Квантовые вычисления и корпоративное программное обеспечение (с Оливье Эзратти) - Ep 142

00:00:00 Введение в квантовую физику и ее роль в существующих технологиях.
00:01:03 Путешествие Оливье Эзратти в квантовые вычисления и его обширные исследования.
00:04:16 Запуск Инициативы квантовой энергии для развития экологически чистых квантовых технологий.
00:06:11 Различия между квантовой физикой в текущих технологиях и будущих квантовых вычислениях.
00:08:51 Отсутствие ничего и вакуумных флуктуаций в квантовой физике.
00:10:32 Вакуум и эфир в квантовой физике.
00:11:52 Корпоративное программное обеспечение и механическое сочувствие.
00:14:16 Порог квантового преимущества и неопределенный прогресс.
00:16:19 Важность понимания квантовых технологий.
00:18:43 Потенциальные применения квантовых технологий.
00:20:24 Введение в квантовую сенсорику и ее применение.
00:21:19 Квантовая коммуникация для повышения безопасности и энергоэффективности.
00:24:01 Квантовая сенсорика для точных измерений в различных областях.
00:26:36 Положительное использование квантовых гравитационных сенсоров на спутниках для геодезических исследований.
00:28:15 Важность голистического подхода к пониманию квантовой технологии.
00:30:11 Обсуждение квантового превосходства и его ограничений.
00:32:02 Объяснение классических битов и их роли в вычислениях.
00:33:10 Введение кубитов и их отличия от классических битов.
00:35:04 Разбор математических аспектов кубитов.
00:37:33 Объяснение мощности кубитов и их экспоненциального роста в информационном пространстве.
00:40:01 Уточнение распространенных заблуждений о квантовых вычислениях.
00:43:45 Квантовые вычисления и проблемы больших данных.
00:45:54 Решение проблемы шума в квантовых вычислениях: поверхностные алгоритмы и коррекция ошибок.
00:47:46 Текущее состояние квантовых вычислений и последняя система IBM с 433 кубитами.
00:49:53 Исследование коррекции ошибок в квантовых вычислениях.
00:51:37 Обсуждение возможности использования шумных операций в машинном обучении.
00:52:59 Обзор ограничений квантового машинного обучения.
00:57:25 Температурный контроль в сверхпроводящих кубитах и кремниевых кубитах.
00:59:49 Сравнение кубитов в ловушках и топологических кубитов.
01:00:53 Нейтральные атомы, лазерное охлаждение и технология магнитооптической ловушки.
01:03:31 Центры Envy и потенциальные квантовые вычисления при комнатной температуре.
01:05:46 Обсуждение сложности в области квантовых технологий.
01:07:58 Подход к доверию и определение надежных источников в квантовых технологиях.
01:10:30 Обсуждение примеров уникальной технологии кремниевых кубитов.
01:12:35 Сравнение квантовых вычислений с поставками корпоративного программного обеспечения.
01:14:37 Роль случайности в знакомстве и обучении ученым.
01:16:36 Советы по навигации и расшифровке научных статей.
01:22:47 Внутренняя ценность прогнозирования и сложность его измерения.
01:24:00 Сложность научных публикаций и их понимание.
01:25:17 Открытость и затруднение в квантовой вычислительной экосистеме.
01:28:01 Роль рыночных аналитиков и потенциальные предубеждения в этой области.
01:33:46 Обсуждение хорошего сочетания в исследовательских командах для инноваций.
01:34:54 Квантовые вычисления и их график развития.
01:37:56 Проблемы прогнозирования будущего квантовых вычислений.
01:39:41 Важность образования в быстро меняющейся области квантовых вычислений.
01:40:33 Личные проекты в этой области.
01:43:15 Обсуждение различных способов работы и вклада в экосистему.
01:44:22 Значение письменных упражнений для личного и организационного роста.
01:45:37 Техники организации и обновления контента, включая поддержку баз данных.
01:48:00 Рекомендации для генеральных директоров и технических директоров по пониманию квантовых вычислений и их потенциальных применений.
01:50:28 Рекомендуемые форматы для изучения квантовых вычислений, такие как конференции и презентации на YouTube.

Резюме

Эксперт по квантовым технологиям Оливье Эзратти обсуждает с Жоаннесом Верморелем потенциал квантовых вычислений, коммуникации и сенсорики. Квантовые вычисления стремятся использовать квантовые явления, такие как суперпозиция и запутанность, для выполнения задач, выходящих за рамки возможностей классических компьютеров. Квантовая коммуникация имеет применение не только в области безопасности, но и в квантовом интернете и распределенных квантовых вычислениях. Квантовая сенсорика может измерять физические свойства с беспрецедентной точностью. Несмотря на прогресс в этой области, все еще существует значительный разрыв между теоретическими знаниями и практической реализацией. График широкого принятия технологии остается неопределенным, с экспертами, оценивающими 10-15 лет до достижения полного потенциала квантовых технологий.

Расширенное резюме

В этом интервью ведущий Жоаннес Верморель, основатель Lokad, обсуждает квантовые вычисления и поставщиков корпоративного программного обеспечения с Оливье Эзратти, экспертом по квантовым технологиям. Эзратти работает в этой области более двух десятилетий и является автором обширного отчета (Понимание квантовых технологий - более 1000 страниц) о квантовых технологиях.

Эзратти впервые заинтересовался квантовыми вычислениями, узнав о сотрудничестве Google, NASA и D-Wave по созданию компьютера, способного выполнять задачи в 100 миллионов раз быстрее обычного ноутбука. Сначала он планировал провести простую часовую конференцию на эту тему, но его работа в конечном итоге привела к созданию обширной 1100-страничной книги о квантовых технологиях. С тех пор Эзратти занимается различными ролями в этой области, включая преподавание, работу в правительстве, консультирование и запуск “Quantum Energy Initiative” для решения экологических проблем, связанных с квантовыми технологиями.

При обсуждении развития квантовых вычислений Эзратти подчеркивает роль квантовой физики в существующих технологиях. В то время как все существующие технологии основаны на квантовой физике, квантовые вычисления стремятся использовать различные явления из этой области. Три конкретных механизма, центральных для квантовых вычислений, - это суперпозиция квантовых состояний, запутанность и возможность контроля отдельных наночастиц. Эти механизмы не использовались таким же образом в предыдущих технологиях.

В интервью также затрагивается понятие “ничто” в контексте квантовой физики. Вакуумные флуктуации, при которых создаются и уничтожаются частицы, демонстрируют, что ничто не существует, и частицы всегда находятся в движении из-за этих флуктуаций.

В области корпоративного программного обеспечения существует общая неинтересность к вычислительной аппаратуре, так как ожидается, что она будет улучшаться экспоненциально без изменений со стороны поставщиков программного обеспечения. Эта позиция сохраняется, несмотря на более медленный прогресс квантовых вычислений по сравнению с классическими вычислениями. Конечная цель квантовых вычислений - достижение “квантового преимущества” или “порога”, когда квантовые компьютеры смогут выполнять задачи, которые классические компьютеры не могут выполнять эффективно. Временной горизонт для достижения этого порога остается неопределенным.

Квантовые технологии могут быть классифицированы по разным парадигмам, включая квантовые вычисления, квантовую коммуникацию и квантовое измерение. У каждой парадигмы есть свой временной горизонт для потенциальной реализации, при этом некоторые из них могут оказать влияние уже через пять лет, в то время как другие могут занять 10-20 лет. Важно, чтобы люди, занимающиеся технологиями и промышленностью, оставались в курсе этих разработок, чтобы понимать их потенциальное влияние.

Квантовые вычисления стремятся обеспечить вычисления, которые невозможно выполнить классически, потенциально быстрее, лучше и с меньшим энергопотреблением. Квантовая коммуникация, с другой стороны, имеет применение не только в области повышения безопасности. Она может помочь создать квантовый интернет и обеспечить распределенные квантовые вычисления. Более того, квантовая коммуникация может привести к более точным квантовым сенсорам, которые могут значительно улучшить точность различных измерений.

Квантовые сенсоры могут измерять различные физические свойства, такие как гравитация, давление, температура, частота времени и магнетизм с гораздо большей точностью, чем это возможно в настоящее время. Хотя квантовые сенсоры могут быть более громоздкими, чем существующие датчики Интернета вещей, их повышенная точность может иметь множество применений, таких как обнаружение того, что находится под землей, идентификация туннелей, поиск источников воды и даже военные применения, такие как обнаружение ядерных подводных лодок.

Квантовые сенсоры также имеют положительные применения, такие как установка квантового гравитационного сенсора на спутник для изучения движения Земли и влияния изменения климата. Научный прогресс часто определяется наличием новых классов сенсоров, и квантовые сенсоры имеют потенциал открыть новые пути для исследований и понимания.

Затем Эзратти объясняет концепцию квантового превосходства, термин, придуманный Джоном Прескиллом в 2011 году. Квантовое превосходство означает ситуацию, когда квантовый компьютер может выполнить вычисление, которое невозможно для классических компьютеров в разумное время. Однако текущее квантовое превосходство, достигнутое Google и другими, не выполняет вычисления так, как мы привыкли в корпоративном программном обеспечении. Вместо этого это больше похоже на генератор случайных чисел без реального ввода или вывода данных. Когда Google попытался использовать свою квантовую систему для полезных вычислений, она могла использовать только 15 из своих 53 кубитов. Эти 15 кубитов можно эмулировать более эффективно на персональном ноутбуке.

Затем обсуждение переходит к фундаментальному строительному блоку классических вычислений: биту. Бит - это наименьшая единица информации, представленная как 0 или 1. В отличие от этого, кубит, фундаментальная единица квантовых вычислений, может быть описан как математический и физический объект. Физически кубит - это двухуровневая система (TLS), которая может существовать одновременно в двух энергетических уровнях благодаря квантовым свойствам суперпозиции. Математически кубиты представлены двумя комплексными числами (коэффициентами), которые описывают их суперпозиционное состояние.

Сила квантовых вычислений заключается в том, что пространство информации, обрабатываемое кубитами, экспоненциально растет с каждым дополнительным кубитом. Это в отличие от классических вычислений, где добавление битов имеет линейный эффект на размер памяти. Например, система с 100 кубитами может обрабатывать пространство информации из 2^100 комплексных чисел, что значительно больше, чем могут управлять классические системы.

Интервьюируемые также затрагивают уравнение Шредингера, которое используется для описания волнового поведения квантовых объектов, таких как кубиты. Когда две волны, соответствующие разным энергетическим уровням кубита, объединяются, они создают третью волну. Это явление является центральным для концепции суперпозиции в квантовой механике.

Ezratty объясняет, что у квантовых вычислений есть два основных преимущества: скорость и пространство. Квантовые компьютеры могут исследовать огромное вычислительное пространство и решать сложные проблемы, которые масштабируются экспоненциально с увеличением числа переменных. Однако преимущество скорости достигается за счет использования алгоритмов и возможности сократить количество операций, необходимых для вычислений, по сравнению с классическими вычислениями.

Еще одной темой обсуждения является сложность подачи данных в квантовый компьютер. Это связано с медленной природой операций квантовых вентилей и ограничениями существующих квантовых систем. Эзратти упоминает, что для решения этой проблемы используются гибридные алгоритмы, которые объединяют классические и квантовые вычисления.

Шум является еще одним значительным вызовом в квантовых вычислениях. Текущие кубиты генерируют значительное количество ошибок, и для того, чтобы вычисления были полезными, необходимо исправление ошибок. Существуют два способа решения этой проблемы: поверхностные алгоритмы, которые имеют низкое количество вентилей и операций и могут терпеть шум, и исправляющие ошибки коды, которые используют избыточность для исправления ошибок на каждой операции.

Еще одним исследуемым подходом является смягчение квантовых ошибок, которое использует машинное обучение для обучения системы понимать и исправлять ошибки после завершения всего вычисления. Ожидается, что этот метод расширит возможности шумных квантовых вычислительных систем, хотя порог для полезных квантовых вычислений для предприятий еще не достигнут.

В интервью также затрагиваются типы алгоритмов, которые могут быть реализованы в квантовых системах ближайшего будущего. Среди них химические симуляции, оптимизационные алгоритмы и квантовое машинное обучение. Однако каждая из этих областей применения имеет свои собственные вызовы и ограничения.

Эзратти подчеркивает, что наука о понимании ускорения квантовых вычислений все еще находится в процессе разработки, так как существует значительный разрыв между теоретическими знаниями и практической реализацией. Несмотря на то, что делается прогресс, еще много работы остается для создания действительно полезных квантовых компьютеров, способных предоставлять преимущества в реальном мире по сравнению с классическими системами.

Затем разговор переходит к взаимодействию между кубитами и классической электроникой. Кубиты, основные единицы квантовых вычислений, могут быть управляемыми классической электроникой, при этом фотоны отправляются к кубиту для изменения его состояния. Затем обсуждается необходимость крайне низких температур для квантовых вычислений. Большинству квантовых технологий требуются холодные среды, а сверхпроводящим кубитам требуется около 15 милликельвинов. Процесс охлаждения может быть сложным и требует многоступенчатого подхода.

