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

00:00:00 Введение в квантовую физику и её роль в существующих технологиях.
00:01:03 Путь Оливье Эзратти в квантовых вычислениях и его обширные исследования.
00:04:16 Запуск Инициативы квантовой энергии для экологически ответственного развития квантовых технологий.
00:06:11 Различия между квантовой физикой в современных технологиях и будущими квантовыми вычислениями.
00:08:51 Несуществование пустоты и вакуумные флуктуации в квантовой физике.
00:10:32 Вакуум и эфир в квантовой физике.
00:11:52 Корпоративное программное обеспечение и понимание работы аппаратного обеспечения.
00:14:16 Порог квантового преимущества и неопределённый прогресс.
00:16:19 Важность понимания квантовых технологий.
00:18:43 Потенциальные применения квантовых технологий.
00:20:24 Введение в квантовое зондирование и его применения.
00:21:19 Квантовая связь для обеспечения безопасности и повышения эффективности.
00:24:01 Квантовое зондирование для точных измерений в различных областях.
00:26:36 Позитивное применение квантовых гравитационных датчиков на спутниках для геодезических исследований.
00:28:15 Важность целостного подхода в понимании квантовых технологий.
00:30:11 Обсуждение квантового превосходства и его ограничений.
00:32:02 Объяснение классических битов и их роли в вычислениях.
00:33:10 Введение в кубиты и их отличия от классических битов.
00:35:04 Углубление в математические аспекты кубитов.
00:37:33 Объяснение мощности кубитов и их экспоненциального роста в информационном пространстве.
00:40:01 Развенчание заблуждений о квантовых вычислениях.
00:43:45 Квантовые вычисления и проблемы Big Data.
00:45:54 Рассмотрение шума в квантовых вычислениях: поверхностные алгоритмы и коррекция ошибок.
00:47:46 Современное состояние квантовых вычислений и новейшая 433-кубитная система IBM.
00:49:53 Изучение 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 Контроль температуры в сверхпроводящих и кремниевых кубитах.
00:59:49 Сравнение кубитов, реализованных с помощью ионных ловушек, и топологических кубитов.
01:00:53 Нейтральные атомы, лазерное охлаждение и технология магнитно-оптических ловушек.
01:03:31 NV-центры и потенциальные квантовые вычисления при комнатной температуре.
01:05:46 Обсуждение сложности в области квантовых технологий.
01:07:58 Подход к доверию и идентификация надёжных источников в квантовых технологиях.
01:10:30 Обсуждение примеров уникальной технологии кремниевых кубитов.
01:12:35 Сравнение квантовых вычислений с цепочкой поставок корпоративного программного обеспечения.
01:14:37 Роль удачных стечений обстоятельств в встречах и обучении у учёных.
01:16:36 Советы по навигации и расшифровке научных публикаций.
01:22:47 Внутренняя ценность прогнозирования и сложность его измерения.
01:24:00 Сложность научных публикаций и их понимание.
01:25:17 Открытость и сокрытие в экосистеме квантовых вычислений.
01:28:01 Роль рыночных аналитиков и потенциальные предвзятости в данной области.
01:33:46 Обсуждение оптимального состава исследовательских команд для инноваций.
01:34:54 Квантовые вычисления и их временные рамки развития.
01:37:56 Проблемы в прогнозировании будущего квантовых вычислений.
01:39:41 Важность постоянного обучения в быстро меняющейся области квантовых вычислений.
01:40:33 Личные проекты в данной 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 Методы организации и обновления контента, включая ведение 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 Йоаннесом Верморелем потенциал квантовых вычислений, коммуникаций и зондирования. Квантовые вычисления нацелены на использование квантовых явлений, таких как суперпозиция и запутанность, для выполнения задач, недоступных классическим компьютерам. Квантовая связь имеет применения, выходящие за рамки обеспечения безопасности, такие как квантовый интернет и распределённые квантовые вычисления. Квантовое зондирование позволяет измерять физические свойства с беспрецедентной точностью. Несмотря на успехи в этой области, существует значительный разрыв между теоретическими знаниями и практической реализацией. Сроки широкого применения остаются неопределёнными, и эксперты прогнозируют 10-15 лет до того, как квантовые технологии достигнут своего полного потенциала.

