*חדשים כאן? ברוכים הבאים! קוראים לי נעה ואני דוקטורנטית לפיזיקה באוניברסיטת תל אביב. אני כותבת כאן על קוונטים לקהל הרחב. לא צריך רקע במתמטיקה או בפיזיקה, אבל כן מומלץ מאד לקרוא את הפוסט הראשון בבלוג לפני שקוראים את הפוסט הזה. מקווה שתהנו!
לאחרונה, להרגשתי, מחשבים קוונטיים נמצאים בכל מקום - חברות ענק כמו גוגל ואמאזון משקיעות בפיתוח מחשב קוונטי, עיתונים כלכליים מעדכנים על חברות חדשות ומדדים חדשים להשקעה, הממשלה מקימה קרן להשקעה במחשוב קוונטי... המון באזז בשביל טכנולוגיה שעוד לא כל כך קיימת (כלומר, היא קיימת, כמו שנראה בהמשך, אבל עדיין בחיתולים)! יכול להיות שאני טועה, ושאני שומעת על הנושא כל כך הרבה בגלל שהוא קשור קשר הדוק לתחום המחקר שלי. אבל סמכו עלי - אם עוד לא שמעתם על מחשבים קוונטיים, אתם תשמעו עליהם בקרוב. וכשזה יקרה, אני מאמינה שתרצו להבין למה הכוונה. זהו פוסט ראשון בסדרה שבה ננסה להבין מה זה בעצם אומר, מחשב קוונטי, ולמה הוא שונה מפיתוחים טכנולוגיים אחרים בתחום המחשבים.
נתחיל ממה שהתחיל את הכל - הדמיה (סימולציה) של מערכות קוונטיות. במדע קשה מאד להתחיל לחקור מערכות מורכבות ומסובכות כמו שהן מופיעות בטבע. הן מושפעות מהמון אפקטים שונים, שלפעמים מחזקים ולפעמים מתנגדים אחד לשני. בנוסף, יש רעשים והפרעות, וקשה להחליט ממה נובעת כל תופעה שאנחנו רואים. צריך לפרק את הבעיה הגדולה לכמה בעיות קטנות, לבודד כל אפקט או קבוצת אפקטים קטנה ולחקור אותם בנפרד. רק אחר כך נוכל להתקדם לעבר תיאור כולל של מערכות בטבע. לכן הדמיה ממוחשבת של מערכות פשוטות ונשלטות לחלוטין על ידינו, היא כלי חשוב במדע - בפיזיקה, אבל גם בכל תחום אחר שחוקר מערכות מורכבות. סימולציה חשובה גם כדי לייצר תחזיות תיאורטיות של מערכות שיש בהן יותר מדי משתנים ומשוואות, שייקחו ימים, שבועות וחודשים לחישוב עם דף ועט, אבל שניות בודדות על מחשב.
בפיזיקה קוונטית, כמו בכל תחום אחר, אנחנו משתמשים במחשבים כדי לדמות מערכות קוונטיות מורכבות. אבל כאן צצה בעיה - המחשב המוכר לנו היום הוא קלאסי, כלומר, לא יכול להיות בסופרפוזיציה. כשאנחנו רוצים לדמות חלקיק קוונטי שיכול להיות בסופרפוזיציה של 2 מצבים שונים, המחשב הקלאסי יצטרך לזכור מהי ההסתברות להיות בכל אחד מהמצבים האלו, כלומר לזכור 2 מספרים עבור חלקיק אחד. אם נרצה לדמות שני חלקיקים, המחשב יצטרך לזכור ארבעה מספרים, ועל כל חלקיק שנוסיף, המספר יוכפל בשניים - הזיכרון הדרוש כדי לדמות מערכת קוונטית גדל בצורה אקספוננציאלית עם מספר החלקיקים, שזה אומר גידול מהיר מאד כמו שאפשר לראות באיור. כדי לדמות מערכת של 266 חלקיקים שכל אחד מהם יכול להיות באחד משני מצבים בלבד, נצטרך לאחסן המון מספרים - בערך 1 ואחריו 80 אפסים - שזה מספר שהוא גדול יותר מהמספר המוערך לכל האטומים ביקום! כלומר, אם נשתמש בכל האטומים ביקום כדי לבנות מחשב, הוא עדיין לא יהיה מספיק גדול כדי לדמות מערכת קוונטית בגודל הזה. יש כמה טריקים ואלגוריתמים מתוחכמים שאפשר להשתמש בהם, אבל עדיין קשה מאד לדמות מערכת קוונטית גדולה או אפילו בינונית באמצעות מחשב קלאסי (זה בעצם תחום המחקר שלי, ולכן סמכו עלי כשאני אומרת שלפעמים זה פשוט בלתי אפשרי).