Как альтернатива упоминаются кремниевые кубиты или кремниевые спиновые кубиты, которые могут работать при немного более высоких температурах, от 100 милликельвинов до одного кельвина. Еще одна обсуждаемая технология - управление отдельными фотонами при комнатной температуре с использованием волноводов. Хотя охлаждение все равно необходимо на обоих концах системы, оно не требуется между ними.

Затем речь переходит к нейтральным атомам, которые могут быть охлаждены и расположены с помощью лазеров в технике, известной как магнитооптическая ловушка. Этот процесс приводит к температуре в диапазоне нанокельвинов, хотя охлаждение все равно необходимо для насоса, который удаляет атомы из камеры.

Еще одной обсуждаемой квантовой технологией являются NV-центры, которые имеют потенциальные применения в вычислениях и сенсорике. Австралийская компания Quantum Reliance разработала пятикубитную систему, работающую при комнатной температуре, хотя ее масштабируемость неизвестна.

Разговор подчеркивает сложность и разнообразие квантовых технологий, с множеством различных типов кубитов и требований к охлаждению. Эзратти подчеркивает важность встреч с разнообразным кругом ученых, инженеров и компьютерных ученых для лучшего понимания этой области.

Эзратти подчеркивает важность чтения научных статей и поиска разнообразных точек зрения у экспертов в различных подобластях квантовой технологии. Несмотря на сложность и постоянное развитие этой области, важно постоянно обновлять свои знания, чтобы быть в курсе последних событий.

Эзратти делится своими опытом изучения квантовой технологии и встречи с различными учеными и экспертами в этой области. Он подчеркивает важность счастливого случая в общении с людьми, которые могут предоставить ценные идеи и информацию. Передвигаясь по ландшафту квантовой технологии, Эзратти ищет подсказки в научных статьях и коммуникациях поставщиков, чтобы понять состояние искусства.

В интервью Верморель проводит параллели между областью квантовой технологии и своей собственной областью экспертизы, оптимизацией цепей поставок. Обе области характеризуются огромным количеством узкоспециализированных точек зрения, поставщиков и конкурирующих философий. Верморель подчеркивает важность иметь адверсарное мышление при оценке утверждений и поиске скрытых затрат или недостатков.

Эзратти указывает на то, что понимание метрик, используемых в квантовой технологии, является важным при оценке качества кубитов и производительности квантовых компьютеров. Однако поиск согласованных метрик может быть сложным из-за различных методик измерения и эталонов в этой области. Он также отмечает, что недавнее появление квантовых компьютеров в облаке упростило задачу исследователям по сравнению и бенчмаркингу различных систем в согласованном режиме.

Несмотря на сложность области и трудности в понимании научных публикаций, Эзратти считает, что экосистема квантовой технологии достаточно открыта. Он признает, что поставщики иногда могут преувеличивать свои достижения, но подчеркивает, что область в целом доступна тем, кто готов вложить время и усилия в ее изучение.

Верморель и Эзратти обсуждают влияние крупных корпораций на область квантовой технологии, отмечая, что они часто привлекают венчурный капитал, но также могут быть подвержены корпоративным искажениям. Они также затрагивают роль рыночных аналитиков, которые часто становятся предвзятыми из-за финансовых стимулов со стороны поставщиков, что может исказить развитие отрасли.

Эзратти объясняет, какие-то квантовые вычислительные технологии могут предложить практические преимущества в ближайшие несколько лет, например, аналоговые квантовые компьютеры. Однако время всеобщего принятия остается неопределенным, с многими экспертами, оценивающими 10-15 лет до достижения технологии своего полного потенциала.

Одной из основных проблем в масштабировании квантовых вычислительных технологий является переход от сотен кубитов к миллионам, что представляет существенные инженерные и энергетические проблемы. Область характеризуется широким спектром конкурирующих технологий, что делает сложным предсказание, какие из них в конечном итоге окажутся успешными.

Эзратти указывает на то, что в настоящее время в области существует большое количество креативности и инноваций, особенно в области техник исправления ошибок. Несмотря на скептическое отношение к возможности достижения миллионов связанных кубитов, он считает, что изобретательность инженеров и ученых в конечном итоге может привести к прорывам.

В интервью рассматривается важность быть информированным о развитии квантовой технологии. Поскольку область постоянно меняется, важно быть осведомленным о новых объявлениях и достижениях. Эзратти делится своим личным интересом к области и своими планами на будущие проекты, подчеркивая интеллектуальный вызов и волнение, связанные с квантовой технологией.

Оливье упоминает, что в настоящее время он работает над шестым изданием своей книги, пишет научные статьи и занимается деятельностью, способствующей развитию французской и европейской квантовой экосистемы. Он также занимается преподаванием, обучением и ведет два подкаста с Фанни Пиа, которая стала квантовым лидером в OVHcloud. Конечная цель Оливье - внести вклад в успех французской и европейской квантовой экосистемы.

Оба спикера подчеркивают важность письма как способа структурирования и обмена мыслями. Жоанн считает, что занятие письмом чрезвычайно полезно, даже если материал никогда не будет опубликован. Это мнение разделяет и Оливье, который делится некоторыми своими организационными методами, такими как использование документа Word с той же оглавлением, что и его книга, для отслеживания обновлений и новой информации.

Оливье также поддерживает различные базы данных, включая список лауреатов Нобелевской премии по квантовой физике, квантовые компании и точность кубитов. Он считает, что сохранение порядка и умное повторное использование контента являются важными аспектами работы независимо.

Что касается рекомендаций для генеральных директоров и технических директоров компаний, сталкивающихся с непрозрачными областями, такими как квантовые вычисления, Оливье рекомендует прочитать его книгу, чтобы представить себе, что могут принести квантовые вычисления их бизнесу. Он подчеркивает важность не полагаться только на прессу, а искать специализированные мнения и диверсифицировать источники информации.

Рекомендуется также посещение конференций, просмотр образовательных видео на YouTube и участие в мероприятиях, которые обеспечивают глубокое понимание квантовой технологии. В конечном счете, Оливье считает, что хорошее понимание текущего состояния и потенциала квантовых систем можно достичь через различные образовательные форматы, такие как лекции или презентации продолжительностью от одного до двух часов.

Полный текст

Жоанн Верморель: Добро пожаловать на Lokad TV. Я Жоанн Верморель, генеральный директор и основатель Lokad, и сегодня у меня в гостях Оливье Эзратти. Оливье уже более двух десятилетий занимается технологиями и футуризмом, насколько я могу судить, и я говорю это как высокую форму похвалы. У него есть очень особая методология, которая заключается в выборе очень важной и широкой темы и попытке разобраться в ней. Темой дня для этой серии будет квантовые вычисления и корпоративное программное обеспечение. Оказывается, что Оливье, в своем очень особом стиле, несколько лет назад написал абсолютно гигантский отчет из 1100 страниц плюс о всех этих квантовых технологиях.

Я сразу же признаюсь перед аудиторией, что мои знания квантовой механики ограничиваются первыми 200 страницами книги “Введение в квантовую механику” Гриффитса, которая, по сути, является учебником для студентов. Так что я не буду утверждать, что я эксперт, но мы пройдем этот путь вместе. И чтобы начать, может быть, Оливье, вы могли бы рассказать нам немного больше о том, как, насколько я понимаю, примерно пять-шесть лет назад вы отправились в этот путь квантовых вычислений? Вы проснулись одним утром и решили: “Я стану экспертом в этой области” и в результате написали, вероятно, самый большой сборник, который я когда-либо видел на эту тему, который является массовым отчетом, но на самом деле больше похож на массовую книгу?

Оливье Эзратти: Ну, я не планировал заниматься квантовой физикой. Все началось около восьми лет назад, в 2015 году, когда я узнал о том, что Google, NASA и D-Wave обсуждают этот странный компьютер, который производит D-Wave. Они говорили о том, что некоторые задачи выполняются на этом компьютере в 100 миллионов раз быстрее, чем на обычном ноутбуке, и это меня смутило. То, что меня удивило тогда, и я думаю, что это все еще верно сегодня, это то, что все научные статьи, описывающие этот компьютер и то, что Google делает с ним, были невероятно сложными. Я был уверен, что все эти люди, пишущие о этом компьютере, ничего не понимают в этом, поэтому я сказал себе: “Может быть, когда-нибудь я пойму это”.

Итак, в 2016 году я решил, что к 2018 году я буду в состоянии провести всего один час очень простой конференции. Я объединился с другом по имени Фран Ибуто, и я расскажу нашу историю позже. Мы решили провести эту конференцию в 2018 году, а затем я написал 18 постов на своем блоге. Это стало основой моей книги, которая составляла 300-350 страниц. Затем я перешел на английский язык для первого издания, четвертого издания и пятого издания, опубликованного в сентябре 2022 года, которое действительно имеет более тысячи страниц.

Между тем, я сделал массу вещей в этом мире. Я работаю с исследователями, я преподаю в разных школах, я работаю с правительством по различным вопросам, я являюсь тренером в корпорациях, я являюсь консультантом во многих ситуациях, и я являюсь экспертом для Bpifrance, среди прочего. Я даже работаю с правительством на министерском уровне, чтобы разработать будущие итерации французского плана.

Самое важное, что я также запустил в прошлом году, это так называемая “Инициатива квантовой энергии”. Это исследовательская инициатива, запущенная с несколькими друзьями в области исследований, в частности с Алексисом Фебом, который является дорогим другом и сейчас базируется в Сингапуре. Мы запустили эту инициативу, чтобы убедиться, что люди, создающие квантовые компьютеры и другие квантовые технологии, заботятся о экологическом влиянии этих технологий еще на стадии проектирования. Мы хотим убедиться, что квантовый компьютер, масштабируемый компьютер, не будет потреблять больше энергии, чем вырабатывается на ядерной электростанции. И для этого нужно проделать некоторую работу. Я читал ваши отчеты, кстати, я прочитал первые 300 страниц, а затем пролистал остальное. Я перешел к последнему разделу о квантовом сенсоринге, который очень интересен. Так что я приношу извинения перед аудиторией, я делаю то, что многие люди делают в ток-шоу, я говорю о книгах, которые не прочитал. Так что я прочитал ее частично. Одна из вещей, которая была очень интересной, это то, что я знал интеллектуально, но никогда не связывал точки, что транзисторы на самом деле являются квантовым эффектом. Это эффект поля, и это то, о чем вы говорите в самом первом разделе вашего отчета.

Жоанн Верморель: Хотя квантовые вычисления недавно стали модным словом, оказывается, что когда мы говорим о обычных вычислениях, они уже укоренились в первой квантовой революции, которая произошла в 1950-х годах. Жесткие диски, которые у нас есть с гигантским магнитным сопротивлением, также являются квантовым эффектом. Это относится к приводу со спином, к последним моделям, которые имеют терабайты и более памяти. Все существующие технологии основаны на квантовой физике.

Оливье Эзратти: Да, я имею в виду все. Даже астрофизика, например, телескоп Джеймса Уэбба, использует квантовую физику. Волоконная оптика для телекоммуникации - это квантовая физика. Все явления являются квантовой физикой на уровне электрона, атома или фотона. Однако явления не одинаковы. Явления квантовой физики, которые мы используем в существующих технологиях, отличаются от тех, которые мы хотим использовать в квантовых вычислениях. В этом есть небольшая разница. В квантовой физике, которую мы используем сегодня, мы в основном используем тот факт, что мы хорошо понимаем, как свет взаимодействует с веществом. Так, фотон смещает электрон и создает ток, что дает вам солнечную панель, например.

Оливье Эзратти: В технологии транзисторов очень хорошо понимаются уровни энергии в полупроводящих материалах, таких как кремний. В квантовых технологиях второй революции, особенно в квантовых вычислениях, мы используем три очень специфических механизма, которые ранее не использовались. Один из них - это суперпозиция квантовых состояний, что является реальным явлением с математической и физической интерпретацией, которую довольно сложно понять, кстати. Второе - это запутанность, факт того, что некоторые частицы могут иметь общее прошлое и общее будущее. Они образуют что-то вроде одной частицы, и это источник большой мощности в вычислениях, коммуникации и даже сенсорике.

Оливье Эзратти: Затем у нас есть факт того, что теперь мы экспериментально можем контролировать отдельные наночастицы. Мы не могли сделать этого в транзисторе с миллиардами электронов, движущихся внутри и снаружи, или в лазере с миллиардами фотонов. Теперь мы можем генерировать, контролировать и измерять одиночный электрон, одиночный фотон и одиночный атом. Мы даже можем контролировать один атом в вакууме с помощью лазера. Это новое, и это то, что мы делаем сейчас в квантовых технологиях.

Жоанн Верморель: Да, хотя мое собственное понимание заключается в том, что даже когда вы начинаете пытаться понять, что такое один атом, он начинает становиться немного размытым. Вы знаете, что такое один? Он может находиться в одном положении, но немного двигаться. Невозможно иметь неподвижную частицу, потому что она всегда немного движется. В противном случае принцип Гейзенберга не работал бы. Я изучал квантовую физику и обнаружил, что это очень широкая область. Самое удивительное, что я открыл, это то, что вакуума не существует.

