The experts are convinced that in time they can build a high-performance quantum computer. Given the technical hurdles that quantum computing faces—manipulations at nanoscale, for instance, or operating either in a vacuum environment or at cryogenic temperatures—the progress in recent years is hard to overstate. In the long term, such machines will very likely shape new computing and business paradigms by solving computational problems that are currently out of reach. They could change the game in such fields as cryptography and chemistry (and thus material science, agriculture, and pharmaceuticals) not to mention artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). We can expect additional applications in logistics, manufacturing, finance, and energy. Quantum computing has the potential to revolutionize information processing the way quantum science revolutionized physics a century ago.
The Impacto total da computação quântica está provavelmente a mais de uma década de distância. Mas há uma força de coleta de revoltas muito mais próxima, uma que tem significado agora para as pessoas nos negócios e que promete grandes mudanças nos próximos cinco a dez anos. Pesquisas em andamento em várias grandes empresas de tecnologia e startups, entre elas IBM, Google, Rigetti Computing, Alibaba, Microsoft, Intel e Honeywell, levaram a uma série de avanços tecnológicos na construção de sistemas de computadores quânticos. Esses esforços, complementados por P&D financiados pelo governo, fazem com que tudo, com certeza, que o médio prazo verá o desenvolvimento de computadores quânticos de médio porte, se ainda propensos a erros, que podem ser usados nos negócios e tenham o poder e a capacidade de produzir as primeiras descobertas experimentais. Algumas empresas já estão se movendo para garantir os direitos de propriedade intelectual (IP) e se posicionarem para ser o primeiro a comercializar com suas partes específicas do quebra -cabeça da computação quântica. Toda empresa precisa entender como as próximas descobertas afetarão os negócios. Os líderes começarão a apostar em suas posições nesta tecnologia emergente nos próximos anos.
Every company needs to understand how quantum computing discoveries will affect business.
Este relatório explora questões essenciais para executivos e pessoas com sede para estar atualizada na computação quântica. Atualmente, examinaremos onde está a própria tecnologia, quem é quem no ecossistema emergente e nas aplicações potencialmente interessantes. Analisaremos os principais indicadores de investimentos, patentes e publicações; quais países e entidades são mais ativos; e o status e as perspectivas das principais tecnologias de hardware quântico. Também forneceremos uma estrutura simples para entender os algoritmos e avaliar sua aplicabilidade e potencial. Finalmente, nosso curto passeio pintará uma imagem do que pode ser esperado nos próximos cinco a dez anos e o que as empresas deveriam estar fazendo-ou se preparando-em resposta. As gerações posteriores usaram bits digitais discretos, pegando os valores de zero e um, e alguns portões básicos para executar operações lógicas. Como a lei de Moore descreve, os computadores digitais ficaram mais rápidos, menores e mais poderosos em um ritmo acelerado. Hoje, um chip de computador típico detém cerca de 20x10
How Quantum Computers Are Different, and Why It Matters
The first classical computers were actually analog machines, but these proved to be too error-prone to compete with their digital cousins. Later generations used discrete digital bits, taking the values of zero and one, and some basic gates to perform logical operations. As Moore’s law describes, digital computers got faster, smaller, and more powerful at an accelerating pace. Today a typical computer chip holds about 20x10 9 bits (ou transistores), enquanto o mais recente chip de smartphone detém cerca de 6x10 9 bits. Sabe -se que os computadores digitais são universais no sentido de que podem, em princípio, resolver qualquer problema computacional (embora possam exigir um tempo impraticável). Os computadores digitais também são realmente confiáveis no nível do bit, com menos de um erro em 10 24 Operações; As fontes de erro muito mais comuns são software e mau funcionamento mecânico. Eles diferem dos computadores clássicos de duas maneiras fundamentais. Primeiro, a computação quântica não é construída em bits que são zero ou um, mas em qubits que podem ser sobreposições de zeros e uns (significando parte zero e parte um ao mesmo tempo). Segundo, os qubits não existem isoladamente, mas, em vez disso, ficam emaranhados e atuam como um grupo. Essas duas propriedades permitem que os qubits obtenham uma densidade de informação exponencialmente mais alta que os computadores clássicos.
Quantum computers, building on the pioneering ideas of physicists Richard Feynman and David Deutsch in the 1980s, leverage the unique properties of matter at nanoscale. They differ from classical computers in two fundamental ways. First, quantum computing is not built on bits that are either zero or one, but on qubits that can be overlays of zeros and ones (meaning part zero and part one at the same time). Second, qubits do not exist in isolation but instead become entangled and act as a group. These two properties enable qubits to achieve an exponentially higher information density than classical computers.
Qubits can enable quantum computing to achieve an exponentially higher information density than classical computers.
Há uma captura, no entanto: os qubits são altamente suscetíveis a distúrbios por seu ambiente, o que torna extremamente extremamente propensos a operações de qubits e qubit (os chamados portões quânticos). A correção desses erros é possível, mas pode exigir uma enorme sobrecarga de cálculos auxiliares, fazendo com que os computadores quânticos sejam muito difíceis de escalar. Além disso, ao fornecer uma saída, os estados quânticos perdem toda a sua riqueza e só podem produzir um conjunto restrito de respostas probabilísticas. A estreitamento dessas probabilidades para a resposta "certa" tem seus próprios desafios e a construção de algoritmos de uma maneira que torna essas respostas úteis é um campo de engenharia inteiro em si. Mas a sobrecarga necessária, possivelmente da ordem de 1.000 qubits de correção de erros para cada qubit de cálculo, significa que os próximos cinco a dez anos de desenvolvimento provavelmente ocorrerão sem correção de erros (a menos que um grande avanço nas superfícies de qubits de alta qualidade). Essa era, quando a teoria continua avançando e é acompanhada por experimentos com base nesses chamados dispositivos NISQ (barulhentos em escala intermediária), é o foco deste relatório. (Para saber mais sobre as propriedades específicas dos computadores quânticos, consulte a barra lateral, “As propriedades críticas dos computadores quânticos”. Para uma visão de longo prazo do potencial de mercado e desenvolvimento de computadores quânticos, consulte “Consulte“
That said, scientists are now confident that quantum computers will not suffer the fate of analog computers—that is, being killed off by the challenges of error correction. But the requisite overhead, possibly on the order of 1,000 error-correcting qubits for each calculating qubit, does mean that the next five to ten years of development will probably take place without error correction (unless a major breakthrough on high-quality qubits surfaces). This era, when theory continues to advance and is joined by experiments based on these so-called NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) devices, is the focus of this report. (For more on the particular properties of quantum computers, see the sidebar, “The Critical Properties of Quantum Computers.” For a longer-term view of the market potential for, and development of, quantum computers, see “ O salto quântico próximo na computação , ”Artigo do BCG, maio de 2018. Para um contexto adicional - e um pouco de diversão - tome o Teste de computação quântica BCG .)