Расширенное резюме

В этом интервью ведущий Йоаннес Верморель, основатель компании Lokad, обсуждает квантовые вычисления и корпоративное программное обеспечение с экспертом по квантовым технологиям Оливье Эзратти. Эзратти работает в этой области более двух десятилетий и является автором обширного отчёта (Понимание квантовых технологий - более 1000 страниц) о квантовых технологиях.

Эзратти впервые заинтересовался квантовыми вычислениями, узнав о сотрудничестве Google, NASA и D-Wave над созданием компьютера, способного выполнять задачи в 100 миллионов раз быстрее обычного ноутбука. Изначально он планировал провести простую одночасовую конференцию по этой теме, но его работа в итоге привела к созданию обширной 1100-страничной книги о квантовых технологиях. С тех пор Эзратти участвует в различных ролях в этой области, включая преподавание, работу в государственных учреждениях, консультирование и запуск “Инициативы квантовой энергии” для решения экологических проблем, связанных с квантовыми технологиями.

Обсуждая развитие квантовых вычислений, Эзратти подчёркивает роль квантовой физики в существующих технологиях. Хотя вся современная технология основана на квантовой физике, квантовые вычисления нацелены на использование иных явлений этой области. Три основных механизма, лежащих в основе квантовых вычислений, — это суперпозиция квантовых состояний, запутанность и способность контролировать отдельные наночастицы. Эти механизмы не использовались в прежних технологиях таким же образом.

В интервью также затрагивается тема природы «ничто» в контексте квантовой физики. Вакуумные флуктуации, при которых частицы создаются и уничтожаются, демонстрируют, что ничто не существует, и частицы постоянно находятся в движении из-за этих флуктуаций.

В сфере корпоративного программного обеспечения наблюдается общее безразличие к вычислительному оборудованию, поскольку ожидалось, что оно будет совершенствоваться экспоненциально без изменений со стороны производителей программного обеспечения. Это отношение сохраняется, несмотря на более медленный прогресс квантовых вычислений по сравнению с классическими. Конечная цель квантовых вычислений — достичь «квантового преимущества» или «порога», когда квантовые компьютеры смогут выполнять задачи, недоступные классическим компьютерам в эффективном режиме. Сроки достижения этого порога остаются неопределёнными.

Квантовые технологии можно разделить на различные парадигмы, включая квантовые вычисления, квантовую связь и квантовое зондирование. Каждая парадигма имеет собственные сроки потенциального внедрения: некоторые могут оказать влияние уже менее чем через пять лет, в то время как другие могут занять от 10 до 20 лет. Для людей, занятых в сфере технологий и промышленности, крайне важно быть в курсе этих изменений, чтобы понимать их потенциальное влияние.

Квантовые вычисления нацелены на выполнение вычислений, которые невозможно осуществить классическими методами, потенциально быстрее, эффективнее и с меньшими энергозатратами. Квантовая связь, с другой стороны, имеет применения, выходящие за рамки повышения безопасности. Она может способствовать созданию квантового интернета и способствовать распределённым квантовым вычислениям. Более того, квантовая связь может привести к созданию более точных квантовых датчиков, что значительно повысит точность различных измерений.

Квантовое зондирование может измерять различные физические параметры, такие как гравитация, давление, температура, временная частота и магнитизм, с гораздо большей точностью, чем это возможно на данный момент. Хотя квантовые датчики могут быть громоздкими по сравнению с существующими IoT-датчиками, их повышенная точность может иметь многочисленные применения, такие как обнаружение подземных структур, идентификация тоннелей, поиск источников воды и даже военные применения, например, обнаружение ядерных подводных лодок.