Оливье Эзратти: Да, верно. Это означает, что не существует такой вещи, как ничто в пространстве в любом месте на Земле. Например, если вы проведете эксперимент с закрытой коробкой, используя так называемый ультравысоковакуумный насос и удалите все атомы. Затем вы охладите его до очень низкой температуры, скажем, несколько нано-Кельвинов, чтобы убедиться, что внутри ничего нет - никаких микроволн, никаких электромагнитных волн, ничего. Если вы измерите внутри, вы увидите, что создаются и уничтожаются некоторые частицы. Это называется вакуумными флуктуациями. И это ничто не существует, что так удивительно.

Жоанн Верморель: Это увлекательно. Одно из моих собственных особых интересов - это история науки, и очень забавно, что это в значительной степени реабилитирует концепцию эфира. В начале 20-го века люди избавились от этой идеи, чтобы уступить место вакууму, потому что была такая идея, что природа не любит вакуум. Так что люди смогли избавиться от этой старой школьной идеи и сказать: “Хорошо, у нас теперь есть настоящий вакуум”. И эфир, который был старым термином, был оттеснен как старая, устаревшая наука.

Интересно то, что мы перешли от “природа не любит вакуум, поэтому нам нужен этот эфир” к другому поколению ученых, которые говорят “нет, у нас есть вакуум, который объясняет множество вещей”. И это так и было. И теперь мы вернулись к тому, что, оказывается, когда мы измеряем вещи еще более точно, мы понимаем, что вакуум на самом деле был лучшим пониманием, чем то, что люди думали о эфире раньше.

Оливье Эзратти: Именно так, потому что флуктуации вакуума находятся на очень низком, квантовом уровне. Это очень низкое явление. Вы также можете использовать эксперимент с эффектом Казимира, где две золотые пластины находятся очень близко друг к другу. Если вы поместите эти две пластины в вакуум при очень низкой температуре, они будут притягиваться друг к другу, и это происходит из-за флуктуации вакуума. Но это не своего рода спонтанная энергия, потому что если они прилипнут вместе, то вам придется раздвинуть их и добавить некоторую энергию, чтобы разделить их. Таким образом, второй принцип термодинамики всегда сохраняется; он все еще работает. Но все же у вас есть этот постоянный движущийся процесс, и это объясняет, почему нельзя иметь частицу, например, атом или электрон, который не двигается. Он всегда немного движется.

Жоанн Верморель: Итак, если мы вернемся к идее квантовых вычислений и корпоративного программного обеспечения, одна из вещей, которая меня поражает как предпринимателя корпоративного программного обеспечения, это то, что мои коллеги в целом не проявляют интереса к механическому сочувствию. Что я имею в виду под механическим сочувствием, и снова я не говорю о людях в общем, а именно о сфере корпоративного программного обеспечения, заключается в том, что из-за того факта, что вычислительное оборудование развивалось на протяжении десятилетий так бурно, был общий неинтерес к вычислительному оборудованию. Это было действительно, я бы сказал, причина и следствие. Если у вас есть вычислительное оборудование, и вы ожидаете, что оно улучшится в тысячу раз в течение десятилетия, и вам, как поставщику, не нужно ничего менять в том, что вы делаете, то почему вам это волновать? Вы просто сидите, наслаждаетесь поездкой, позволяете другим людям сделать свою магию, и ваше программное обеспечение, несмотря на его неэффективность, решит проблему за вас. Это было, я считаю, основное отношение для многих людей, занимающихся корпоративным программным обеспечением и инженерами.

Оливье Эзратти: Оно все еще существует, по хорошим и плохим причинам. Хорошие причины заключаются в том, что идея квантового компьютера родилась около 40 лет назад, и прогресс был важным, но не настолько быстрым, как классическое вычисление. Если взять первый компьютер, созданный в 1946 году, ENIAC, и добавить 40 лет, получится 1986 год. В 1986 году появились микрокомпьютеры и Mac, так что прогресс был огромным. Мы перешли от громоздких компьютеров к мини-компьютерам, затем к рабочим станциям и ПК всего за 40 лет. В то же время для квантовых компьютеров у нас все еще есть прототипы. Прогресс более медленный, но если вы поговорите с физиком, он скажет вам, что за последние 10 лет произошел огромный прогресс, просто не в таком масштабе, чтобы стать трансформирующим для отрасли.

Большой вопрос заключается в том, когда мы достигнем так называемого квантового преимущества или порога, когда квантовые компьютеры смогут делать вещи, которые нельзя эффективно делать на классическом компьютере. Мы на самом деле не знаем. Некоторые парадигмы могут принести ценность менее чем за пять лет, в то время как другие могут потребовать больше времени, возможно, 10-20 лет. Здесь много неопределенности. Одна из причин, почему имеет смысл интересоваться квантовыми вычислениями, заключается в том, что вы не знаете, на каком темпе они будут развиваться или трансформировать отрасли. Если и когда это сработает, это может быть огромной трансформацией и изменить многие отрасли, где вам приходится управлять сложными задачами оптимизации. Эти проблемы могут быть решены более эффективно с помощью квантовых компьютеров. Так что вам, по крайней мере, нужно узнать и понять, где мы находимся, даже если вы скептически относитесь или осторожны в отношении темпа развития в этой отрасли.

Вам нужно уметь разбираться в объявлениях от IBM, Google и других. Если у вас нет интеллектуальных навыков для этого, вы можете что-то упустить или быть введенным в заблуждение, думая, что оно работает лучше или хуже, чем на самом деле. Вам нужно быть осведомленным о любой новой тенденции, так же, как вам нужно быть осведомленным о метавселенной или криптовалютах, даже если вам не нужно в них участвовать.

Joannes Vermorel: Я считаю себя одним из тех предпринимателей, у которых глубокое механическое сочувствие. Я не могу говорить от имени каждого сотрудника Lokad, но лично у меня глубокий интерес ко всем физическим слоям, которые обеспечивают то, что мы делаем. Я считаю, что это понимание важно и оно имеет множество последствий для того, как мы подходим к проблемам. Когда я вижу что-то, где мое чутье говорит мне, что аппаратное обеспечение сделает фантастический прогресс в этой области, я говорю, что мы можем позволить себе подход, который полностью отличается от этого. Однако в других областях мы можем застрять. Например, скорость света, скорее всего, не будет улучшена в ближайшее время, возможно, никогда. Это имеет очень реальные последствия для того, что вы можете делать в терминах распределенных вычислений.

Когда мы обрабатываем такое количество данных, есть вещи, которые, скорее всего, никогда не станут очень жизнеспособными, например, распределение вычислительных ресурсов по всему миру. По множеству причин намного проще сосредоточить все эти вещи в одном месте. Есть много причин думать, что есть некоторые жесткие ограничения, при которых это никогда не станет выгодным делать по-другому.

Теперь, что интересно, и я читал ваш отчет, так это то, что мое первое недоразумение заключалось в том, что я думал в терминах квантовых вычислений, хотя правильным термином были бы квантовые технологии. Есть несколько вещей, которые были очень интересными для меня, такие как квантовая связь, телекоммуникации и квантовое восприятие. Можете ли вы дать нам немного обзора того, какие есть большие амбиции улучшить эти фронты? Какие фронты, где люди используют это понимание квантовой механики, чтобы сказать, что мы потенциально собираемся делать вещи, которые раньше были, возможно, невозможными, или, может быть, они были, или делать это намного лучше?

Olivier Ezratty: Самый простой способ описать квантовые вычисления - это то, что они должны позволить нам выполнять вычисления, которые нельзя сделать классически, возможно, быстрее или лучше в какой-то момент, и, возможно, с меньшим энергопотреблением. Это одно из преимуществ квантовых вычислений.

Квантовая связь, с другой стороны, двусторонняя. Ее можно рассматривать как способ улучшить безопасность коммуникации, потому что одна из технологий в рамках квантовой связи - так называемое квантовое распределение ключей (QKD). Это способ распределения шифровальных ключей, которые более безопасны, чем классические цифровые ключи, которые мы используем с протоколами RSA и тому подобным в открытом интернете. Но помимо этого, квантовая связь намного более сложна, чем просто безопасность. В будущем она поможет создать так называемый Квантовый Интернет или квантовую сеть, которая соединяет квантовые компьютеры вместе, и в конечном итоге позволит распределенные квантовые вычисления.

Она также может позволить создание более точных квантовых сенсоров, потому что если у вас есть различные квантовые сенсоры, которые постоянно соединены через квантовую сеть, вы можете их улучшить. Это сенсоры, которые позволяют улучшить точность измерения любого физического параметра, который вы хотите измерить с их помощью. Это может быть гравитация, давление, температура, время, частота, магнетизм - все можно потенциально измерить с большей точностью благодаря квантовому восприятию. Так что здесь есть множество приложений.

Joannes Vermorel: Это интересно, потому что у нас снова есть эти технологии, которые преследуют очень разные цели. Я имею в виду, очень разные амбиции.

Olivier Ezratty: Да, у нас есть вычисления, которые действительно представляют собой новую алгоритмическую парадигму. Мы хотим иметь физическую основу для различных видов проблем. Но у нас также есть квантовые коммуникации, которые позволяют совершенно новые классы мер безопасности. Это интересно, потому что оно выходит за рамки безопасности.

Joannes Vermorel: О да, и это выходит далеко за рамки.

Olivier Ezratty: Безопасность - это только один аспект. Есть и другие, более классические решения для улучшения безопасности, такие как постквантовая криптография. Но квантовая связь, помимо квантовой безопасности, намного интереснее. Это далеко и в будущем, потому что есть много технологий, которых еще не существует, например, квантовые повторители. Когда это заработает, мы сможем делать очень мощные вещи, например, общаться между двумя квантовыми компьютерами. Это может объединить все вместе.

First, you can improve the power if you have two quantum computers connected with a quantum link. It will multiply the power of those two systems more than just adding – it’s more exponential, which is completely unlike what you get with classical computers. Second, if you have two quantum computers connected to a quantum link, you improve the security of that connection. If somebody intercepts the fiber optics that connect those systems, they can’t get anything. It’s the best obfuscation system that can enable safe communication between two parties.

You could have a lighter quantum client connected to a large quantum system on the other end of the line, and it would enable very safe communication. By the way, there’s a protocol called “The Blind Quantum Computing” that does that. It was invented by a couple of researchers, including one who lives in France. Her name is Anne, and she was the co-inventor of that protocol more than 15 years ago.

And quantum sensing is also something that I didn’t even realize was a thing.

Joannes Vermorel: Когда вы говорите о более точных измерениях, можете ли вы дать нам представление о том, какие обычные вещи мы хотим измерить, например, магнетизм или гравитацию? Вы видите потенциал в этой области на невероятно маленькой шкале?

Olivier Ezratty: То, что я знаю о квантовых сенсорах, заключается в том, что они более громоздкие, чем существующие датчики Интернета вещей, которые у нас есть сейчас, но они добавляют несколько порядков точности. Так что в некоторых случаях это очень полезно. Если вы хотите измерить гравитацию с гораздо большей точностью, это может помочь вам обнаружить то, что находится под землей. Так что это может быть полезно во многих ситуациях. Типичная ситуация - как вы измеряете, как вы обнаруживаете туннели, когда вы изменяете форму вашего города? Как вы обнаруживаете воду? Это также может использоваться для обнаружения нефти, хотя я не уверен, что нам нужно искать больше нефти. Есть даже военные применения потенциально, потому что если вы можете сочетать высокоточное магнитное обнаружение и обнаружение гравитации, вы делаете эти две вещи вместе; возможно, вы сможете обнаружить ядерную подводную лодку под водой. Так что это может изменить много стратегий ядерного сдерживания для многих стран. Там есть много последствий. Магнетизм также может использоваться на наномасштабе. Есть так называемые датчики с NV-центрами, которые используют дефект в структуре алмаза, очень маленький дефект, просто отсутствие одного атома углерода, замененного другим атомом азота, и пара свободных электронов, движущихся внутрь и наружу в отверстие. Это можно использовать с помощью лазеров для обнаружения очень маленьких изменений в магнетизме, и это можно использовать, например, для МРТ. Это можно использовать для обнаружения изменений электромагнитного поля в мозге. Это можно использовать для проведения биологических исследований на атомном уровне. Так что есть огромные прогрессы как на наномасштабе на уровне атома, так и на макроуровне с обнаружением гравитации.

И, возможно, немного отклоняясь, когда вы говорите, я улыбаюсь внутри, когда вы говорите: “О, у нас есть эта технология, и она может обнаруживать подводные лодки”, о чем я никогда не думал. Но да, если у вас есть детектор массы или что-то вроде инфракрасной камеры, которая просто дает вам плотность массы вещей вокруг, да, это имеет совершенно смысл. Кстати, есть и более положительные применения. Если вы поместите квантовый гравитационный сенсор на спутник, который движется вокруг Земли, вы можете проводить множество геодезических исследований. Вы можете понять, как движется Земля. Вы можете обнаружить влияние изменения климата на поверхность Земли и воду. Это может иметь множество очень положительных применений для понимания того, что происходит на Земле.