As propriedades críticas dos computadores quânticos
As propriedades críticas dos computadores quânticos
Here are six properties that distinguish quantum computers from their digital cousins.
The Emerging Quantum Computing Ecosystem
Quantum computing technology is well-enough developed, and practical uses are in sufficiently close sight, for an ecosystem of hardware and software architects and developers, contributors, investors, potential users, and collateral players to take shape. Here’s a look at the principal participants.
Empresas de tecnologia
Universities and research institutions, often funded by governments, have been active in quantum computing for decades. More recently, as has occurred with other technologies (big data for example), an increasingly well-defined technology stack is emerging, throughout which a variety of private tech players have positioned themselves.
An increasingly well-defined technology stack is emerging.
Na base da pilha, há hardware quântico, onde as matrizes de qubits que executam os cálculos são construídos. A próxima camada são sistemas de controle sofisticados, cuja função principal é regular o status de todo o aparelho e permitir os cálculos. Os sistemas de controle são responsáveis, em particular pelas operações de portão, integração clássica e quântica da computação e correção de erros. Essas duas camadas continuam sendo as mais desafiadoras tecnologicamente. Essa camada inclui uma interface quântica que compila o código-fonte em programas executáveis. No topo da pilha, há uma variedade maior de serviços dedicados a permitir que as empresas usem computação quântica. Em particular, eles ajudam a avaliar e traduzir problemas da vida real em um formato de problema que os computadores quânticos podem abordar.
Os jogadores reais se enquadram em quatro categorias amplas. (Consulte o Anexo 1.)
End-to-End Providers. These tend to be big tech companies and well-funded startups. Among the former, IBM has been the pioneer in quantum computing and continues at the forefront of the field. The company has now been joined by several other leading-edge organizations that play across the entire stack. Google and more recently Alibaba have drawn a lot of attention. Microsoft is active but has yet to unveil achievements toward actual hardware. Honeywell has just emerged as a new player, adding to the heft of the group. Rigetti is the most advanced among the startups. (See “ Chad Rigetti na corrida para vantagem quântica: uma entrevista com o fundador e CEO da Rigetti Computing , ”BCG Entrevista, novembro de 2018.)
Cada empresa oferece sua própria plataforma de software de fonte aberta baseada em nuvem e níveis variados de acesso a hardware, simuladores e parcerias. Em 2016, o IBM lançou a experiência de Q, como a Florest, o All mais extenso até a Floresta de Rigetti, o Google no Google, o CIRBA e o Ciraba e o AllB e o AllB e o AllB e o AllB e o SUPLO e Com a Academia Chinesa de Ciências. Somente hardware, como este é o gargalo principal hoje. Os circuitos quânticos, um spin -off da Universidade de Yale, pretendem construir um computador quântico robusto com base em uma arquitetura modular única, enquanto a Qutech - um esforço conjunto entre a Universidade de Tecnologia de Delft e a TNO, a organização de pesquisa científica aplicada, na Holanda - oferece uma variedade de opções de parceria para empresas. Um exemplo de players de hardware e sistemas que se estendem a software e serviços, a Qutech lançou o Quantum Inspire, a primeira plataforma de computação quântica européia, com acesso de supercomputação a um simulador quântico. O acesso ao hardware quântico está planejado para estar disponível no primeiro semestre de 2019.
Hardware and Systems Players. Other entities are focused on developing hardware only, since this is the core bottleneck today. Again, these include both technology giants, such as Intel, and startups, such as IonQ, Quantum Circuits, and QuTech. Quantum Circuits, a spinoff from Yale University, intends to build a robust quantum computer based on a unique, modular architecture, while QuTech—a joint effort between Delft University of Technology and TNO, the applied scientific research organization, in the Netherlands—offers a variety of partnering options for companies. An example of hardware and systems players extending into software and services, QuTech launched Quantum Inspire, the first European quantum computing platform, with supercomputing access to a quantum simulator. Quantum hardware access is planned to be available in the first half of 2019.
Players de software e serviços. Eles incluem computação zapata, Ware, QXBranch e Cambridge Quantum Computing, entre outros, que fornecem software e serviços aos usuários. Essas empresas se vêem como uma interface importante entre os usuários emergentes da computação quântica e a pilha de hardware. Todos são parceiros de um ou mais dos players de ponta a ponta ou de hardware em seus mini-ecossistemas. Eles têm, no entanto, compromissos e abordagens amplamente variados para avançar os algoritmos quânticos originais. Por exemplo, o Q-CTRL trabalha em soluções para fornecer melhores operações de controle e portão do sistema, e a referência quântica avalia e prevê erros de hardware e algoritmos específicos. Ambos servem empresas de hardware e usuários. As empresas integradas de ponta a ponta continuam a residir no centro do ecossistema de tecnologia por enquanto; A integração vertical fornece uma vantagem de desempenho no nível atual de maturidade da indústria. Até agora, os maiores investimentos fluíram para as camadas mais baixas da pilha, mas ainda não vimos uma convergência em uma única arquitetura vencedora. Várias arquiteturas podem coexistir por um período mais longo e até trabalhar de mãos dadas de maneira híbrida para alavancar as vantagens de cada tecnologia. Another group of companies is working on enabling applications and translating real-world problems into the quantum world. They include Zapata Computing, QC Ware, QxBranch, and Cambridge Quantum Computing, among others, which provide software and services to users. Such companies see themselves as an important interface between emerging users of quantum computing and the hardware stack. All are partners of one or more of the end-to-end or hardware players within their mini-ecosystems. They have, however, widely varying commitments and approaches to advancing original quantum algorithms.
