荣誉。

  拥有电商核心业务的阿里,大数据处理始终对算力有极高的要求。布局量子计算、选择顶尖专家同样基于这个原因。相比之下,百度虽然投入量子计算领域最晚,但在人工智能方面却早已大手笔布局,并在自动驾驶、操作系统等领域建立了完备的生态体系,这些都将极大推动百度在量子计算研究和应用落地的速度。

  值得注意的是,百度邀请了悉尼科技大学终身教授段润尧。他的本科和博士均就读于清华大学计算机系,主要从事量子计算和量子信息论的研究。2016年,他与巴塞罗那自治大学的Andreas Winter教授合作首次用量子信息论方法解释了著名的Lovász number的完整信息论,从而解决了量子计算的信息论和图论中自1979年以来一直悬而未决的理论问题。

  据悉,阿里巴巴达摩院目前仍在全球大力招揽技术人才。

  商用仍早

  三巨头争先恐后布局量子计算领域,只因量子计算是弯道超车的有利领域。今年3月,谷歌宣布推出一款72个量子比特的通用量子计算机Bristlecone,实现了1%的低错误率。谷歌方面认为Bristlecone已经拥有量子霸权,能够打败世界上所有最快的超级计算机。

  随后的6月份,阿里达摩院量子实验室就宣布,研发出量子电路模拟器“太章”,成功模拟了81比特的谷歌随机量子电路。阿里的研究人员通过10000台服务器,对其新芯片的运作模式做了模拟。模拟结果显示,谷歌新量子芯片能力还无法超出传统计算机的运算能力范围。

  同样深耕于量子计算研究的英特尔则离商业化更近一些。在今年的美国CES展上,英特尔宣布向合作伙伴交付首个49量子位量子计算测试芯片,这距离该公司去年10月交付17量子位超导测试芯片仅过去约3个月。

  英特尔CEOMichael Mayberry认为,从实际角度出发,量子计算离我们还很远。真正地实现大规模商业化,至少还需要有十年时间。他形容英特尔在量子计算领域的布局只是马拉松长跑中的第一英里。“不管量子位做得有多好,英特尔都认为它还是不足以好到完美,需要有纠错方面的工作,以确保量子位有足够长的生命期,长到它能够完成一些有意义的算法或者说是计算。”

  但是,这并不影响科技巨头投入量子计算的信心。波士顿咨询(BCG)发布的量子计算行业报告预测,量子计算在接下来的25年内还将经历三个阶段的发展,才能最终走向技术成熟。第一个阶段是2018-2028年,工程师们研发出可用于低复杂程度的量子模拟问题的非通用量子计算机。第二个阶段是2028到2039年,逻辑量子比特数量将扩展到50多个,并实现“量子霸权”。2031年到2042年,量子计算机将在模拟、搜索和运算中执行高级功能,实现各类商业应用的最终落地。

  在徐华看来,量子计算机位计算能力需要超越经典计算机,这是量子计算进入商业应用的基础。所谓量子霸权,指的就是对于某个特定的问题量子计算机可以解决,而传统的计算机无法解决。其意义是仅仅是在技术的发展过程中设置一个里程碑。即使谷歌芯片拥有量子霸权,象征意义也大于实际意义。

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