Joannes Vermorel: Точно. Я имею в виду, большая часть научного прогресса была в значительной степени обусловлена доступностью новых классов сенсоров. И это приводит меня к небольшому отклонению. Оливье Эзратти известен во Франции уже десятилетиями, и до того, как он начал писать отчеты о квантовых технологиях, у Оливье был гигантский отчет о стартапах и искусственном интеллекте. Отчет о стартапах имел для меня очень глубокое значение, потому что он был очень влиятельным документом для меня при создании Lokad. И я думаю, что одна из вещей, которая делает ваши документы такими уникальными и необычными, это ваш суперголистический подход, который полностью смешивает обычные границы. Например, когда я сказал, что все, что я знаю о квантовой механике, я прочитал в книге “Введение в квантовую механику”, эта книга Гриффитса написана красиво. Она начинается с первой страницы с уравнением Шрёдингера и выводит множество вещей из него. Это невероятно красивый подход, но очень узколобый. Без обид для тех профессоров, которые занимаются этим, они делают отличную работу. Очень интересно в ваших отчетах то, что вы представляете так много разных точек зрения, как будто пытаетесь собрать как можно больше углов зрения, такие как история, экономика, стимулы, регулирование, устойчивость, математика и так далее. У вас есть полностью разнообразная структура, и чтобы связаться с корпоративным программным обеспечением, я считаю это очень интересным.

В мире корпоративного программного обеспечения, и большая часть аудитории этого канала занимается цепями поставок, цепи поставок всегда управляются через слои корпоративного программного обеспечения. Вы не взаимодействуете физически с цепью поставок, вам нужно пройти через множество слоев косвенности, чтобы выполнить задачи. Одна из проблем заключается в том, что у вас есть множество различных дискурсов от всех поставщиков, которые все хотят что-то сказать. Я долгое время интересовался квантовыми вычислениями, и я вижу, что делаются множество заявлений, иногда грандиозных, например, Google достиг Квантового Превосходства. Просто по названию это выглядит впечатляюще. Превосходство, хорошо.

Olivier Ezratty: Кстати, они не придумали это слово.

Joannes Vermorel: О, да?

Olivier Ezratty: Я говорил с человеком, который придумал это слово, около двух недель назад. Его зовут Джон Прескилл, он преподает и является очень известным ученым в Калтехе в Калифорнии. Он придумал это слово, я думаю, еще в 2011 году. Google использовало это выражение, но оно описывает ситуацию, когда квантовый компьютер способен выполнить вычисление, которое невозможно выполнить классически за разумное время, но вопрос в том, полезно ли это. Оказывается, что Квантовое Превосходство от Google и других компаний из Китая не выполняет вычисления так, как мы привыкли делать в корпоративном программном обеспечении. Нет входных данных, нет выходных данных, это просто своего рода генератор случайных чисел, и вам нужно проверить, что выборка генератора примерно такая же в классической эмуляции, как и в квантовой системе. Но это не настоящее вычисление.

Интересно, когда Google должен был использовать свою собственную систему для выполнения полезного вычисления, они не могли использовать 53 кубита, которые они использовали для эксперимента с превосходством, который, кстати, дал хороший результат только в 0,14% случаев. Вот такой шанс получить хороший результат. Они могли использовать только до 15 кубитов из 53, и 15 кубитов можно эмулировать более эффективно, то есть быстрее, на вашем собственном ноутбуке. Это интересно. В какой-то момент они сказали, что они делают вещи, которые могут занять тысячи лет для выполнения на классическом компьютере или даже на самом большом, а с другой стороны, когда они делают полезные вещи, это не работает.

Joannes Vermorel: Возможно, для аудитории будет полезно пояснение: бит - это классическая версия, просто ноль и единица, и это фундаментальный строительный блок очень низкоуровневой информации, которую можно создать на Земле.

Olivier Ezratty: Именно.

Joannes Vermorel: Это очень скромное, элегантное представление, основанное на базовой математике. Я думаю, что аудитория очень хорошо понимает, что такое бит, но может быть и нет. Большинство программистов не имеют представления о том, как работает процессор.

Olivier Ezratty: Да, но предположим, что в аудитории есть общее понимание бита, ради составления этой серии.

Joannes Vermorel: Я уверен, что наша аудитория очень хорошо понимает, что такое бит, но большинство программистов не имеют представления о том, как работает процессор. Давайте предположим, что в аудитории есть общее понимание бита, ради этой серии.

Olivier Ezratty: Именно, у нас есть базовая логика и так далее. Когда мы переходим к кубитам, возникает так много путаницы, потому что я прочитал онлайн все и противоположное об этих кубитах. Может быть, если вы могли бы дать нам основное представление о том, что делает кубит кубитом и как он полностью отличается от классической части.

Joannes Vermorel: Интересно, кубит можно описать как математический объект или физический объект, но они взаимосвязаны. Это то же самое с физической точки зрения.

Olivier Ezratty: Давайте начнем с физического аспекта. Кубит - это так называемая TLS, двухуровневая система. Это квантовый объект, у которого есть два уровня, как у атома, у которого есть два энергетических уровня: основное состояние без возбуждения и возбужденное состояние. В реальном мире в атоме есть много разных возбужденных состояний. Вы можете контролировать эти два уровня энергии с помощью лазеров или других средств. Например, вы можете контролировать спин электрона, который квантуется, поэтому он может быть только вверх или вниз в заданном направлении, давая вам два значения. Если вы возьмете фотон, у него могут быть разные поляризации.

Есть также сложные объекты, такие как сверхпроводящие петли. Сверхпроводящий кубит - это не отдельный объект; это миллиарды электронов, циркулирующих в петле. В этой петле, которая поддерживается при очень низкой температуре, есть барьер, называемый джозефсоновским переходом. Этот барьер позволяет создать туннельный эффект, который приводит к странному явлению, когда вы можете иметь суперпозицию двух разных уровней энергии или фаз и амплитуд тока, циркулирующего в петле, создавая двухуровневую систему.

Будучи квантовой системой, кубит может быть суперпозирован в двух разных состояниях. Вы можете одновременно иметь основное состояние и возбужденное состояние атома, суперпозицию спина вверх или спина вниз электрона или суперпозицию разных поляризаций фотона.

Теперь, если вы посмотрите на математическую часть, суперпозицию можно выразить как вес для нуля и единицы, которые соответствуют основному состоянию или возбужденному состоянию. Эти коэффициенты, обычно называемые Альфа и Бета, оказываются комплексными числами и должны быть нормализованы. Вы можете описать суперпозицию этих двух состояний в кубите как два числа. Часто они описываются на так называемой сфере Блоха, сфере, где вектор описывает состояние вашего кубита. Когда вектор находится на северном полюсе, это означает, что вы находитесь в нуле; когда он находится на южном полюсе, это единица. Все промежуточные положения в других местах, например, на экваторе, соответствуют суперпозиционному состоянию некоторой части нуля и некоторой части единицы. Если вы находитесь в южном полушарии, это означает, что у вас больше единиц, чем нулей; если вы находитесь в северном полушарии, это означает, что у вас больше нулей, чем единиц. Если вы поворачиваетесь вокруг экватора, это означает, что у вас другая фаза сигнала. Фактически, я обнаружил, что было интересно провести сравнение между кубитом и просто электронным сигналом. Когда вы управляете сетевым сигналом, например, синусоидальным сигналом, у вас есть фаза и амплитуда, и кубит больше или менее похож на это. Это фаза и амплитуда, и вы измеряете эти два значения с двумя значениями, которые описывают ваш кубит.

Итак, что такое суперпозиция? Суперпозиция происходит из того факта, что все квантовые объекты, с которыми вы имеете дело в квантовой физике, могут вести себя как частица или как волна, в зависимости от того, как вы наблюдаете их или управляете ими. Лучший способ понять, что такое кубит, - это посмотреть на волновое поведение этих квантовых объектов. Легко понять, что если у вас есть две волны, соответствующие основному состоянию и возбужденному состоянию, вы можете сложить эти две волны, и получится третья волна. Кстати, это основано на уравнении Шрёдингера. Решение уравнения Шрёдингера для основного состояния - одно решение, решение для возбужденного состояния - другое решение, и случается так, что поскольку в уравнении Шрёдингера используется линейная алгебра, линейная комбинация этих двух решений дает еще одно решение.

Такова математическая интерпретация уравнения Шрёдингера. Линейная комбинация двух волн дает другую волну, как две ноты на пианино, до и до-диез, они дают другую ноту. Но это не говорит вам, откуда берется мощность. Мощность происходит от того, что если у вас есть несколько кубитов, расположенных рядом, и вы можете их соединить, пространство данных, с которым вы работаете, растет экспоненциально с числом кубитов. То есть, если вы добавляете один кубит, третий кубит, четвертый кубит, каждый раз вы умножаете пространство данных на два. Допустим, у вас есть 100 кубитов. Если у вас есть 100 кубитов, то этот составной квантовый объект обрабатывает информационное пространство размером 2 в степени 100 комплексных чисел. Это много данных, но это аналоговые данные. Вы управляете аналоговым пространством данных, но это огромное пространство, которое растет намного быстрее, чем с классическими битами.

Joannes Vermorel: Я думаю, что одна из вещей, которая действительно отличается от классической парадигмы, заключается в том, что когда люди говорят о бите, они думают о том, что добавление битов является очень аддитивным процессом. Когда вы добавляете биты памяти, это линейно. У вас в два раза больше памяти, это здорово, так что вы можете иметь, знаете, в два раза больше вкладок Slack открыто на вашем компьютере, и так далее. Но это фундаментально линейно. И здесь, то, что вы говорите, заключается в том, что, очевидно, налицо, у нас есть компьютерные системы, где люди даже не говорят о битах, потому что числа были бы настолько гигантскими. Сначала они говорят о байтах, которые являются пакетами по восемь, а затем люди обычно не говорят о байтах, они говорят о мегабайтах, гигабайтах или терабайтах. Числа, с которыми мы привыкли работать, абсолютно гигантские. Но поскольку для выполнения действительно интересных вещей требуются гигантские числа в классическом смысле, вы не впечатлены, сказав: “У меня есть что-то, что было бы 53 бита”. Люди скажут: “Ну, знаете, это не так уж и много. Я имею в виду, это было во времена ENIAC, да, но сейчас у вас есть больше памяти”.

Olivier Ezratty: Да, именно. Там уже было тысячи битов. Так что это кажется неудивительным, но это упускает суть. Суть, если я правильно понимаю, заключается в том, что когда люди говорят, что у них есть 20, 50, 60 или 100 кубитов, они имеют систему, в которой все они полностью связаны. Они являются частью одной системы и могут работать вместе. Две системы, которые, скажем, состоят из 50 кубитов плюс 50 кубитов, совершенно не то же самое, что 100 кубитов.

Joannes Vermorel: Именно. Но здесь есть много неправильных представлений.

Olivier Ezratty: Например, можно ошибочно подумать, что скорость квантовых вычислений зависит от пространства вычислений. Это не так. Есть пространственное преимущество и преимущество скорости, и они связаны между собой, но они разные. Действительно, если у вас есть n кубитов, у вас есть пространство вычислений из 2^n комплексных чисел. Так что, если быть точным, это составляет 2^(n+1) вещественных чисел или чисел с плавающей запятой, если говорить в понятиях вычислений. Но это не объясняет, почему вы можете вычислять быстрее.

Вычисление быстрее означает, что у вас есть определенное количество операций, называемых квантовыми вентилями, которые не растут так быстро, как в классических вычислениях. Таким образом, в классических вычислениях мы заинтересованы в решении проблем, которые масштабируются экспоненциально. Существует множество комбинаторных проблем, которые масштабируются экспоненциально с увеличением количества переменных, и мы хотим, чтобы эти проблемы масштабировались не экспоненциально по времени вычислений на квантовом компьютере. Это означает, что вам нужно иметь меньшее количество операций, масштабирующихся, скажем, линейно или логарифмически, или даже полиномиально, а не экспоненциально на квантовом компьютере, где они масштабируются экспоненциально на классическом компьютере. И затем у вас есть константы, которые могут затруднить сравнение, но все же.

Длина алгоритма определяет скорость квантового компьютера. Алгоритм использует множество взаимосвязей, то есть связи между кубитами. Вам нужно найти способ собрать эффективный алгоритм, и вот где наука о квантовых вычислениях идет вперед, и она дополняет размер.

Есть еще один аспект, который также не является заблуждением, но не очень хорошо известен. Когда вы измеряете результат своего алгоритма в конце, вы получаете n битов, а не n кубитов. То есть вы получаете 0 или 1 для каждого из 100 кубитов, которые у вас есть. Таким образом, вы получаете небольшое количество информации в конце. Так что вы управляете огромным количеством информации, 2^100 комплексных чисел во время вычислений, и в конце вы получаете всего лишь 100 бит, классических битов.

Итак, вы спрашиваете, зачем все это? Это означает, что мощность квантовых вычислений заключается в возможности исследовать большое пространство информации, но в конце концов получить меньший результат. Допустим, вы хотите разложить большое число на множители. Факторизация использует сложный алгоритм, который исследует пространство с помощью алгоритма Шора, который является одним из решений этой проблемы. В конце концов он дает вам небольшое число, число, состоящее из битов.