Specialists. These are mainly startups, often spun off from research institutions, that provide focused solutions to other quantum computing players or to enterprise users. For example, Q-CTRL works on solutions to provide better system control and gate operations, and Quantum Benchmark assesses and predicts errors of hardware and specific algorithms. Both serve hardware companies and users.
The ecosystem is dynamic and the lines between layers easily blurred or crossed, in particular by maturing hardware players extending into the higher-level application, or even service layers. The end-to-end integrated companies continue to reside at the center of the technology ecosystem for now; vertical integration provides a performance advantage at the current maturity level of the industry. The biggest investments thus far have flowed into the stack’s lower layers, but we have not yet seen a convergence on a single winning architecture. Several architectures may coexist over a longer period and even work hand-in-hand in a hybrid fashion to leverage the advantages of each technology.
The ecosystem is dynamic and the lines between tech layers easily blurred or crossed.
Aplicativos e usuários
Por muitos anos, os maiores usuários finais em potencial para capacidade de computação quântica foram os governos nacionais. Um dos primeiros algoritmos para demonstrar potencial vantagem quântica foi desenvolvido em 1994 pelo matemático Peter Shor, agora no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. O algoritmo de Shor demonstrou como um computador quântico poderia quebrar a criptografia atual. Essa violação poderia colocar em risco a segurança das comunicações, possivelmente prejudicando a Internet e os sistemas de defesa nacional, entre outras coisas. Fundos governamentais significativos fluíram rapidamente para a pesquisa quântica de computação posteriormente. O consenso generalizado finalmente formou que algoritmos como o de Shor permaneceriam além do domínio dos computadores quânticos nos próximos anos e, mesmo que os métodos criptográficos atuais sejam ameaçados, outras soluções existem e estão sendo avaliadas por instituições de definição de padrões. Isso permitiu ao setor privado desenvolver e buscar outras aplicações da computação quântica. (A atividade secreta dos governos continua no campo, mas está fora do escopo deste relatório.)
Quite a few industries outside the tech sector have taken notice of the developments in, and the potential of, quantum computing, and companies are joining forces with tech players to explore potential uses. The most common categories of use are for simulation, optimization, machine learning, and AI. Not surprisingly, there are plenty of potential applications. (See Exhibit 2.)
Despite many announcements, though, we have yet to see an application where quantum advantage—that is, performance by a quantum computer that is superior in terms of time, cost, or quality—has been
No entanto, essa demonstração é considerada iminente, e Rigetti ofereceu recentemente um prêmio de US $ 1 milhão ao primeiro grupo que prova vantagem quântica. (Fornecemos uma estrutura para priorizar aplicativos, onde um computador quântico suficientemente poderoso, à medida que estiver disponível, mantém a promessa de desempenho superior no Anexo 9.)
Investimentos, publicações e propriedade intelectual
The activity around quantum computing has sparked a high degree of
With more than 60 separate investments totaling more than $700 million since 2012, quantum computing has come to the attention of venture investors, even if is still dwarfed by more mature and market-ready technologies such as blockchain (1,500 deals, $12 billion, not including cryptocurrencies) and AI (9,800 deals, $110 billion).
The bulk of the private quantum computing deals over the last several years took place in the US, Canada, the UK, and Australia. Among startups, D-Wave ($205 million, started before 2012), Rigetti ($119 million), PsiQ ($65 million), Silicon Quantum Computing ($60 million), Cambridge Quantum Computing ($50 million), 1Qbit ($35 million), IonQ ($22 million), and Quantum Circuits ($18 million) have led the way. (See Exhibit 3.)
Uma raça regional também está se desenvolvendo, envolvendo grandes programas de financiamento público que são dedicados às tecnologias quantum. A China lidera o pacote com um programa quântico de US $ 10 bilhões que abrange os próximos cinco anos, dos quais US $ 3 bilhões são reservados para a computação quântica. A Europa está no jogo (US $ 1,1 bilhão em financiamento da Comissão Europeia e dos Estados -Membros Europeus), assim como os países individuais da região, de destaque no Reino Unido (US $ 381 milhões no Programa Nacional de Tecnologias Quânticas do Reino Unido). A Câmara dos Deputados dos EUA aprovou a Lei Nacional de Iniciativa Quântica (US $ 1,275 bilhão, complementando o Departamento de Energia em andamento, o Escritório de Pesquisa do Exército e as iniciativas da National Science Foundation). Muitos outros países, principalmente a Austrália, Canadá e Israel também são muito ativos.
O dinheiro foi acompanhado por uma enxurrada de patentes e publicação. (Veja a Figura 4.) A América do Norte e o Leste da Ásia estão claramente na liderança; Essas também são as regiões com a atividade de tecnologia comercial mais ativa. A Europa é um terço distante, um sinal alarmante, especialmente à luz de vários especialistas quânticos europeus líderes que ingressam nas empresas dos EUA nos últimos anos. A Austrália, um ponto de acesso para tecnologias quânticas por muitos anos, é impressionante, dada sua população muito menor. O país está determinado a jogar na corrida quântica; De fato, um de seus principais pesquisadores quânticos de computação, Michelle Simmons, foi nomeado australiano do ano de 2018.
Two things are noteworthy about the volume of scientific publishing regarding quantum computing since 2013. (See Exhibit 5.) The first is the rise of China, which has surpassed the US to become the leader in quantity of scientific articles
A Brief Tour of Quantum Computing Technologies
The two biggest questions facing the emerging quantum computing industry are, When will we have a large, reliable quantum computer, and What will be its architecture?
Hardware companies are pursuing a range of technologies with very different characteristics and properties. As of now, it is unclear which will ultimately form the underlying architecture for quantum computers, but the field has narrowed to a handful of potential candidates.
It is still unclear which technology will ultimately form the underlying architecture for quantum computers.
Critérios para avaliação
Usamos três conjuntos de critérios para avaliar o status atual dos líderes que buscam as abordagens baseadas em circuitos mainstream e os desafios que ainda precisam para superar. É o determinante inicial da escala e da complexidade de operações em potencial. O número de qubits físicos atualmente varia de 2 a 20 em máquinas que foram construídas e são conhecidas por serem bem calibradas e com desempenho satisfatório. Os cientistas acreditam que os computadores com algumas centenas de qubits físicos estão ao seu alcance tecnológico. Um padrão melhor para tamanho e capacidade no futuro seria o número de "qubits lógicos" totalmente corrigidos por erros, mas ninguém ainda desenvolveu uma máquina com qubits lógicos, portanto seu número em todas as tecnologias ainda é zero (e provavelmente permanecerá por um tempo). (Consulte o Anexo 6.)