Также существуют позитивные применения квантового зондирования, например, установка квантового гравитационного датчика на спутнике для изучения движения Земли и влияния климатических изменений. Научный прогресс часто определяется появлением новых классов датчиков, и квантовое зондирование имеет потенциал открыть новые пути для исследований и познания.

Затем Эзратти объясняет концепцию квантового превосходства — термин, введённый Джоном Прескиллом в 2011 году. Квантовое превосходство означает ситуацию, когда квантовый компьютер способен выполнить вычисление, которое невозможно достичь классическим компьютерам за разумное время. Однако текущее квантовое превосходство, достигнутое Google и другими, не предполагает выполнение вычислений, как это принято в корпоративном программном обеспечении. Вместо этого, оно больше напоминает генератор случайных чисел без реального ввода или вывода данных. Когда Google пыталась использовать свою квантовую систему для полезных вычислений, ей удавалось задействовать только 15 из 53 кубитов. Эти 15 кубитов можно эффективнее эмулировать на персональном ноутбуке.

Далее в обсуждении речь заходит о фундаментальном элементе классических вычислений: бите. Бит — это наименьшая единица информации, которая представлена либо как 0, либо как 1. В отличие от этого, кубит, являющийся основной единицей квантовых вычислений, может быть описан как математический и физический объект одновременно. Физически кубит представляет собой двухуровневую систему (TLS), которая может находиться на двух энергетических уровнях одновременно благодаря квантовым свойствам суперпозиции. Математически кубиты характеризуются двумя комплексными числами (коэффициентами), описывающими их состояние суперпозиции.

Сила квантовых вычислений заключается в том, что информационное пространство, обрабатываемое кубитами, растёт экспоненциально с каждым добавленным кубитом. Это контрастирует с классическими вычислениями, где добавление битов оказывает линейное влияние на объём памяти. Например, система с 100 кубитами может обрабатывать информационное пространство из 2^100 комплексных чисел, что значительно превосходит возможности классических систем.

Интервьюируемые также затрагивают уравнение Шрёдингера, 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.

Эзратти объясняет, что у квантовых вычислений есть два основных преимущества: скорость и объём вычислительного пространства. Квантовые компьютеры могут исследовать обширное вычислительное пространство и решать сложные задачи, масштабы которых растут экспоненциально с увеличением числа переменных. Однако преимущество скорости обусловлено используемыми алгоритмами и возможностью сокращения числа операций, необходимых для вычислений по сравнению с классическими методами.

Ещё один аспект обсуждения — сложность ввода данных в квантовый компьютер. Это связано с медленным характером операций квантовых вентилей и ограничениями существующих квантовых систем. Эзратти отмечает, что для решения этой проблемы используются гибридные алгоритмы, объединяющие классические и квантовые вычисления.

Шум — ещё одна значительная проблема в квантовых вычислениях. Современные кубиты создают значительное количество ошибок, и для получения полезных вычислений необходима коррекция ошибок. Существуют два подхода к решению этой проблемы: поверхностные алгоритмы, использующие небольшое количество вентилей и операций и способные выдерживать шум, и коды коррекции ошибок, использующие избыточность для исправления ошибок на каждом этапе операции.

Устранение ошибок в квантовых вычислениях — ещё один подход, находящийся в стадии исследования, который использует машинное обучение для обучения системы пониманию и исправлению ошибок после завершения вычислений. Ожидается, что этот метод расширит возможности шумных квантовых вычислительных систем, хотя порог полезности квантовых вычислений для корпоративных приложений пока не достигнут.

Интервью также затрагивает типы алгоритмов, которые могут быть реализованы в ближайших квантовых системах. Среди них — химическое моделирование, алгоритмы оптимизации и квантовое машинное обучение. Однако каждая из этих областей применения имеет свои собственные проблемы и ограничения.