Так объясняется это, и также во многих алгоритмах вы вычисляете свой алгоритм несколько раз, и вы берете среднее значение результатов, чтобы получить число с плавающей запятой для каждого из кубитов, которые у вас есть. Еще одно заблуждение заключается в том, что квантовые вычисления хороши для больших объемов данных.

Joannes Vermorel: Да, вот почему я к этому и подошел, потому что очевидно, что это не работает. То, как я это понимаю, это также то, где я думал, что мне кажется, что, практически по своей сути, если мы не сможем somehow спроектировать кубитные системы, которые смогут иметь, скажем, тера кубитов или что-то в этом роде, что было бы немного безумно. Я имею в виду, иметь миллиарды и миллиарды кубитов, да, но пока мы не достигнем этого, мы видим, что у нас есть своего рода узкое место, чтобы даже направить данные в систему.

Передача данных в квантовый компьютер - большая проблема. Это все еще исследовательская область, потому что квантовый вентиль, который помещает некоторые данные в кубит, занимает некоторое время. Это очень медленно, кстати. Я читал что-то вроде 10 килогерц или что-то в этом роде, знаете, такого рода, с порядком величины, IBM в настоящее время находится между 2 килогерц и 10 килогерц, что означает количество циклов операций в секунду. Это не очень быстро.

Olivier Ezratty: Да, это было даже ловушечное ионное устройство, которое является щелочной системой от IonQ или Honeywell в США, оно еще медленнее. Так что информацию туда помещать не очень быстро. Большую часть времени мы используем так называемые гибридные алгоритмы, где сложный путь данных выполняется классическими алгоритмами, а затем вы подаете квантовый алгоритм с чистыми побитовыми, сжатыми данными, которые не требуют множества управляющих вентилей. Затем вычисления исследуют это огромное пространство информации и дают небольшой результат.

Но есть еще одна проблема, которая беспокоит нас сейчас. Когда мы разрабатываем квантовый алгоритм, большую часть времени мы думаем о совершенном математическом объекте, этом математическом кубите, который выполняет линейную алгебру. Это своего рода умножение вектора на матрицу и получение вектора, это просто умножение матрицы на вектор, контролируя, когда вы получаете математику. Проблема в том, что кубиты, которые у нас есть сегодня и будут в будущем, шумные. Они генерируют значительную ошибку вокруг каждого вычисления. Поэтому вам нужно получить данные туда в среднем.

В существующих квантовых системах каждая операция генерирует ошибку в 1%. То есть, это означает, что вы должны просто выполнить одну операцию в конце, чтобы получить нулевой хороший результат. Это упрощенно, но дает вам представление. Многие алгоритмы, которые должны принести экспоненциальное ускорение, требуют около 10 в степени 9 или 10 в степени 14 операций. Так что это не сработает, если у вас слишком много шума. Мы оказываемся в ситуации, когда нам нужно найти обходной путь вокруг этого шума.

Существуют два пути, которые исследуются. Один из них - найти способы создания алгоритмов, которые могут поддерживать этот шум, они называются поверхностными алгоритмами. Это алгоритмы, которые имеют небольшое количество вентилей и операций, чтобы не достигать уровня, когда все ломается. Другой путь - использовать так называемые контролируемые операции. Контролируемые операции - это способ создания социологических кубитов, то есть кубитов, которые, с точки зрения внешнего наблюдателя, имеют хорошее качество. Это те, которые нам нужны для определенного алгоритма, но для получения этого результата эти логические биты состоят из множества избыточных физических кубитов, и избыточность огромна.

Согласно текущим планам, для получения кубита очень хорошего качества нам понадобится 10 000 кубитов. Чтобы получить квантовое преимущество с математической точки зрения, вам следует иметь как минимум 50 кубитов, скорее 100. Кстати, это между 50 и 100. Итак, 100 логических кубитов на 10 000 кубитов дает 1 миллион кубитов. Так что вам нужно 1 миллион физических кубитов очень хорошего качества, чтобы создать действительно полезный квантовый компьютер, который принесет некоторое квантовое преимущество. В настоящее время последний рекорд принадлежит IBM. Они объявили об этом в прошлом ноябре, и они выпустят через несколько недель в Интернете систему с 433 кубитами. Но эти кубиты имеют очень низкую достоверность, вероятно, менее 99%. То есть, это означает, что каждая операция содержит более 1% ошибки, поэтому она не подходит для выполнения чего-либо, я бы сказал, прямо сейчас или чего-либо очень полезного. Это шаг в долгосрочной дорожной карте IBM, который имеет много смысла, но это промежуточный шаг. Так что есть большая разница между 433 кубитами и 1 миллионом кубитов очень высокого качества, которые могут реализовать исправление ошибок, чтобы получить это реальное квантовое преимущество. Там еще много работы, которую нужно проделать.

Есть еще одно решение, которое существует; оно приходит от IBM, кстати, и Google и других. Они используют новый метод, созданный несколько лет назад, называемый квантовой коррекцией ошибок. Коррекция отличается от исправления. Исправление - это когда вы исправляете ошибки на каждой операции с помощью избыточности. Коррекция немного отличается; это способ использования, кстати, искусственного интеллекта, поэтому он использует много машинного обучения. Вы обучаете свою систему понимать явление ошибки в вашей системе, и вы делаете некоторую коррекцию после выборки. Таким образом, вы вычисляете свои результаты много раз, и после некоторого обучения вы можете исправить результаты, но после завершения всего вычисления. Предполагается, что это расширит возможности так называемых шумных квантовых вычислительных систем. Тот же человек, который придумал прозвище “квантовое превосходство”, придумал еще одно прозвище, называемое “NISQ”, что означает квантовый компьютер промежуточного масштаба с шумом. Он придумал это имя ровно пять лет назад в 2018 году, так что снова Джон Прескилл. И так называемые шумные системы с квантовой коррекцией ошибок предполагается, что позволят предприятиям использовать полезные квантовые вычисления. Но мы еще не достигли этого порога; это может произойти через несколько лет, но есть некоторые неопределенности.

Joannes Vermorel: Это привлекло мое любопытство. И снова, это очень спекулятивно. Для меня это проходит через поверхностные алгоритмы, что, вероятно, является краткосрочной перспективой, чтобы просто заставить это работать. Долгосрочное видение исправления ошибок, возможно, также может быть и другие подходы, которые говорят: “У меня есть субстрат, физический субстрат, который выполняет операции, которые шумные. Может быть, просто играть с шумом, с вещами, где наличие ошибок не является такой большой проблемой”. И, возможно, в машинном обучении я вижу, что есть много шагов, где, например, есть статьи, которые показывают, что одно из узких мест, я бы сказал, одного из современных направлений искусственного интеллекта, которое является глубоким обучением, заключается в том, что вы получаете умножение матриц, которое потребляет много ресурсов. Были очень интересные статьи, которые показывают, что, хорошо, умножение матриц - это то, что мы хотим с математической точки зрения, но действительно ли нам это нужно операционно? Я имею в виду, точность в этой точности или даже, просто так случилось, что это те вещи, которые работают в глубоком обучении, но, возможно, причина, почему они работают, полностью связана только косвенно с тем фактом, что мы делаем чистую линейную версию в некоторых случаях, мы снижаем энергопотребление, снижая точность, именно с 16 бит до 8 бит, даже до 1 бита в некоторых случаях, для ограниченных систем. Вы видите места, где люди просто играют с операторами, которые очень мощны по-своему, даже если они шумные, чтобы делать вещи, которые, возможно, спекулятивны? Такие вещи, вероятно, даже не делаются, но вы видите области, где люди действительно могут решать с помощью квантовых вычислений проблемы, которые даже не считались особенно интересными? Очень часто то, что у вас есть средства для этого, делает это интересным.

Olivier Ezratty: Я бы сказал, что ответ в основном нет, и я расскажу подробнее. Существуют в основном три вида алгоритмов, которые вы можете реализовать в системах ближайшего будущего. Первый вид - это химическое моделирование, где вы моделируете уравнение Шредингера, смотрите на орбитали электронов в молекуле и пытаетесь понять структуру молекулы. Вам нужно найти ее основное состояние, наименьший уровень энергии, и все молекулы. Для этого действительно требуется высокая точность. Так что это не работает хорошо, и для достижения лучших результатов, чем у классических вычислений, требуется высокая точность. Уже существуют системы на основе тензорных сетей и различных техник для химического моделирования на классических системах, которые работают хорошо, но они ограничены. Если вы хотите моделировать более сложную молекулу на квантовой системе, вам нужна очень хорошая точность.

Второй вид алгоритмов - это оптимизационные алгоритмы, более или менее бинарная оптимизация, такие как проблема выполнимости булевой формулы (SAT), максимальное разрезание (max cut) и множество других алгоритмов поиска или известная проблема коммивояжера. Эти системы также не любят ошибки.

Последний вид - это квантовое машинное обучение (QML). Это те виды систем, где вы можете быть терпимы к некоторому виду шума. Но насколько я знаю, есть некоторые ограничения в том, что вы можете сделать с помощью квантового машинного обучения. Одно из них заключается в том, что все эти алгоритмы имеют очень большую классическую часть и очень маленькую квантовую часть. Второе - подача данных в систему очень затратна. Пока что квантовое машинное обучение является одной из областей, где в системах ближайшего будущего нет множества доказательств реального ускорения во времени вычислений. Это все еще открытая область исследований.

Это верно для всего в квантовых вычислениях, но понимание того, где настоящие ускорения для каждой из описанных категорий, и даже для категорий, созданных для логических кубитов, все еще находится в процессе разработки. У вас есть много теории, но теория должна столкнуться с реальностью аппаратной части, реальностью всех накладных расходов на квантовую коррекцию ошибок и всех остальных накладных расходов. Даже длина ворот также учитывается, потому что, в зависимости от типа используемого кубита, длина ворота не одинакова.

Например, если взять сверхпроводящий кубит, который сегодня является доминирующим, длина ворота для одно-кубитной операции составляет около 20 наносекунд, что довольно коротко. Но длина ворота для двух-кубитного ворота обычно составляет несколько сотен наносекунд. И затем у вас есть электроника, которая управляет воротом, потому что ворото не является квантовым. Ворото происходит от излучения сигнала, который исходит от классического электронного устройства. Сигнал генерируется в виде своего рода микроволнового импульса, который имеет длительность, и он генерируется классической электроникой, либо при комнатной температуре, либо иногда при очень низкой температуре. У этой системы есть задержка, требуется некоторое время для генерации данных, а затем эту систему необходимо управлять классической системой, потому что квантовый компьютер, в большинстве случаев, всегда является классическим компьютером, который управляет классической электроникой, генерируя своего рода фотон. Фотон может находиться в микроволновом диапазоне, скажем, пять гигагерц, или в оптическом диапазоне, в видимом или инфракрасном спектре, обычно не в ультрафиолетовом спектре. И эти фотоны отправляются на кубит, они меняют свое состояние, а затем мы отправляем другие виды фотонов или фотоны другой частоты на кубит. Вы видите, что излучает кубит, вы смотрите на сигнал, вы преобразуете сигнал из аналогового в цифровой, вы смотрите на сигнал, и затем вы получаете представление, является ли это нулем или единицей. Таким образом, у вас есть такой вид цикла между классическим вычислением, классической электроникой и кубитом в одну сторону, и в другую сторону.

Joannes Vermorel: Это приводит меня к вопросу, который, опять же, служит проверкой моего понимания. Это также означает, что я не осознавал, что квантовые компьютеры настолько управляются электроникой на уровне ворот. Но насколько я понимаю, если вы хотите иметь какие-либо из этих прекрасных возникающих свойств квантовой механики, вам нужно быть при очень низкой температуре, практически.

Olivier Ezratty: Это зависит. В большинстве случаев это верно, но есть много различий между видами кубитов. Кубиты, которые наиболее требовательны к температуре, - это сверхпроводящие кубиты, им требуется около 15 милликельвинов. И поэтому, когда у вас есть классическая электронная система, которая управляет этим, она будет добавлять энергию и, возможно, немного нагревать его. Вот почему вам нужно контролировать уровень энергии, которая тратится на каждом из уровней, потому что вы не сразу попадаете на 15 милликельвинов. Это обычно большой цилиндр, поэтому вы начинаете с 50 кельвинов, затем опускаетесь до 4 кельвинов, затем 1 кельвин, затем 100 милликельвинов, затем 50 милликельвинов. Таким образом, есть много этапов, чтобы достичь этой температуры, и вы убеждаетесь, что каждый раз, когда у вас есть электронный сигнал, который попадает в этот цикл, вы уменьшаете количество фотонов. У вас есть ослабление сигнала, чтобы избавиться от лишних фотонов на правильном уровне, чтобы убедиться, что то, что нагревается до уровня 15 милликельвинов, сокращается до минимума. И у вас есть усилители в другую сторону, у вас есть один усилитель на этом этапе, который используется для усиления системы для считывания кубита. Но это сверхпроводящие кубиты. Затем у вас есть так называемые кремниевые кубиты или кремниевые спиновые кубиты. Они используют полупроводниковые системы, они используют спин электрона, и они могут работать при более высокой температуре. Но когда я говорю “более высокая”, это вместо 15 милликельвинов это диапазон между 100 милликельвинами и 1 кельвином. Это все равно очень холодно. Это гораздо ниже жидкого азота, который имеет температуру 77К. Это даже ниже жидкого водорода. Это гелий, да. Гелий находится выше одного кельвина, и есть два изотопа гелия, гелий-3 и гелий-4, у которых разные температуры для достижения этого состояния. Так что, по сути, это не ваш морозильник дома.