Size of the Quantum System. Size refers to the number of qubits a system uses and is the most common standard for quantum technologies because it is the initial determinant for both the scale and the complexity of potential operations. The number of physical qubits currently ranges from 2 to 20 in machines that have been built and are known to be well-calibrated and performing satisfactorily. Scientists believe that computers with a few hundred physical qubits are within technological reach. A better standard for size and capability in the future would be the number of fully error-corrected “logical qubits,” but no one has yet developed a machine with logical qubits, so their number across all technologies is still zero (and will likely remain so for a while).
Complexity of Accurate Calculations. The factors that determine a computer’s calculating capability include a number of factors. (See Exhibit 6.)
Eles são:
- quitle Lifetime, atualmente 50 MicroseConds a 50 segundos || A fidelidade da porta (atualmente 90% a 99,9%, com 99,9% de minimamente necessária para uma escala razoavelmente eficaz com a correção de erros)
- Operation accuracy, in particular the most sensitive two-qubit gate fidelity (currently 90% to 99.9%, with 99.9% minimally required for reasonably effective scaling with error correction)
- Tempo de operação da porta, atualmente um nanossegundos a 50 microssegundos
- A conectividade, atualmente do pior (um para o melhor, para o melhor (all-all-all)-todo)-o que é o melhor para o melhor para o melhor (All to All-All)- Qubits a serem conectados um ao outro para que possam interagir
MATURIDADE TÉCNICA E SCALABILIDADE. The third set of criteria includes general technology readiness level or maturity (on a scale of 1 to 9), and, equally important, the degree of the challenges for scaling the system.
Infelizmente, o desempenho comparativo dos algoritmos em diferentes tecnologias de hardware não pode ser determinado diretamente a partir dessas características. As medidas heurísticas normalmente envolvem alguma noção de volume, como o número de qubits vezes o número de operações do portão que podem ser executadas de maneira confiável até que ocorra um erro, mas o diabo está nos detalhes de tais
Current Technologies
Exhibit 7 reflects our assessment of the most important current technologies, ordered by an outside-in view of technical maturity, providing the performance along the criteria above.
Duas tecnologias estão atualmente no chumbo de curto prazo:
- SuperCondting, o melhor, o melhor, o rigitor, o bobits || Circuitos). O elemento básico é um sistema de energia de dois níveis de um circuito supercondutor que forma um qubit um tanto resistente ao ruído (o chamado transmon, desenvolvido pela primeira vez na Universidade de Yale-a alma mater de muitas pessoas importantes em tapas de supercondutores, R&D). Os elementos principais são íons únicos (átomos carregados) presos em campos magnéticos e os níveis de energia de sua rotação intrínseca formam o qubit. Vemos duas razões para isso. Uma é que os circuitos supercondutores são baseados na tecnologia de semicondutores de óxido de metal e óxido de metal conhecido, ou CMOs, que é um pouco mais padronizado e mais fácil de manusear do que armadilhas de íons ou outras abordagens. Segundo, o caminho de curto prazo para a escala média pode ser mais previsível. As armadilhas de íons enfrentam um obstáculo significativo quando atingem cerca de 50 qubits, geralmente considerados o limite de uma única armadilha. A conexão de uma segunda armadilha introduz novos desafios e as soluções propostas ainda estão sob investigação científica. Os qubits supercondutores dominaram os desafios arquitetônicos de curto prazo, inserindo os micropulses operacionais da terceira dimensão no chip planar e movendo-se em direção à autocalibração regular dos qubits facilmente perturbados. De fato, seu desafio de escala mais imediato pode parecer um tanto mundano - cabeamento elétrico e eletrônica de controle. A maneira atual de abordar um qubit com dois a quatro cabos, além de manter as temperaturas criogênicas, desencadeia desafios graves de engenharia quando o número de qubits ocorre nas centenas. (IBM, Google, Rigetti, Alibaba, Intel, and Quantum Circuits). The basic element is a two-level energy system of a superconducting circuit which forms a somewhat noise-resistant qubit (a so-called transmon, first developed at Yale University—the alma mater of many key people in superconducting qubits R&D).
- Ion Traps (IonQ, Alpine Quantum Technologies, Honeywell, and others). The core elements are single ions (charged atoms) trapped in magnetic fields and the energy levels of their intrinsic spin form the qubit.
Both technologies (we discuss a third, annealers, separately) have produced promising results, but most leading large tech companies seem to be betting on superconducting qubits for now. We see two reasons for this. One is that superconducting circuits are based on known complementary metal-oxide semiconductor technology, or CMOS, which is somewhat more standardized and easier to handle than ion traps or other approaches. Second, the near-term path to medium scale might be more predictable. Ion traps face a significant hurdle when they reach about 50 qubits, generally considered the limit of a single trap. Connecting a second trap introduces new challenges and proposed solutions are still under scientific investigation. Superconducting qubits have mastered the short-term architectural challenges by inserting the operational micropulses from the third dimension onto the planar chip and moving toward regular autocalibration of the easily disturbed qubits. In fact, their most immediate scaling challenge may seem somewhat mundane—electric cabling and control electronics. The current way of addressing a qubit with two to four cables, while also maintaining cryogenic temperatures, triggers severe engineering challenges when the number of qubits runs into the hundreds.
Their most immediate scaling challenge may seem somewhat mundane—electric cabling and control electronics.
Todos os principais jogadores do campo supercondutor tornaram seus chips menores acessíveis externamente a empresas de software e serviços e parceiros preferenciais. Alguns abriram versões e simuladores de desempenho inferior à comunidade em geral. Esse sinal de prontidão comercial fortaleceu ainda mais a expectativa geral de que os qubits supercondutores possam levar a outras tecnologias nos próximos três a quatro anos. Alguns maneiras de ir. Para a IBM (50 qubits) e o Google (72 qubits), o hardware de próxima geração deve se tornar acessível ao público em breve, e Rigetti (128 qubits) também anunciou que oferecerá acesso à sua próxima geração até agosto de 2019. Os roteiros de todos esses players se estenderão a cerca de 1 milhão de qubits. Eles têm um forte controle sobre o que precisa ser resolvido consecutivamente ao longo da jornada, mesmo que ainda não tenham soluções viáveis para eles.