Эзратти подчёркивает, что наука о понимании квантового ускорения всё ещё в процессе формирования, поскольку существует значительный разрыв между теоретическими знаниями и практической реализацией. Несмотря на достигнутый прогресс, предстоит ещё многое сделать, чтобы создать по-настоящему полезные квантовые компьютеры, способные предоставить реальные преимущества по сравнению с классическими системами.

Разговор затем переходит к взаимодействию между кубитами и классической электроникой. Кубиты, базовые единицы квантовых вычислений, могут контролироваться классической электроникой, при этом к кубиту посылаются фотоны для изменения его состояния. Далее обсуждение переходит к необходимости чрезвычайно низких температур для квантовых вычислений. Большинство технологий квантовых вычислений требуют холодной среды, при этом для сверхпроводящих кубитов требуется около 15 миллиКельвинов. Процесс охлаждения может быть сложным и требует многоступенчатого подхода.

Кремниевые кубиты, или кубиты на основе спина кремния, упоминаются как альтернатива, способная работать при немного более высоких температурах — от 100 миллиКельвинов до одного Кельвина. Другой обсуждаемой технологией является управление отдельными фотонами при комнатной температуре с использованием волноводов. Хотя охлаждение всё ещё необходимо на обоих концах системы, между ними оно не требуется.

Затем тема смещается к нейтральным атомам, которые можно охлаждать и позиционировать с помощью лазеров в технике, известной как магнитно-оптическая ловушка. Этот процесс приводит к достижению температуры в диапазоне нанокельвинов, хотя охлаждение всё ещё необходимо для насоса, удаляющего атомы из камеры.

Ещё одной обсуждаемой квантовой технологией являются NV-центры, которые имеют потенциальное применение в вычислениях и датчиках. Австралийская компания Quantum Reliance разработала систему с пятью кубитами, работающую при комнатной температуре, хотя её масштабируемость остаётся под вопросом.

В разговоре подчёркивается сложность и разнообразие квантовых технологий, с множеством различных типов кубитов и требований к охлаждению. Эзрати акцентирует внимание на важности встреч с разнообразными учёными, инженерами и специалистами по компьютерным наукам для лучшего понимания этой области.

Эзрати подчёркивает важность чтения научных статей и поиска разнообразных точек зрения экспертов из различных подотраслей квантовых технологий. Несмотря на сложность и постоянное развитие этой области, крайне важно постоянно обновлять свои знания, чтобы не отставать от прогресса.

Эзрати делится своим опытом изучения квантовых технологий и встреч с различными учёными и экспертами в этой области. Он подчёркивает важность случайных встреч с людьми, способными предоставить ценную информацию и инсайты. Путешествуя по ландшафту квантовых технологий, Эзрати ищет подсказки в научных статьях и коммуникациях поставщиков, чтобы понять текущее состояние дел.

В интервью Верморель проводит параллели между сферой квантовых технологий и своей собственной областью экспертизы, оптимизацией цепочек поставок. Обе области характеризуются множеством нишевых взглядов, поставщиков и конкурирующих философий. Верморель подчёркивает важность иметь оппонентский взгляд при оценке заявлений и поиске скрытых расходов или недостатков.

Эзрати указывает, что понимание используемых в квантовых технологиях метрик имеет решающее значение для оценки качества кубитов и производительности квантовых компьютеров. Однако найти единые метрики может быть сложно из-за различных методов измерения и эталонов в этой области. Он также отмечает, что недавняя доступность квантовых компьютеров в облаке облегчила исследователям возможность проводить оценку и сравнение различных систем единообразно.

Несмотря на сложность этой области и трудности в понимании научных публикаций, Эзрати считает, что экосистема квантовых технологий достаточно открыта. Он признаёт, что поставщики могут иногда преувеличивать свои показатели, но настаивает на том, что в целом эта область доступна для тех, кто готов вкладывать время и усилия в её изучение.