Joannes Vermorel: Да, морозильник стоит более миллиона евро, так что это довольно дорого. Но есть и другие технологии, которые отличаются. Давайте, например, возьмем фотоны.

Olivier Ezratty: Если вы хотите контролировать фотоны в процессоре, то это может быть при комнатной температуре, но вам все равно понадобится некоторая криогенная система, потому что большую часть времени вам нужно охлаждать источник фотонов, который в большинстве случаев основан на полупроводниковом эффекте и требует охлаждения. Позвольте мне привести вам пример из Франции. У нас есть стартап под названием Candela. У них есть собственный источник фотонов, основанный на так называемой трех-пяти полупроводниковой системе, которая основана на галлиевом арсениде и алюминии, с множеством слоев и Брэгговских зеркал и так называемых квантовых точек внутри. Это крошечное устройство должно быть охлаждено до примерно 4 Кельвина, чтобы генерировать поток отдельных фотонов, которые затем используются в вычислениях. Затем отдельные фотоны проходят через цепь с волноводами, которые находятся при комнатной температуре, и в конце вам нужно обнаружить фотоны по одному. Таким образом, при комнатной температуре у вас может быть система, в которой фотоны контролируются индивидуально.

Joannes Vermorel: О, это интересно. Я не знал, что волноводы могут взаимодействовать друг с другом.

Olivier Ezratty: Да, и в конце вам нужно посчитать количество фотонов на каждом волноводе. Сам детектор фотонов также должен быть охлажден, потому что наиболее перспективная технология для обнаружения фотонов индивидуально основана на сверхпроводящем эффекте, и эти системы также охлаждаются до примерно 4 Кельвина. Таким образом, вам нужно охлаждение на обоих концах системы, но не посередине. Теперь давайте возьмем нейтральные атомы; это совсем другое дело.

Joannes Vermorel: В техническом описании этих поставщиков они говорят, что охлаждение не требуется, но это не так.

Olivier Ezratty: То, что они делают, это контролируют атомы, чтобы поместить их в определенное место в вакууме. Для этого они используют лазеры в трех направлениях и технологию так называемой магнито-оптической ловушки, которую изобрел Жан Далибар, который был одним из докторантов Ален Аспекта. Эта техника используется для контроля положения атома, но не для охлаждения системы. Они используют другую систему с другим лазером и другим видом специального устройства, которое контролирует положение атома индивидуально. Когда атомы охлаждаются и очень хорошо расположены, их температура находится в диапазоне нано-Кельвинов. Удивительно, но вы не использовали холодильник; вы просто использовали насос для удаления атомов из системы и лазеры. Так что это охлаждение на основе лазеров.

Joannes Vermorel: Но это все равно кажется противоречивым, потому что кажется, что вы добавляете энергию, выбрасывая фотоны, но на самом деле эффект - охлаждение.

Olivier Ezratty: Да, с использованием эффекта Доплера. Эффект Доплера - это способ, если атом приближается к вам, и вы посылаете ему некоторую энергию с помощью фотона, фотон, как шар, оттолкнет атом в другом направлении. Он замедлится. И те атомы, которые двигались в другую сторону, не получат энергию из-за эффекта Доплера. Это будет энергия ниже, поэтому она не повлияет на них. Таким образом, в среднем все атомы, приближающиеся к вам, замедляются; остальные - нет. Если вы сделаете это в шесть поколений, это постепенно замедлит движение всех атомов. И вы не используете механический эффект; это только свет, который замедляет атомы. Но все равно это охлаждение системы, потому что что такое температура? Температура - это мера движения атомов в данной среде, так что это все равно охлаждение.

И интересно то, что они открыли, например, в компании Pasqal или в Q-CTRL, с конкурентом из Гарварда в США. Они обнаружили, что когда они добавляют в вакуумную камеру более нескольких сотен атомов, чтобы убедиться, что они создают очень качественный вакуум, им приходится охлаждать насос. Так что теперь охлаждение не происходит на самих кубитах; оно происходит на насосе, который удаляет атомы из камеры. Это инженерия, которая мне нравится. Это настоящая инженерия.

И последнее, что я могу упомянуть, это технология, называемая NV-центрами. Мы уже упоминали ее для сенсоров, но она также может использоваться для вычислений. И есть компания, базирующаяся в Австралии, под названием Quantum Brilliance, и на самом деле, это немецко-австралийская компания. И эта компания уже создала пятикубитную систему, которая работает при комнатной температуре. Я не уверен, что она могла бы масштабироваться хорошо, я не уверен в этом, но тем не менее, эта технология потенциально может работать при комнатной температуре.

Joannes Vermorel: То, что мне действительно нравится в этом обсуждении, это то, что оно показывает, что когда у вас есть поставщики, у вас есть стимулы показать себя, и для меня, как человека, который проявляет некоторую степень любопытства к этому, то, что я вижу в этой области, это бесконечный поток невероятных заявлений. И то, что я вижу, действительно интересно, это то, что у вас так много заявлений, и, интересно, это не значит, что люди лгут. Это интересно; это может иметь много разных значений, или может быть много оговорок, которые возникают во множестве разных условий или чего-то еще.

Olivier Ezratty: Именно. И это нормально. Я имею в виду, также вы не можете рассказывать все каждый раз, когда вы, как поставщик, знаете, вы не можете рассказывать все каждый раз. Вам приходится делать выборы; вам приходится упрощать вещи.

Joannes Vermorel: Именно, я имею в виду, я не могу сказать, знаете ли, все, что нужно знать о каждой вещи, которую мы делаем. И вот, кстати, копия исходного кода и копия всех экспериментов, которые мы провели. Я имею в виду, в теории вы могли бы представить себе это. На практике это хуже, потому что это было бы гораздо больше шума.

Итак, как, и мое восприятие заключается в том, что эта область квантовых технологий довольно непрозрачна, по крайней мере для внешних наблюдателей. Ваш отчет проливает много света, и интересно то, что меня больше всего интересует, хотя это немного отклонение, это то, как вы работаете, когда имеете дело с вещами, которые, можно сказать, очень сложны? Я думаю, мы можем согласиться, что это не просто. Есть много заявлений, много шума, и потому что корпоративное программное обеспечение в основном является тем же самым, вы знаете, кто-то заявляет, что они делают что-то фантастическое. Да, в каком-то смысле, но это сопровождается настройками, и есть зависимости и затраты. Вы работаете в области, которая, в каком-то смысле, очень сложна. Мы можем сказать, что в цепи поставок сложность просто случайна, вы знаете, люди делают вещи способами, которые, вероятно, намного сложнее, чем им нужно. Таким образом, это фактически упрощает сложность в квантовых вычислениях. Вы имеете дело с Вселенной, которая просто, знаете, она есть такая, какая она есть. Так что это менее случайно, но это не решает проблему того, что вещи становятся очень сложными, тем не менее.

Olivier Ezratty: Как вы воспринимаете прогресс в этой области?

Joannes Vermorel: Я имею в виду, вы сказали, что вы общаетесь с людьми, но одна из вещей, которая сбивает с толку большинство моих потенциальных клиентов, это то, что каждый в этой области является своего рода поставщиком. Так как вы определяете, кому можно доверять? Потому что, например, есть так много людей, что если бы я вошел в эту область квантовых вычислений, мне было бы так многое нужно усвоить. Как вы отличаете мошенничество от немошенничества? Да, вы сказали мне, что есть одно решение, которое заключается в том, чтобы поговорить с лауреатом Нобелевской премии по физике, но они не всезнающие. Так что это один из способов решить проблему, но как вы определяете людей, которые могут стать реле для вас, чтобы получить понимание, потому что есть так много возможных мошенников, явных заявлений, и у вас также есть ограниченное время, чтобы пройти через все это.

Olivier Ezratty: Как вы ориентируетесь?

Joannes Vermorel: В основном я стараюсь встречаться с как можно большим количеством ученых, в основном в фундаментальных исследованиях. Я стараюсь улучшить разнообразие людей, с которыми встречаюсь, поэтому важно иметь встречи как с физиками, так и с инженерами, а также с людьми, которые больше занимаются алгоритмами и компьютерными науками. Хотя я должен встречаться с большим количеством людей в этой области, я думаю, что сейчас я встречаюсь больше с физиками, чем с людьми из компьютерных наук. В вашей прошлой жизни вы встречались с большим количеством людей, занимающихся высокопроизводительными вычислениями или суперкомпьютерами, что является другой областью в классическом вычислительном процессе.

Я стараюсь читать как можно больше научных статей и понимать язык. Это первое, что нужно делать, когда вы читаете новую статью. Но это постоянная игра. Это ежедневный вызов. Одна из причин, почему это сложно, я бы сказал, и это плюс для индустрии прямо сейчас, - это разнообразие. Когда я говорю о разнообразии, сейчас у вас есть как минимум 20-30 различных видов кубитов. В то время как в транзисторах и классических микросхемах у вас есть только один вид транзистора CMOS. Есть некоторые вариации, но разница между транзистором в вашем iPhone, вашем Mac, вашем ПК или вашем сервере составляет один процент. Это больше или менее одна и та же технология. Это та же самая техника; это всегда кремний NP-допирование и ворота. Это всегда одно и то же в квантовых вычислениях. У вас есть несколько различных технологий. Это удивительно. И иногда, для одной конкретной технологии, о ней знают только, скажем, 50 человек в мире. Позвольте мне привести вам пример. Две недели назад я был в Лас-Вегасе, не на CES, я остановился там три года назад. Я был в Лас-Вегасе на встрече APS, Американского физического общества. Это крупнейшая группа физиков в мире, 13 000 физиков в одном месте.

Olivier Ezratty: И я встретился с компанией, они пришли ко мне. Название компании - Iroquo, о них мало кто знает. Они базируются в США, в Чикагском регионе, и они делают кремниевый кубит, а не спиновый кубит. Таким образом, они контролируют спин электрона, но этот электрон находится на гелиевом подложке, холодном жидком гелии, на котором находятся спины электронов. Это странно, я имею в виду, это очень странно. И зачем они используют это? Потому что гелий изолирует спины от окружающих схем. Это одна из многих, многих странных технологий, которые существуют. И для каждой из этих технологий есть только несколько ученых, которые могут рассказать вам, о чем она и каковы ее плюсы и минусы.

Вам приходится жить с этим, поэтому вам приходится жить с неопределенностью. Вам приходится жить с частичной информацией. Вам нужно иметь интуитивное чувство, а также широкие инженерные знания во всех аспектах. Например, одна из вещей, которую я недавно открыл, частично работая в качестве соучредителя Quantum Energy Initiative с Алексой и другими исследователями, это то, что очень важно смотреть на электронику. Просто качество электроники, которая управляет лазерами или управляет микроволнами, отправляемыми кубиту, так же важно, как сам кубит.

Итак, электроника не является обычной. Я имею в виду, когда вы компьютерный ученый, вы ничего не знаете об уравнении. Поэтому мне пришлось вернуться к преобразованиям Фурье и понять теорию сигналов, понять, что такое джиттер, то есть вариации фазы, амплитуды или частоты сигнала, генерируемого классической электроникой. Понимание мощности, необходимой для генерации микроволн, понимание ослабления, фильтрации и всего этого, и электронная инженерия влияет на инженерию системы квантовых вычислений.

Joannes Vermorel: И для меня очень интересным уроком является то, что, видите ли, я бы сказал, что если я возьму свою собственную область, корпоративное программное обеспечение, интерес к цепочке поставок, здесь также существует ошеломляющий набор узкоспециализированных точек зрения, узкоспециализированных поставщиков и так далее. Просто, например, чтобы рассмотреть проблему, скажем, цепочки поставок, существует, вероятно, 20 конкурирующих философий подхода к проблеме. Есть такие, как основной, flow casting, DDMRP, SNOP. Я имею в виду, это буквально разные точки зрения, и их десятки. И затем есть множество поставщиков.

Меня действительно интересует то, что вам описывается, возможность сформировать относительно образованное мнение, относительно точное мнение о том, работают ли эти вещи, не проводя самостоятельно прямого контрольного эксперимента. То есть, вы не создали лабораторию с оборудованием, чтобы сказать: “Повторяется ли эта статья?” Понимаете, потому что существует такой наивный вид мышления, что единственный способ узнать, правдиво ли то, что говорит этот продавец, - это провести эксперимент и проверить это. Да, вы можете протестировать свое программное обеспечение онлайн. Но с корпоративным программным обеспечением, иногда проблема в том, что даже если вы хотите провести тест, вам придется развернуть его сразу во многих местах. Я имею в виду, это супернеудобно. Вот почему большинство продавцов даже не предлагают бесплатную пробную версию, потому что это даже не имеет смысла. Вам нужно развернуть это в 20 разных местах, чтобы начать.