That being said, even superconducting qubit architectures have achieved only about 20 reliable qubits so far, compared with 1010 bits on a chip for classical computing, so there is still some ways to go. For IBM (50 qubits) and Google (72 qubits) the next-generation hardware is expected to become publicly accessible shortly, and Rigetti (128 qubits) has also announced it will offer access to its next generation by August 2019. The roadmaps of all these players extend to about 1 million qubits. They have a strong grip on what needs to be resolved consecutively along the journey, even if they do not yet have workable solutions for them.
Os principais jogadores têm um forte controle sobre o que precisa ser resolvido, mesmo que ainda não tenham soluções viáveis para eles.
Outras tecnologias promissoras
Além do período de curto prazo, o cenário de pesquisa é mais aberto, com algumas tecnologias candidatas promissoras na corrida, todas ainda imaturas. Eles enfrentam várias questões científicas e alguns problemas de engenharia desafiadores, que são particulares para cada tecnologia. Somente quando o nevoeiro se estabelece pode se formar um ecossistema global em torno da tecnologia dominante e ampliar, semelhante à lei de Moore para a computação digital.
Cada abordagem tem seus aspectos atraentes e seus desafios. Os fótons, por exemplo, podem ter uma vantagem em termos de manuseio, porque operam à temperatura ambiente e o design do chip pode alavancar a tecnologia conhecida de silício. Por exemplo, o PSIQ, uma startup do Vale do Silício, quer saltar o período NISQ com uma ambição de desenvolver um computador quântico óptico linear em larga escala, ou LOQC, com base em fótons como qubits, com 1 milhão de qubits como seu primeiro produto entusiasmado em cerca de cinco anos. Este seria um grande avanço se e quando estiver disponível. Os desafios para os fótons estão no desenvolvimento de fontes e detectores de fótons únicos, bem como controlar as interações multifotões, que são críticas para portões de dois quits. Em uma execução mais longa, pode ser mais fácil e, portanto, mais rápido, escalar esses qubits de tamanho atômico e extrair da experiência global de fabricação de silício para realizar uma arquitetura de muitos quits. Isso constituiria um divisor de águas. O mecanismo físico subjacente (a Quasipartícula de Majorana exótico) agora é amplamente aceita, e o primeiro qubit topológico ainda é esperado pela Microsoft que se torne realidade em 2018. Portas de dois quits, no entanto, podem ser um número de bola que pode ser um dos dois anos e até o número de bola e até o número de bola e até o número de quinze anos e até o menos de cinco anos. Lifetime by Gate Operação Tempo) é uma boa medida para comparar diferentes tecnologias. No entanto, isso poderia fornecer uma visão um tanto distorcida: a curto prazo, os ciclos reais de cálculo são limitados pelas infidelidades das operações do portão, portanto, seu número varia entre 10 e 100 por enquanto e o futuro próximo. Melhorar a fidelidade das operações de qubit é, portanto, essencial para aumentar o número de portões e a utilidade dos algoritmos, bem como para implementar esquemas de correção de erros com a sobrecarga de qubit razoável. No entanto, há um preço na velocidade do relógio que todas as tecnologias baseadas no portão terão que pagar pela computação quântica tolerante a falhas. Os tempos de medição, exigidos nos esquemas conhecidos de correção de erro, estão na faixa de microssegundos. Assim, um limite superior na velocidade do relógio de cerca de um megahertz emerge para futuros computadores quânticos tolerantes a falhas. Por sua vez, isso será um obstáculo para o potencial de aceleração de execução dos algoritmos quânticos. Ele acumulou o maior portfólio de IP do campo, que era de fato o objetivo original da empresa. Mais tarde, a D-Wave embarcou em construir o que é chamado de "Recursos Quânticos". Isso é diferente de todas as tecnologias discutidas anteriormente, pois não executa portões quânticos, mas é uma máquina de uso especial focada na solução de problemas de otimização (ao encontrar um mínimo em uma paisagem energética de alta dimensão). A geração atual de hardware da D-Wave consiste em 2.000 de um tipo especial de qubits supercondutores de vida muito curto. Ser o único tipo de computador quântico disponível para venda real (supondo que você tenha US $ 10 milhões a US $ 15 milhões de sobra) tornou a onda D única por vários anos, embora a atenção principal tenha se afastado de sua abordagem. Habilitar operações mais gerais é o maior obstáculo para os recozidas quânticas daqui para frente.
Another approach, silicon-based qubit technologies, has to further master nanoengineering, but research at Australia’s Centre for Quantum Computation & Communication Technology has made tremendous progress. In the longer run, it could prove easier, and thus faster, to scale these atomic-size qubits and draw from global silicon manufacturing experience to realize a many-qubit architecture.
The core ambition of the final—still very early-stage—topological approach is an unprecedented low error rate of 1 part per million (and not excluding even 1 part per billion). This would constitute a game changer. The underlying physical mechanism (the exotic Majorana quasiparticle) is now largely accepted, and the first topological qubit is still expected by Microsoft to become reality in 2018. Two-qubit gates, however, are an entirely different ballgame, and even a truly ambitious roadmap would not produce a workable quantum computer for at least five years.
One could think that the number of calculation cycles (simply dividing qubit lifetime by gate operation time) is a good measure to compare different technologies. However, this could provide a somewhat skewed view: in the short term, the actual calculation cycles are capped by the infidelities of the gate operations, so their number ranges between 10 and 100 for now and the near future. Improving the fidelity of qubit operations is therefore key for being able to increase the number of gates and the usefulness of algorithms, as well as for implementing error correction schemes with reasonable qubit overhead.
Once error correction has been implemented, calculation cycles will be a dominant measure of performance. However, there is a price on clock speed that all gate-based technologies will have to pay for fault-tolerant quantum computing. Measurement times, required in known error-correction schemes, are in the range of microseconds. Thus, an upper limit on clock speed of about one megahertz emerges for future fault-tolerant quantum computers. This in turn will be a hurdle for the execution speed-up potential of quantum algorithms.