מהצורך הזה הגיע פיזיקאי בשם ריצ'רד פיינמן בשנת 1981 להבנה הבאה: אם נרצה לדמות מערכת קוונטית, נצטרך לעשות זאת באמצעות מערכת קוונטית אחרת, כדי לנצל את התכונות הקוונטיות שלה. המערכת המשמשת להדמיה תיקרא סימולטור קוונטי, והיא תצטרך להיות מערכת פשוטה, שניתן לשלוט בה בדיוק רב, ולשנות את המאפיינים שלה כדי שתהיה שימושית להדמיה של מודלים פיזיקליים רבים. כלומר, המערכת הזו תצטרך להיות סוג של מחשב - מכונה נשלטת.
בכך מייחסים לפיינמן את תחילתה של המהפכה הקוונטית השניה: המהפכה הראשונה היתה גילויה של תורת הקוונטים, שעל הבנתה עמלנו קשה בפוסטים הקודמים. המהפכה השניה היא ייצור של טכנולוגיה שמסתמכת על העקרונות הקוונטיים. כמו שראינו בפוסט על מוליכים למחצה, כבר עכשיו טכנולוגיה מסתמכת על עקרונות קוונטיים, אבל הטכנולוגיה עליה מדובר עכשיו יכולה להיות בסופרפוזיציה שאנחנו שולטים בה, ומשתמשים בה ובתכונות כגון התאבכות של פונקציית הגל הקוונטית. כל מכשיר כזה יהיה בעצם מחשב שיש לו תכונות קוונטיות. בהמשך התברר שמחשב כזה יכול להיות מעניין לא רק עבור הדמיה של מערכות קוונטיות, אלא גם עבור בעיות חישוביות שבמבט ראשון נראות לא קשורות לתורת הקוונטים - עליהם נדבר בפוסטים הבאים.
סימולטורים קוונטיים שנמצאים היום בפיתוח, באקדמיה ובתעשיה, משתמשים במערכות שמבוססות על פוטונים (חלקיקי אור), אטומים קרים (בטמפרטורה קרובה מאד לאפס המוחלט), או רכיבים מוליכי-על. כבר היום סימולטורים קוונטיים נמצאים בשימוש ומשמשים ככלי מחקר חשובים, אבל כיום הם יכולים לדמות רק מערכות קטנות יחסית, גבישיות (סימטריות), וקצת רועשות שנמדדות מדי פעם על ידי הסביבה בצורה לא רצונית. אם רוצים לנצל את סט היכולות המלא של מערכת חישובית קוונטית, אז אנחנו עדיין ממש בתחילת הדרך. מה זה סט היכולות המלא? גם על זה נדבר בפוסטים הבאים.
הדמיה של מערכות פיזקליות יכולה לפתוח דלת למגוון חידושים והבנות של הטבע: יצירה של חומרים מתקדמים (נניח חומרים שיהיו מוליכי על בטמפרטורות גבוהות, ולא רק בטמפרטורות הקרובות מאד לאפס המוחלט כמו היום), הבנה של תגובות כימיות של מולקולות מורכבות (המשמשות, בין השאר, בתעשיית התרופות) וגם מחקר של אבני היסוד והתגובות היסודיות בין חומר ואנרגיה ביקום. זהו השימוש הראשון עבור מחשבים קוונטיים, ולדעתי האישית השימוש הרלוונטי ביותר שלו. לא כולם מסכימים איתי שזה השימוש הרלוונטי ביותר, ולכן בפוסטים הבאים נדבר על שימושים נוספים למחשב קוונטי ולמשמעויות של פיתוח של מחשב כזה.
שאלה שניה (ואחרונה - אני מאמין) לשם סימולציה - האם ניתן להוריד את רזולוציית החישוב ואז להחזיר אותה - כמו שאפל עושים על מעבדי הטרנספורמציה החדשים שלהם apple silicon, לדוגמא - (לסמלץ Entanglement) על רזולוציה נמוכה, ואז לעשות את ״הקסם״ של אפל ועל זה אפשר יהיה להריץ נגיד cnot וכאילה...
בסדר, אז אני מבין שאי אפשר כי הסיבוכיות היא 2^n
אבל אני מוסיקאי ולא פיסיקאי, מה על משהוא כזה?
Gaussian Noise Generator: This could be used to simulate the probabilistic nature of quantum states. Quantum systems inherently involve probabilities, and Gaussian noise could help in mimicking this aspect.
Filters Representing Complex Vectors: Filters could be designed to represent the complex amplitudes of quantum states. These filters would need to handle both the magnitude and phase of the quantum states.
Entanglement Simulation: This is the tricky part. Entanglement involves creating correlations between qubits that can’t be described independently. One way to simulate this might be through feedback loops or interconnected filters that can share and modify signals based on the state…
פוסט 11 בסופרפוזיציה?
Clear and precise explanation to inteligent but non scientific audience.