Верморель и Эзрати обсуждают влияние крупных корпораций на эту область, 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 от поставщиков, что потенциально искажает развитие отрасли.

Эзрати объясняет, как некоторые технологии квантовых вычислений могут предложить практические преимущества в ближайшие несколько лет, такие как аналоговые квантовые компьютеры. Однако сроки широкого внедрения остаются неопределёнными, и многие эксперты оценивают, что потребуется 10-15 лет, прежде чем технология достигнет своего полного потенциала.

Одна из главных проблем масштабирования квантовых вычислений заключается в переходе от сотен кубитов к миллионам, что предъявляет значительные инженерные и энергетические требования. Область характеризуется широким спектром конкурирующих технологий, что затрудняет предсказание, какая из них в конечном итоге окажется успешной.

Эзрати отмечает, что в данной области в настоящее время наблюдается масса креативности и инноваций, особенно в методах коррекции ошибок. Несмотря на скептицизм по поводу возможности создания миллионов запутанных кубитов, он считает, что изобретательность инженеров и учёных в конечном итоге может привести к прорывам.

Интервью освещает важность постоянного осведомления о развитии квантовых технологий. Поскольку область постоянно меняется, критически важно учиться на ходу, чтобы понимать значение новых объявлений и прорывов. Эзрати делится своим личным интересом к этой области и планами на будущие проекты, подчёркивая интеллектуальный вызов и волнение, связанные с квантовыми технологиями.

Оливье упоминает, что в настоящее время он работает над шестым изданием своей книги, пишет научные статьи и участвует в деятельности, направленной на поддержку французской и европейской квантовой экосистемы. Он также занимается преподаванием, обучением и ведёт два подкаста с Фанни Пиат, которая стала квантовым лидером в OVHcloud. Конечная цель Оливье — способствовать успеху французской и европейской квантовой экосистемы.

Оба оратора подчёркивают важность письма как способа структурировать и делиться мыслями. Жоаннес считает, что практика письма невероятно полезна, даже если материал так и остаётся не опубликованным. Это мнение разделяет и Оливье, который делится некоторыми своими организационными приёмами, такими как использование документа Word с тем же содержанием, что и в его книге, для отслеживания обновлений и новой информации.

Оливье также ведёт различные базы данных, включая список лауреатов Нобелевской премии по квантовой физике, квантовые компании и данные о надёжности кубитов. Он считает, что умение организовываться и умело использовать уже имеющийся контент является критически важным при самостоятельной работе.

Что касается рекомендаций для генеральных директоров и технических директоров компаний, работающих в таких непрозрачных областях, как квантовые вычисления, Оливье советует читать его книгу, чтобы понять, что квантовые вычисления могут принести их бизнесу. Он подчёркивает важность не полагаться исключительно на прессу, а искать специализированные мнения и диверсифицировать источники информации.

Также рекомендуется посещать конференции, смотреть обучающие видео на YouTube и участвовать в мероприятиях, которые дают глубокое понимание квантовых технологий. В конечном итоге, 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 интервью

Joannes Vermorel: Добро пожаловать на Lokad TV. Я — Жоаннес Верморель, генеральный директор и основатель Lokad, и сегодня у меня в гостях Оливье Эзрати. Насколько я могу судить, Оливье является технологом и футуристом уже более двух десятилетий, и я говорю это с большим уважением. У него очень своеобразная методика, которая заключается в выборе очень важной и широкой темы с последующим стремлением разобраться в ней. Темой сегодняшнего выпуска станут квантовые вычисления и корпоративное программное обеспечение. Как оказалось, Оливье в своём весьма своеобразном стиле несколько лет назад создал абсолютно гигантский отчёт на 1100 страниц плюс о всех этих квантовых технологиях.