Odd Man Out
There is an additional important player in the industry: D-Wave, the first company to ever build any kind of (still special-purpose) quantum computer. It has accumulated the largest IP portfolio in the field, which was in fact the company’s original purpose. Later, D-Wave embarked on building what is called a “quantum annealer.” This is different from all previously discussed technologies in that it does not execute quantum gates but is rather a special-purpose machine that is focused on solving optimization problems (by finding a minimum in a high-dimensional energy landscape). D-Wave’s current hardware generation consists of 2,000 of a special type of very short-lived superconducting qubits.
D-Wave has sparked near-endless debates on whether its annealing truly performs quantum computing (it is now largely accepted that D-Wave uses quantum-mechanical properties to run algorithms) and how universal its specific type of problem solver can become. Being the only kind of quantum computer available for actual sale (assuming you have $10 million to $15 million to spare) has made D-Wave unique for several years, although the mainstream attention has now shifted away from its approach. Enabling more general operations is the biggest hurdle for quantum annealers going forward.
Dito isto, a plataforma em nuvem em tempo real lançada pela D-Wave, chamada Leap, abre acesso generalizado ao seu ambiente de aplicativos quânticos e tem o potencial de ser rapidamente adotado pela comunidade de usuários. A empresa também planeja um novo chip quântico no início de 2020, com mais de 4.000 qubits (ainda de curta duração) e conectividade aprimorada. Ambos podem colocar a onda D de volta no jogo para aplicações em tempo real ou inspirar novos algoritmos clássicos durante o período NISQ, quando os computadores quânticos baseados em portão de tamanho médio ainda não terão correção de erros. recozimento. Paralelamente, os players de tecnologia continuarão lutando contra a próxima geração de computadores quânticos escaláveis. É um esforço admirável para catalogar o estado atual da arte, mas fará com que as cabeças não percorrem, assim como as de alguns especialistas. Dois de seus atributos são especialmente importantes no curto prazo:
In summary, the near-term focus in quantum computing will be on what can be achieved over the next five years by the applications based on superconducting and ion trap circuit systems with a few hundred qubits each, as well as annealing. In parallel, the technology players will keep fighting it out for the next generation of scalable quantum computers.
Simplifying the Quantum Algorithm Zoo
The US National Institute for Standards and Technology (NIST) maintains a webpage entitled Quantum Algorithm Zoo that contains descriptions of more than 60 types of quantum algorithms. It’s an admirable effort to catalog the current state of the art, but it will make nonexperts’ heads spin, as well as those of some experts.
Quantum algorithms are the tools that tell quantum computers what to do. Two of their attributes are especially important in the near term:
- Speed-Up. erros, em computação quântica? How much faster can a quantum computer running the algorithm solve a particular class of problem than the best-known classical computing counterpart?
- Robustness. How resilient is the algorithm to the random “noise,” or other errors, in quantum computing?
Existem duas classes de algoritmo hoje. (Consulte o Anexo 8.) Chamamos os primeiros raça-pura-eles são construídos para velocidade em ambientes silenciosos ou corrigidos por erros. Os mostrados na exposição têm teoricamente aceleração de aceleração exponencial comprovada em relação aos computadores convencionais para problemas específicos, mas requerem uma longa sequência de execução sem falhas, que por sua vez exige operações de ruído e correção de erro muito baixa. Esta classe inclui o algoritmo de fatoração de Peter Shor para cracking criptografia e algoritmos do tipo trotador usados para simulação molecular. Infelizmente, sua suscetibilidade ao ruído os coloca fora do reino da aplicação prática para os próximos dez anos e talvez mais. Speed-up incerto sobre os algoritmos clássicos. Os membros deste grupo, que incluem muitos algoritmos mais recentes, são projetados para serem robustos diante de ruído e erros. Eles podem ter mitigação de erros internos, mas a característica mais importante é a profundidade superficial-ou seja, o número de operações de portão é mantido baixo. A maioria deles é então integrada aos algoritmos clássicos para permitir loops mais longos e mais produtivos (embora eles ainda tenham que ser cautelosos em acumular erros). O dilema é que muito pouco pode ser comprovado sobre seu desempenho de aceleração em relação aos algoritmos clássicos até que sejam testados experimentais. Desafiando qualquer vantagem quântica se tornou um passatempo favorito de teóricos e desenvolvedores de algoritmos clássicos, com as abordagens mais produtivas melhorando o desempenho dos algoritmos clássicos com os quais são comparados pela criação de algoritmos quânticos de inspiração, mas a falta de comprovação pode frustrar. Lembre-se de que o aprendizado profundo, que hoje domina o campo de rápido crescimento da IA, também já foi um sucesso puramente experimental. De fato, quase nada havia sido comprovado teoricamente sobre o desempenho das redes neurais profundas até 2012, quando começaram a vencer todas as competições de IA e ML. Os experimentos reais na computação quântica dos próximos anos serão realmente interessantes.
The other class, which we call workhorses, are very sturdy algorithms, but they have a somewhat uncertain speed-up over classical algorithms. The members of this group, which include many more-recent algorithms, are designed to be robust in the face of noise and errors. They might have built-in error mitigation, but the most important feature is their shallow depth—that is, the number of gate operations is kept low. Most of them are then integrated with classical algorithms to enable longer, more productive loops (although these still have to be wary of accumulating errors).
The workhorses should be able to run on anticipated machines in the 100-qubit range (the annealing approaches, although somewhat different, also fall into this category). The dilemma is that very little can be proven about their speed-up performance with respect to classical algorithms until they are put to experimental testing. Challenging any quantum advantage has become a favorite pastime of theorists and classical algorithm developers alike, with the most productive approaches actually improving upon the performance of the classical algorithms with which they are compared by creating new, quantum-inspired algorithms.
The lack of proof for speed-up might frustrate the purist, but not the practical computer scientist. Remember that deep learning, which today dominates the fast-growing field of AI, was also once a purely experimental success. Indeed, almost nothing had been proven theoretically about the performance of deep neural networks by 2012 when they started to win every AI and ML competition. The real experiments in quantum computing of the coming years will be truly interesting.