Оливье Эзратти: Интересно то, и я думаю, что это то, в чем я очень верю, - это обратиться к одному человеку, который делает утверждение, позволить ему защитить его, а затем обратиться к другому, желательно к кому-то, кто имеет очень разнообразную перспективу и конфликт, и через это вы узнаете что-то еще. В моем случае я регулярно встречаюсь с множеством ученых, и здесь много случайностей. Иногда я встречаю людей, которые говорят: “О, тебе стоит встретиться с этим парнем или этой дамой”, и затем я встречаюсь с ними, и они чему-то меня учат. Например, я был в Гренобле в прошлом году в ноябре, и я встретил, наверное, 15 ученых за один день. Я был озадачен, потому что я встретил некоторых людей, и они работали над так называемыми топологическими кубитами, областью, в которой Microsoft известен как единственный продавец, делающий ставку на такой вид кубита. Я нашел этих четырех человек в Гренобле и спросил: “Хорошо, а с кем вы работаете?” И они сказали: “О, мы работаем с тем парнем в США.” Я знал имя этого парня, потому что знал, что он был человеком, который смог добиться отзыва статьи в Nature от людей из Microsoft. Он работает в университете Питтсбурга. Так что я много узнал, встретившись с этими людьми.

Жоанн Верморель: Вернемся к вашему отчету, я заимствую что-то, что я нашел в вашем отчете, видите ли, в вашем отчете, например, в самом первом разделе, вы даете подсказки о том, как читать научные статьи. И это очень интересно, потому что эти статьи идут с 20 авторами, и тогда вы не знаете, все ли эти люди имеют отношение к делу. И тогда вы говорите, хорошо, имя первого человека - это студент аспирант, который фактически выполнил работу, все остальные люди в основном поддерживали работу своим способом, но косвенно, и последний парень на самом деле является научным руководителем или директором лаборатории, который может или не может действительно понимать, что происходит в статье.

Оливье Эзратти: Интересно то, что вы раскрыли что-то очень интересное, а именно, как получить подсказки и как навигировать. И это не магия; у вас есть вещи, где, когда у вас есть такие подсказки, вы можете ориентироваться в области, и они очень просты. Я не знаю, описал ли я это в той части моей книги, но нахождение пробела, скажем, у вас есть лаборатория, которая говорит: “Ах, я открыл новый вид кубита, который лучше.” Хорошо, лучше в чем? Так что вы пытаетесь найти числа, которые они публикуют, и большую часть времени они не публикуют все остальные числа. Допустим, они говорят, что он стабилизирован на так называемое время T1 в течение нескольких микросекунд, но удивительно, они не дают никаких чисел для кубитности. Возможно, они там не очень хороши. И иногда у вас даже нет числа кубитов эксперимента, что означает, что у них нет многих кубитов. Иногда вы можете найти некий намек с помощью отсутствующей информации.

Это типично для квантовых вычислений, в основном с коммуникацией продавца. Я знаю компанию, я не буду называть ее, базирующуюся в Северной Америке. Они демонстрируют качество своих кубитов, но не дают числа. И это интересно, потому что если они не дают числа, это означает две вещи: это означает, что число очень низкое, и это также означает, что точность, которую они имеют с их кубитами, вводит в заблуждение. Потому что обычно, когда у вас большое количество кубитов, сложнее иметь хорошую точность кубитов, а с небольшим количеством, так что если вы даете хорошую точность, но не говорите, что это всего лишь три или четыре или пять кубитов, вы вводите людей в заблуждение. Это очень интересный пример.

Joannes Vermorel: Да, потому что, на самом деле, я считаю, что в основе мы имеем дело с людьми, которые являются интеллектуальными и обладают теми же тенденциями, что и другие люди в других сферах деятельности. Если я обращаюсь к программному обеспечению для цепочки поставок, что является моим особым интересом, я вижу, что хотя индикаторы не такие же, они все же существуют. Они отличаются, например, если у поставщика нет скриншотов, то с большой вероятностью их пользовательский интерфейс выглядит ужасно. Потому что, если бы пользовательский интерфейс выглядел отлично, у них было бы множество скриншотов. Если алгоритмы, которыми они обладают, являются просто улучшенной версией скользящего среднего, они не говорят об этом. Они просто говорят: “У нас есть супер-продвинутый искусственный интеллект”, который на самом деле является просто скользящим средним для прогнозирования. Но они просто говорят это. Напротив, если у людей есть что-то, у них будет бесконечное количество разделов на их веб-сайте об этом. Напротив, если их программное обеспечение работает очень медленно, они не будут говорить о скорости вообще. Они будут подчеркивать, что они полностью понимают менталитет этой отрасли, но при этом они не будут говорить ни слова о том, что их программное обеспечение медленное. Так что мне очень нравится эта идея поиска этих более мета-аспектов. В основном, это означает, что вам нужно иметь такое противостоящее мышление. Если кто-то говорит мне что-то, что является замечательным, ваш первый фильтр - решить, достаточно ли это замечательное, чтобы начать искать этого человека. Но это означает, что ваш инструмент будет говорить: “Какая наиболее вероятная цена за это утверждение? Какие скрытые затраты?”

Olivier Ezratty: Ну, есть еще одна вещь, которая делает это сложным в квантовых вычислениях. Вам нужно узнать о различных метриках, способах их измерения, а также о разнообразии методов тестирования. В квантовых вычислениях есть много таких вещей. Существуют серьезные усилия, предпринимаемые стандартизационными органами, такими как ISO и другие, и мы, как Франция, участвуем в этих усилиях. Но вам также нужно многое изучить, чтобы понять, как измеряются эти вещи. Например, я узнал, что измерение качества кубитов не совсем одинаково для кубитов на основе полупроводников или сверхпроводящих кубитов и для кубитов, управляемых ловушками. Они используют разные метрики, и вам нужно понять, почему это различается. Так что вам нужно понять эти числа. Просто получение представления о числах, которые они используют, очень важно. Я недавно пытался построить график, график в логарифмической шкале качества кубитов. Это было непросто, потому что было сложно получить правильное число в последовательный способ. Например, если вы измеряете качество кубитов, вам нужно убедиться, что качество измеряется с помощью так называемого случайного тестирования, которое является более или менее стандартизированным способом вычисления качества кубитов. Вам нужно быть очень осторожным; вас могут ввести в заблуждение числа.

Joannes Vermorel: Абсолютно. Я имею в виду, в сфере цепочки поставок это повсюду. Я имею в виду, в вещах, которые являются очень обыденными, например, один из вопросов, который задают люди, - насколько точна ваша система прогнозирования? Проблема в том, что это невероятно зависит от точности данных, которые вы используете в качестве входных данных. Так что очевидно, что нет чисел, которые имеют смысл, потому что ответ - это зависит от ваших данных. Единственный способ, которым сообщество нашло, чтобы как-то понять, кто более точен, это на самом деле иметь что-то вроде соревнования Kaggle, и тогда люди соревнуются. Но в основе у нас проблемы в том, как мы определяем что-то, что было бы как внутреннее измерение возможностей прогнозирования.

Olivier Ezratty: Однако недавно что-то изменилось: у нас появилось больше квантовых компьютеров и доступная информация в облаке. Иногда доступ стоит дорого, но это не важно. У вас есть такие системы, как IBM, Amazon, Microsoft, и даже Google имеет систему IonQ. Так что, я думаю, по всему миру у вас есть около 60 компьютеров, доступных в облаке. Это означает, что люди могут проводить сравнения и начинают появляться очень интересные научные статьи, демонстрирующие сравнения между этими различными системами через проведение согласованных тестов. Вы начинаете иметь некоторые обоснованные предположения о том, где они на самом деле находятся. Это интересно и положительно. Это открытая экосистема.

Joannes Vermorel: Но это открыто и также сложно. Вам нужно иметь много научного опыта, чтобы оценить научное содержание. Существует много научных публикаций, даже поставщики публикуют статьи, но просто прочитать статью - это боль. Иногда это настолько сложно. Я помню, четыре года назад, когда я обнаружил 70 страниц статьи Google о квантовом превосходстве, я смеялся. Причина, по которой я смеялся, заключалась в том, кто может понять, что содержится в этой статье, учитывая количество вещей, которые вы имеете в статье? В статье есть квантовая физика, алгоритмы, сравнения с вычислениями, электроника, криогеника и так много разных вещей на 70 страницах и графиках, очень сложных для понимания.

Olivier Ezratty: Я помню, четыре года назад, вероятно, я не мог понять около 5-10 процентов статьи. Теперь я думаю, что я понимаю более 50 процентов. Не всю статью, но это занимает время. Каждый раз, когда я перечитываю статью, я получаю что-то новое, потому что я читаю что-то еще где-то или получаю некоторую подготовку или смотрю видео. Это все еще открыто, но вы можете быть открытым и закрытым одновременно, потому что сложность - это затемнение. Отсутствие сравнений также может быть формой затемнения. Так, например, если вы хотите согласовать данные, поступающие от очень разных поставщиков, вам нужно иметь либо кого-то, кто сделал статью, объединяющую эти данные, либо сделать это самостоятельно, как я сделал для этой диаграммы, которую я недавно делал. Здесь все еще есть возможность интеграции данных, я бы сказал, возможность собирать данные из очень разных источников и определить, где мы на самом деле находимся. В настоящее время я пишу две статьи по этому поводу.

Joannes Vermorel: С моей точки зрения, это абсолютно необходимая работа и невероятно полезно делать эту работу. Но она также сопровождается ужасными долгосрочными стимулами. Вы делаете эту работу, я вас знаю, но я думаю, что то, что делает вас таким уникальным, заключается в том, что вы не легко поддаетесь влиянию поставщиков. Это требует очень специфического мышления. Вы были поставщиком в прошлом. Вы были в Microsoft, и вы были частью этой игры. Я думаю, что это дало вам своего рода интеллектуальные антитела. Microsoft - это то, что оно есть, не черно-белое мнение. Он состоит из множества людей, он серый, как любая коллекция из 200 000 плюс людей. У вас есть очень хорошие люди, очень плохие люди и так далее. Я думаю, что это дает вам некоторые интеллектуальные антитела по отношению к корпоративным вопросам, которые обычно возникают из больших коллекций людей.

Olivier Ezratty: Да, потому что им нужно привлекать финансирование.

Joannes Vermorel: Именно. Быть привлекательным для венчурного капитала в этой сфере требует больше усилий для крупной корпорации. То, что я хочу сказать здесь, это то, что если вы играете эту роль попытки быть экспертом, есть компании, и я не собираюсь называть имена компаний, которые начинаются на G в области корпоративного программного обеспечения, которые являются супер известными рыночными аналитиками. Так, как я это вижу, долгосрочный стимул, если вы являетесь рыночным аналитиком, немного похожим на то, что вы делаете, заключается в том, чтобы стать аутсорсинговым управлением прессой для поставщиков. Это буквально то, что происходит в сфере корпоративного программного обеспечения, особенно в сфере цепочки поставок.

Olivier Ezratty: Верно, и то, что я вижу, это то, что люди, играющие эту роль, быстро зарабатывают гораздо больше денег. Как аналитик, они всегда утверждают, что большую часть своего дохода они получают от клиентов, где они делают объяснение, но на самом деле поставщики платят больше, чтобы иметь предвзятого эксперта, который просто скажет то, что поставщик предпочел бы, чтобы этот аналитик-третья сторона сказал рынку в целом. Так что вы оказываетесь с этим искажением.

Joannes Vermorel: В вашем случае ваш отчет действительно является наилучшей оценкой того, что является супер сложным и меняющимся. Но то, что я также вижу, что меня интересует, это то, что в областях, где квантовые вычисления не имеют множества установленных поставщиков, люди, которые должны играть вашу роль, стали коррумпированными и в конечном итоге служат любому сообщению, исходящему от поставщиков.

Вы делаете эту работу с большой помощью, но практически самостоятельно. Что меня поражает, так это то, что современные корпорации склонны недооценивать то, что один человек может сделать всего за пару лет. Если мы посмотрим на квантовые вычисления, они сбивают с толку компании, и они обычно подходят к проблеме, нанимая консультантов и тратя много денег на формирование команды из 20 человек на три месяца. Но вы являетесь доказательством того, что понимание, которое вы можете получить, полностью погрузившись в одного умного, мотивированного человека, за несколько лет, может быть так же эффективным.

Оливье Эзратти: Да, и я должен добавить еще пару контактных точек. Одна из них - сами клиенты, так как IBM и другие пытаются продвигать свои новые технологии среди крупных клиентов. В мире много крупных клиентов, которые оценили это, и некоторые даже подписали документы, опубликованные клиентами во Франции, такие как Total, EDF и MBDA. Если вы встретите этих ученых из этих компаний, вы также получите много полезной информации, потому что они тестировали разные технологии и реальные алгоритмы на реальных бизнес-проблемах.

Жоанн Верморель: Я бы очень хотел видеть это в снабжении, клиенты, создающие документы. Сейчас у нас есть только рекламные кейс-стади. Проблема с кейс-стади в том, что это просто информация, отформатированная для рекламы.