Я сразу признаюсь аудитории, что мои собственные знания по квантовой механике ограничиваются примерно первыми 200 страницами книги «Introduction to Quantum Mechanics» Гриффитса, которая по сути является учебником для студентов. Так что я не буду утверждать, что являюсь экспертом, но мы пройдём этот путь вместе. И чтобы начать, может быть, Оливье, расскажите нам немного больше о том, как, как я понимаю, примерно пять-шесть лет назад вы окунулись в этот мир квантов? Решили ли вы однажды утром: «Я стану экспертом в этой области», а затем в итоге создали, наверное, самый большой компендий, который я когда-либо видел по этой теме — огромный отчёт, который больше похож на массивную книгу?

Olivier Ezratty: Что ж, я не планировал, чем займусь в квантовой области. Всё началось примерно восемь лет назад, в 2015 году, когда я узнал, что Google, NASA и D-Wave ведут переговоры о каком-то странном компьютере, который производил D-Wave. Они говорили о том, что некоторые задачи выполняются в 100 миллионов раз быстрее, чем на обычном ноутбуке, и это меня несколько озадачило. Меня поразило то, что все научные статьи, описывающие этот компьютер и то, что с ним делал Google, были невероятно сложными. Я был уверен, что все те люди, писавшие об этом компьютере, ничего по-настоящему не понимают, и подумал: “Может быть, когда-нибудь я это пойму.”

Итак, в 2016 году я решил, что к 2018 году смогу провести даже часовую, очень простую конференцию. Я объединился с другом по имени Фран Ибуту, и нашу историю я расскажу позже. Мы решили провести ту конференцию в 2018 году, а потом я написал 18 постов в своём блоге. Это стало основой моей книги, которая получилась на 300-350 страниц. Затем я перешёл на английский для первого издания, четвёртого издания и, наконец, пятого издания, изданного в прошлом сентябре 2022 года, которое действительно насчитывает более тысячи страниц.

За это время я занимался множеством дел в этой сфере. Я сотрудничаю с исследователями, преподаю в разных учебных заведениях, работаю с государственными структурами по различным проектам, провожу тренинги в корпорациях, даю консультации во многих ситуациях и являюсь экспертом для Bpifrance, среди прочего. Я даже работаю с государством на министерском уровне, чтобы разрабатывать будущие версии французского плана.

Самое важное, что я запустил в прошлом году, — так называемую “Quantum Energy Initiative”. Это исследовательская инициатива, запущенная вместе с парой друзей из научной сферы, в частности, с Алексисом Фебом, который сейчас является дорогим другом и находится в Сингапуре. Мы запустили эту инициативу, чтобы убедиться, что люди, создающие квантовые компьютеры и другие квантовые технологии, с самого начала разработки учитывают их воздействие на окружающую среду. Мы хотим, чтобы квантовый компьютер, масштабируемый, не потреблял больше энергии, чем вырабатывается на ядерной электростанции. И для этого предстоит проделать определённую работу. Я читал ваши отчёты, при этом, кстати, я прочитал примерно первые 300 страниц, а затем только бегло просматривал остальное. Я переместился к последнему разделу о квантовом сенсировании, который оказался очень интересным. Прошу прощения перед аудиторией, я занимаюсь тем, чем многие в ток-шоу занимаются — говорю о книгах, которые они не прочитали полностью. То есть, я прочитал их лишь частично. Одно из самых интересных наблюдений было то, что, хотя я интеллектуально знал, я никогда не связывал воедино, что транзисторы на самом деле являются квантовым эффектом. Это и есть полевой эффект, и именно об этом вы утверждаете в самом первом разделе своего отчёта.

Joannes Vermorel: Хотя квантовые вычисления в последнее время стали модным трендом, оказывается, что если подумать о классических вычислениях, то они уже укоренены в первой квантовой революции, которая началась ещё в 1950-х годах. Жёсткие диски, которые мы имеем, с гигантским эффектом магнитосопротивления, также являются квантовым эффектом. Это касается спин-дисков, то есть современных накопителей с терабайтами и более памяти. Все существующие технологии основаны на квантовой физике.