Remember that deep learning, which today dominates the fast-growing field of AI, was also once a purely experimental success.
de um impacto imediato menos certo são o algoritmo Grover universal e conhecido e seus primos. Eles compartilham a suscetibilidade ao ruído com raça pura, mas em um muito menor, embora comprovado,
Quantum computing companies are currently betting on the workhorses, which are likely to be the useful algorithms during the error-prone NISQ period of the next decade. The individual performance of any single algorithm on a specific hardware does remain an uncertain bet, but taken as a group the gamble is reasonable. If none of the algorithms were to perform well for any of the problems under investigation would be a true surprise (and one that could point toward a new, more fundamental phenomenon that would need to be understood).
From a practical point of view, the value of the potential ease of cloud access (compared with supercomputer queues) and quantum experiments inspiring new classical approaches should not be underestimated—both are tangible and immediate benefits of this new, complementary technique.
How to Play the Next Five Years and Beyond
It can be reasonably expected that over the next five years universal quantum computers with a few hundred physical qubits will become available, accompanied by quantum annealers. They will continue to be somewhat noisy, error-prone, and thus constrained to running workhorse algorithms for which experiments will be required to determine the quantum speed-up. That said, in science, the interplay of theory and experiment has always led to major advances.
Mas e as aplicações mais práticas? Que problemas podem ser resolvidos? Como as empresas devem se envolver? O que eles podem esperar alcançar no campo e que esforço é necessário? Eles podem então ser agrupados em quatro categorias de engajamento: membros da equipe de corrida, pilotos, seguidores e observadores. (Consulte o Anexo 9.)
Determining Timing and Engagement
Industries and potential applications can be clustered on the basis of two factors—the expected timing of quantum advantage and the value of this advantage to business. They can then be grouped into four categories of engagement: racing team members, riders, followers, and observers. (See Exhibit 9.)
Os membros da equipe de corrida estão na vanguarda dos benefícios comerciais imediatos. O prazo esperado para a vantagem quântica é mais curto e o potencial benefício comercial é alto. Estas são as indústrias e aplicações que impulsionam o investimento e o desenvolvimento atuais. Os pilotos lucrarão com desenvolvimentos semelhantes, mas para fatores de valor menos críticos e, portanto, têm menos probabilidade de financiar investimentos principais. Para os observadores, um caminho claro para os benefícios e o tempo de desenvolvimento ainda não são claros. Provavelmente, eles estão trabalhando com fornecedores de ponta a ponta e alguns podem até começar a construir um computador quântico para seu próprio uso e como uma oferta para outras empresas. Vários desses compostos são fatores importantes na velocidade e custo da produção de fertilizantes, na estabilidade e em outras propriedades dos materiais, e potencialmente na descoberta de novos medicamentos. Para essas empresas e aplicativos, a computação quântica fornece uma lente complementar altamente valiosa e até uma vantagem quântica total pode estar ao alcance da próxima geração de computadores quânticos. Este último pode vir na forma de maior precisão, aceleração ou acesso simplesmente mais fácil da nuvem para executar algoritmos quânticos e, assim, reduzir o custo da experimentação. Novos avanços e descobertas podem ter um impacto incrível na agricultura, baterias e sistemas de energia (todos críticos no combate às mudanças climáticas) e em novos materiais em uma ampla gama de indústrias, bem como em cuidados de saúde e outras áreas.
Followers see high potential but long development time frames to quantum advantage. For observers, both a clear path to benefits and the development time are still unclear.
Among racing team members, those with the highest tangible promise of applications are companies experimenting with quantum chemistry, followed by AI, ML, or both. They are most likely working with end-to-end providers and a few may even start to build a quantum computer for their own use and as an offering to other companies.
Quantum chemistry is particularly interesting because many important compounds, in particular the active centers of catalysts and inhibitors, can be described by a few hundred quantum states. A number of these compounds are important factors in the speed and cost of production of fertilizers, in the stability and other properties of materials, and potentially in the discovery of new drugs. For these companies and applications, quantum computing provides a highly valuable complementary lens and even outright quantum advantage could be within reach of the next generation of quantum computers. The latter can come in the form of higher precision, speed-up, or simply easier cloud access to run quantum algorithms and thus lower the cost of experimentation. New advances and discoveries could have an incredible impact in agriculture, batteries, and energy systems (all critical in fighting climate change), and on new materials across a wider range of industries, as well as in health care and other areas.
New advances could have an incredible impact in many areas, including agriculture, batteries, energy, which are critical to climate change.
Em seguida, acelerar a IA e ML é um dos campos de pesquisa mais ativos para computação quântica e algoritmos clássicos combinados são indiscutivelmente a avenida mais promissora no curto prazo. Ao mesmo tempo, os modelos de aprendizado baseados em IA (assumindo volumes de dados suficientes) podem atender a muitas das mesmas necessidades de negócios que a computação quântica, o que leva a um certo nível de concorrência entre as abordagens. Podemos esperar um período interessante de coopetição.
No geral, a computação quântica pode ajudar a resolver problemas de simulação e otimização em todos os setores, embora com valores comerciais e prazos variados. Em muitos casos, os computadores quânticos não se concentram na substituição dos métodos atuais de computação de alto desempenho, mas em oferecer uma perspectiva nova e complementar, que por sua vez pode abrir a porta para novas soluções. Mitigação de riscos ou estratégias de investimento em finanças são dois desses exemplos. Muitas outras áreas estão sob exploração ativa e devemos ver algumas inovações inesperadas. (Consulte o Anexo 10 para alguns indicadores importantes de desempenho observar de perto durante a fase NISQ.) Eles também devem monitorar o progresso do ecossistema, avaliando sistematicamente onde desenvolver ou proteger IP futuro promissor relevante para uma indústria específica. Experiência. Isso requer apenas um investimento mínimo em um grupo quântico pequeno, possivelmente virtual ou laboratório. Construir recursos colaborando com os principais players de software e serviços podem ser complementados com parcerias e investimentos em potencial, ou aquisições de pequenos players.
Here’s how race team members, riders, and some followers, can approach quantum computing during the NISQ era.
Analyze the potential. Companies need to quantify the potential of quantum computing for their businesses. (See Exhibit 10 for some key performance indicators to watch closely during the NISQ phase.) They should also monitor the progress of the ecosystem, systematically assessing where to develop or secure promising future IP that is relevant for a particular industry.