Оливье Эзратти: Я участвую в проекте, где хорошая комбинация - это наличие людей из исследовательской сферы, людей из сферы поставщиков и клиента. Если у вас есть исследовательская команда с этими тремя составляющими, это создает хорошую комбинацию. Это работает хорошо, если это местное, например, если исследовательские команды, стартапы и клиенты находятся в одной стране или месте. Это очень полезно для создания нового подхода к исследованиям и применения исследований в новой области.

Жоанн Верморель: Итак, может быть, продолжим с рассмотрением временных рамок, которые мы рассматриваем, квантовые вычисления создаются уже десятилетиями. Есть очень фундаментальные причины, почему мы можем быть надежды, в том смысле, что это буквально то, как сама Вселенная работает. Красота квантовой механики заключается в том, что она сделала Вселенную богаче по сравнению с тем, что было раньше. Так вдруг появились вещи, которые раньше были просто невозможны. Она ограничивает, но также позволяет делать множество вещей. Мы уже используем множество элементов этого, таких как транзисторы и гигантская магнито-сопротивление для спиновых дисков и тому подобное. Так какова временная перспектива для возникновения промышленной эксплуатации этой второй волны вычислительных технологий? Можем ли мы рассчитывать на что-то?

Оливье Эзратти: Что люди говорят об этом, я могу сказать. Лучший ответ - “Я не знаю”. В большинстве случаев вы получаете гауссову кривую, сосредоточенную на 15 годах. Вот где люди думают, что у нас будет большой квантовый компьютер, который сможет делать вещи, которые невозможно сделать на классических компьютерах. Это немного наивно, потому что это среднее представление о том, откуда это может произойти.

Я думаю, что есть некоторые ситуации с некоторыми вычислительными парадигмами, такими как так называемые аналоговые квантовые компьютеры, которые отличаются от квантовых компьютеров на основе ворот. Эти аналоговые компьютеры могут принести некоторое квантовое преимущество уже в ближайшие годы, не требуя ожидания 10-15 лет.

Квантовое преимущество NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) с помощью шумных систем, которые у нас есть сегодня, неопределенно. Я не знаю, достигнем ли мы этого. Это зависит от качества кубитов, которые производят компании, такие как IBM, в будущем. IBM - крупнейшая компания в мире, инвестирующая в эту сферу, и у них есть ведущая технология в области сверхпроводящих кубитов. Они могут быть в положении, чтобы произвести большие изменения в ближайшие 18 месяцев, что является очень коротким временным промежутком. Они могут привести нас, как сообщество, в область, где мы сможем начать делать полезные вещи с помощью квантовых компьютеров.

Но затем это должно масштабироваться, и вызов состоит в том, чтобы перейти от нескольких сотен кубитов к миллионам кубитов. Это огромная проблема, как с физической стороны, так и с инженерной и энергетической. Все там вызывает трудности. Еще одна вещь, которая затрудняет предсказание, - это наличие так множества разных видов технологий. Допустим, например, Microsoft успешно разрабатывает топологические кубиты с майорановыми фермионами через пару лет. Многие люди сомневаются, но если им удастся, они могут очень быстро изменить обстановку.

Таким образом, у вас может быть медленная тенденция гауссовой кривой, но у вас также могут быть сюрпризы. Вы можете найти новые алгоритмические решения или новые решения по исправлению ошибок. Я никогда не видел такого количества креативности в области исправления ошибок за последние два года. Есть парень во Франции по имени Антони, и это удивительно, что они делают. Они изобретают исправляющие ошибки коды, которые могут справляться с кубитами низкого качества, например. Они знают, что если вы настроите связь между кубитами, вы можете улучшить эффективность кода исправления ошибок. Улучшение связности сложно, но не невозможно или слишком сложно.

В технологии существует так много тонкостей, обходных путей и вариаций, что всегда есть некая надежда. Однако я знаю некоторых людей, как во Франции, так и за рубежом, которые очень скептически относятся к этому. Существует научно обоснованный скептицизм по поводу того, почему будет сложно достичь уровня, когда у нас будет миллионы кубитов, связанных друг с другом. Но тем не менее, вы можете верить в воображение и изобретательность инженеров и ученых. Исследуются так много различных вариантов, что мы увидим.

Настоящий ответ - мы не знаем. Но нам нужно быть осведомленными о том, как меняются вещи. Нам нужно быть образованными, чтобы уметь интерпретировать новые объявления и определить, являются ли они важными или нет. В этом и заключается прелесть этой области; вот почему я все еще здесь. Все всегда меняется, всегда движется, и, возможно, это вызывает интеллектуальные вызовы.

Joannes Vermorel Вернемся немного назад и вернемся к самому началу этого интервью, вы упоминали то, что захватило ваш интерес в очень практическом плане. Что вы делаете дальше? Какова ваша собственная личная дорожная карта в этой области? Что сейчас привлекает ваше время и внимание?

Olivier Ezratty: О, у меня много дел. Одно из них - я являюсь сооснователем Quantum Energy Initiative, которая пока еще не является официальной организацией, но это сообщество исследователей со всего мира. Мы организовали наш первый семинар в Сингапуре в ноябре с участием ведущих ученых со всего мира. Нам нужно запустить наш веб-сайт, создать сообщество, запустить канал на YouTube, чтобы убедиться, что энергетика этих секунд действительно учтена, потому что мы живем в мире ограниченных ресурсов. Мы не можем этого избежать, и мы должны объяснить это ученым и поставщикам, что невозможно вывести на рынок новую технологию, которая будет потреблять еще больше ресурсов, не заботясь об этом. Биткойн сделал это, да, но мы считаем, что имеет большой смысл, когда вы предлагаете новую технологию, которая загадочна, сложна и имеет неизвестные сценарии использования, побудить отрасль и всю экосистему вести себя как ответственная инновационная экосистема.

Второе, я должен начать писать шестое издание своей книги, что потребует много ресурсов. Я начинаю писать научные статьи, поэтому я написал свою первую статью для рецензии в физическом журнале о сверхпроводящих кубитах. Посмотрим, примут ли ее; это еще не сделано. Я всегда должен быть вовлечен в развитие местной экосистемы на французском и европейском уровнях, поэтому у меня сейчас много контактов в Европе. И я продолжаю помогать стартапам здесь, во Франции, но неофициально. Кроме того, я веду две серии подкастов с Фанни Бутон, и она начала, как и я, пять лет назад в квантовой сфере. Теперь она является квантовым лидером OVH Cloud, ведущего европейского облачного оператора, и она запустила облачное предложение этого оператора для квантовых вычислений, так что это очень интересная история.

Я, вероятно, забыл многое, но у меня много клиентов, я провожу тренинги и преподаю в Эпитехе. Все, что я делаю, питает другую часть моей деятельности, например, быть тренером, преподавать квантовые вычисления заставляет вас структурировать свои мысли. Писать книгу также; вы структурируете свои мысли, делитесь ими. Писать статьи, интервьюировать людей в подкастах, где вы встречаете людей, побуждает вас встречаться с разнообразным кругом людей. Работа с клиентами, я стараюсь иметь самый разнообразный способ работы; это мой образ жизни. Я хотел бы стать небольшим вкладчиком в успех французской и европейской экосистемы. Вот такая конечная цель. Я хотел бы внести свой вклад в успех моих друзей в исследованиях, особенно в Quantum Energy Initiative. Я хотел бы иметь так называемое суверенное квантовое облако во Франции через OVH Cloud, которому я также помогаю. Так что есть различные вещи, которые более или менее связаны с помощью экосистеме и моим обучением, открытым обменом опытом.

Joannes Vermorel: Я считаю, что ваш подход, который заключается в том, чтобы записывать все самостоятельно, невероятно добродетелен, не только в распространении знаний, но даже если бы вы вообще не публиковали это. Просто проходить через этот процесс сборки - невероятное упражнение. Я думаю, что это также один из уроков для моих корпоративных клиентов. Многие крупные компании, занимающиеся десятилетними проектами, должны смотреть в долгосрочную перспективу и делать то же самое, даже для себя. Менеджеры должны пытаться собрать свою собственную жизненную работу по пониманию своей области, чтобы компания стала лучше. Это интересно - люди могут сказать: “О, но, может быть, эти люди уйдут от нас через два года”. Но когда я разговариваю, скажем, с директором цепочки поставок, это все еще те должности, где люди работают в одной компании уже 30 лет. Так что это некоторое оправдание, а не признание ценности написания упражнения только для себя.

Olivier Ezratty: Я всегда делал это с молодости, и я думаю, что это также образ жизни, сверхспособность. Нужно быть немного организованным. У меня есть несколько простых приемов организации для повторного использования информации в разных местах и для ведения заметок. Например, способ, которым я обновляю свою книгу, немного особенный, но не такой уж и особенный. Что я делаю, так это имею небольшой документ Word с той же структурой оглавления, что и в моей книге, и именно туда я помещаю все обновления, которые я получаю ежедневно - новые архивные статьи, новости или объявления. Они помещаются в нужное место, как двойник моей книги. Конечно, он меньше, содержит только обновления. И затем, когда я обновляю свою книгу, у меня уже все отсортировано по темам.

Итак, скажем, я хочу обновить часть об алгоритмах; уже есть глава об алгоритмах со всеми ссылками. И поскольку у меня есть клиенты, для которых я делаю технический анализ и есть новости, которые не публикуются, у меня также есть много письменных объяснений по новостям, которые я могу использовать для обновления своей книги. Когда вы делаете все самостоятельно, вам нужно быть организованным и умно использовать контент. Я также делаю много диаграмм, которые я постоянно обновляю. У меня есть собственная база данных компаний в квантовой технологии, таблица Excel с множеством таблиц и так далее. У меня даже есть база данных всех лауреатов Нобелевской премии по квантовой физике, база данных компаний, база данных о достоверности кубитов - все, что может стать базой данных, находится в моей таблице Excel spreadsheet.

Joannes Vermorel: А затем, если вы не знаете, вы можете спросить ChatGPT, и, возможно, он ответит и предоставит вам некоторые данные. Что касается меня, я не так организован, но я стараюсь развивать письменное понимание своей собственной области. В заключение, каково ваше предложение для генеральных директоров или технических директоров компаний, сталкивающихся с очень непрозрачными областями? Они не могут полностью заняться квантовыми вычислениями, как вы. Какое предложение вы бы дали этим людям в отношении квантовых вычислений?

Olivier Ezratty: Мое предложение было бы посмотреть на мою книгу, конечно, не читая ее полностью, но посмотреть, что внутри. Если вы банк или работаете в химической промышленности или транспорте, в моей книге всегда есть глава для вас, потому что там есть длинная часть, перечисляющая все выявленные случаи использования, даже если они еще не работают. Это дает вам представление о том, что квантовые вычисления могут принести вашему бизнесу. В моей книге есть главы для 20 разных отраслей, включая оборону и разведку, так что вы найдете что-то актуальное. Затем вы также можете слушать подкаст, который я веду с Фанни. Мы выпускаем примерно один-два подкаста в месяц. Но не ограничивайтесь только чтением прессы. Когда я говорю о прессе, я имею в виду любую прессу. Я не критикую прессу, учитывая форматы, которые есть в большинстве журналов, даже научных журналов, невозможно получить хорошую представление о том, где мы на самом деле находимся.

Вам нужно встречаться с людьми, вы должны видеть специалистов, кто бы они ни были. Вы также увидите, что в качестве клиента вам необходимо диверсифицировать источники информации. То, что я говорю, не то же самое, что и другие, и есть разные мнения. Это все еще мнения, основанные на науке, это не просто мнения заговорщиков, но вам нужно получить разные точки зрения. Я бы сказал, что вам нужно иметь оптимистические, пессимистические или промежуточные взгляды на то, где мы находимся, на самом деле. Например, я не знаю, где мы находимся.

И самый короткий путь - посетить конференцию, где я или другие объясняют вещи за один или два часа. Есть последняя, я делаю много конференций, и многие из них есть на YouTube, на французском или английском языке. Но лучшие форматы, я бы сказал, это когда меня просят объяснить квантовые вычисления менее чем за один час. Это не очень хорошо, возможно, это слишком коротко. Если вы зайдете на YouTube, вы найдете некоторые форматы, где у меня есть возможность быть одному или не одному. Я сделал что-то с Еленой, например, в декабре два года назад в Бордо. Это очень хорошее мероприятие. Я сделал еще одно с Модом Виниром и Фанни Боттон в North в июне 2022 года. Это именно те события, которые длится от одного до двух часов и, я бы сказал, хороши для образования.

Недавно я сделал еще одну для Limited Universal с Марком Джей Джей, два часа. Так что это была презентация продолжительностью один час и 20 минут, это довольно долго, а затем 40 минут вопросов и ответов. Я бы сказал, что это правильный формат, чтобы получить хорошее представление о том, где мы находимся и что мы можем сделать с этими системами.

Joannes Vermorel: Мне было очень приятно с вами поговорить. Это очень интересная область для меня. Аудитория, оставайтесь на связи. Увидимся в следующий раз.