Gain experience. Companies can experiment with and assess quantum algorithms and their performance on current and upcoming quantum hardware using cloud-based access. This requires only a minimal investment in a small, possibly virtual, quantum group or lab. Building capabilities by collaborating with key software and service players can be complemented with partnerships and potential investments in, or acquisitions of, small players.
Lidere seu próprio esforço. A colaboração direta com um jogador de tecnologia de ponta a ponta permite que os parceiros aproveitem as acelerações específicas da tecnologia e aproveitem antecipadamente a crescente maturidade da tecnologia. No entanto, nesse estágio, as empresas devem evitar o bloqueio de uma tecnologia ou abordagem específica-os pioneiros confirmam a importância de testar o desempenho em várias tecnologias. Companies can build their own quantum unit with dedicated resources to lead quantum pilots in collaboration with outside providers, which guarantees direct access to hardware and the latest technology developments. Direct collaboration with an end-to-end tech player allows partners to leverage technology-specific speed-ups and take early advantage of rising technology maturity. However, at this stage companies should avoid locking in to a particular technology or approach—pioneers confirm the importance of testing the performance on several technologies.
Lançar novas ofertas. Provavelmente, será baseado em uma colaboração preferencial com os principais players de tecnologia para garantir o acesso da linha de frente a hardware de primeira linha ou, para poucas empresas selecionadas, construindo seu próprio computador quântico. De qualquer forma, a ambição é realizar a vantagem de primeira vez em uma nova descoberta ou aplicação do que demonstrar vantagem quântica. Esses jogadores se tornam drivers ativos do ecossistema. Algumas empresas com bolsos profundos e um interesse significativo na tecnologia subjacente - como Northrop Grumman e Lockheed Martin nos setores aeroespacial e de defesa, ou Honeywell, com considerável força em componentes ópticos e criogênicos e em sistemas de controle - que se destacam ou estão construindo seus próprios sistemas de computação. JP Morgan, Barclays e Samsung estão trabalhando com a IBM, e o Volkswagen Group e Daimler com o Google. Airbus, Goldman Sachs e BMW parecem preferir trabalhar com intermediários de software e serviços nesta fase. O Commonwealth Bank e a Telstra co-investiram na startup de computação quântica de silício de Sydney, que é um spinoff da Universidade de Nova Gales do Sul, enquanto a Intel e a Microsoft criaram fortes colaborações com o Qutech. Resultados colaborando com D-Wave, Rigetti e outros. Uma abordagem mais comum-e muitas vezes complementar-é fazer parceria com players de hardware ativos ou empresas de software e serviços de software e tecnologia de tecnologia. Mas, com o tempo, qualquer empresa que usa computação de alto desempenho hoje precisará se envolver. E à medida que toda a nossa economia se torna mais orientada a dados, o círculo de empresas afetadas se expande rapidamente. This scenario requires an even larger investment in a cross-functional group of domain and quantum computing experts. It will likely be based on either a preferential collaboration with leading technology players to assure frontline access to top-notch hardware or, for a select few companies, building their own quantum computer. Either way, the ambition is to realize the first-mover advantage of a new discovery or application more than to demonstrate quantum advantage. Such players become active drivers of the ecosystem.
The Current State of Play
Businesses are already active at all levels of engagement. A few companies with deep pockets and a significant interest in the underlying technology—such as Northrop Grumman and Lockheed Martin in the aerospace and defense sectors, or Honeywell, with considerable strength in optical and cryogenic components and in control systems—already own or are building their own quantum computing systems.
We are seeing a number of partnerships of various types take shape. JP Morgan, Barclays, and Samsung are working with IBM, and Volkswagen Group and Daimler with Google. Airbus, Goldman Sachs, and BMW seem to prefer to work with software and services intermediaries at this stage. Commonwealth Bank and Telstra have co-invested in Sydney’s Silicon Quantum Computing startup, which is a University of New South Wales spinoff, while Intel and Microsoft have set up strong collaborations with QuTech.
A number of startups, such as OTI Lumionics, which specializes in customized OLEDs, have started integrating quantum algorithms to discover new materials, and have seen encouraging results collaborating with D-Wave, Rigetti, and others. A more common—and often complementary—approach is to partner with active hardware players or tech-agnostic software and services firms.
The level of engagement clearly depends on each company’s strategy, and its specific business value potential, financial means, and risk appetite. But over time, any company using high-performance computing today will need to get involved. And as all of our economy becomes more data-driven, the circle of affected businesses expands quickly.
A Potential Quantum Winter, and the Opportunity Therein
Como muitas tecnologias teóricas que prometem aplicação prática definitiva algum dia, a computação quântica já passou por ciclos de excitação e decepção. A série de progresso nos últimos anos é tangível, no entanto, e levou a um nível cada vez mais alto de interesse e atividade de investimento. Mas o ritmo e o roteiro definitivos ainda são incertos porque os obstáculos significativos permanecem. Enquanto o período do NISQ, sem dúvida, tem algumas surpresas e avanços na loja, o caminho em direção a um computador quântico tolerante a falhas pode muito bem ser a chave para descobrir todo o potencial de aplicações quânticas de computação. Mesmo que esse calafrio se instale, para aqueles com um forte visão de seu futuro, tanto em termos médios quanto mais longos, pode pagar para lembrar a advertência do banqueiro do Barão Rothschild durante o pânico após a Batalha de Waterloo: "O tempo para comprar é quando há sangue nas ruas". Durante os períodos de desilusão, as empresas constroem a base da verdadeira vantagem competitiva. Quem faz as pontas de praia de negócios mais importantes nas tecnologias emergentes de computação quântica provavelmente o farão nos próximos anos. A questão não é se ou quando, mas como as empresas devem se envolver. Philipp Gerbert
Some experts thus warn of a potential “quantum winter,” in which some exaggerated excitement cools and the buzz moves to other things. Even if such a chill settles in, for those with a strong vison of their future in both the medium and longer terms, it may pay to remember the banker Baron Rothschild’s admonition during the panic after the Battle of Waterloo: “The time to buy is when there’s blood in the streets.” During periods of disillusionment, companies build the basis of true competitive advantage. Whoever stakes out the most important business beachheads in the emerging quantum computing technologies will very likely do so over the next few years. The question is not whether or when, but how, companies should get involved.