Olivier Ezratty: Да, я имею в виду всё это. Даже астрофизика, например телескоп James Webb, использует квантовую физику. Волоконная оптика для телекоммуникаций — это квантовая физика. Всё на самом деле основано на квантовой физике — будь то на уровне электрона, атома или фотона. Однако явления не совпадают. Те квантовые эффекты, которые мы используем в существующих технологиях, отличаются от тех, что мы хотим применять в квантовых вычислениях. Вот здесь и заключается небольшая разница. В современной квантовой физике мы в основном используем тот факт, что хорошо понимаем, как свет взаимодействует с веществом. Так, фотон, выбивающий электрон и создающий ток, даёт, например, солнечную панель.

Olivier Ezratty: В технологии транзисторов существует очень глубокое понимание энергетических уровней в полупроводниковых материалах, таких как кремний. А в квантовых технологиях второй революции, особенно в квантовых вычислениях, мы используем три очень специфических механизма, которые ранее не применялись. Первый — это суперпозиция квантовых состояний, реальное явление с математической и физической интерпретацией, которое, между прочим, довольно сложно понять. Второй — запутанность, то есть тот факт, что некоторые частицы могут иметь общее прошлое и общее будущее. Они как бы сливаются в одну частицу, и это является источником огромной вычислительной, коммуникационной и даже сенсорной мощности.

Olivier Ezratty: Затем появляется возможность экспериментально контролировать отдельные наночастицы. Раньше мы не могли этого сделать в транзисторе с миллиардами электронов, перемещающихся туда и обратно, или в лазере с миллиардами фотонов. Теперь мы способны создавать, контролировать и измерять один единственный электрон, один фотон или один атом. Мы можем даже контролировать один атом в вакууме с помощью лазера. Это новшество, и именно этим мы занимаемся в квантовых технологиях.

Joannes Vermorel: Да, хотя, по моему мнению, как только начинаешь пытаться понять, что же такое один атом, картина становится немного расплывчатой. Знаете, что такое “один атом”? Он может находиться в определённом положении, но при этом немного двигаться. Невозможно, чтобы частица оставалась неподвижной, ведь она всегда немного движется. Иначе принцип Гейзенберга не сработал бы. Я изучал квантовую физику и обнаружил, что это очень обширная область. Самое удивительное, что я выяснил — вакуум не существует.

Olivier Ezratty: Да, верно. Это означает, что в пространстве, где бы то ни было, не существует абсолютной пустоты. Например, если вы проводите эксперимент с закрытой коробкой, вы используете так называемый ультра-высокий вакуумный насос и удаляете все атомы. Затем вы охлаждаете её до очень низкой температуры, скажем, до пары нанокельвинов, чтобы гарантировать, что внутри ничего нет – ни микроволн, ни электромагнитных волн, ничего. Если вы проведёте измерения внутри, то обнаружите, что некоторые частицы появляются и исчезают. Это называется вакуумными флуктуациями. И эта пустота не существует, что просто невероятно.

Joannes Vermorel: Это захватывающе. Одно из моих личных увлечений – история науки, и забавно то, что это в значительной мере реабилитирует концепцию эфира. В начале 20-го века люди отказались от этой идеи в пользу вакуума, поскольку считалось, что природа не любит вакуум. Таким образом, удалось оставить позади эту старинную концепцию и сказать: “Хорошо, теперь у нас есть настоящий вакуум.” А эфир, как старый термин, был объявлен устаревшей наукой.

Забавно, что мы перешли от утверждения «природа не любит вакуум, так что нам нужен эфир» к новому поколению ученых, которые заявляют: «Нет, у нас есть вакуум, который объясняет массу явлений.» И это действительно так. А теперь мы снова приходим к выводу: «Оказывается, при более точных измерениях становится понятно, что вакуум дает более точное понимание, чем то, что раньше называли эфиром.»

Olivier Ezratty: Именно, потому что вакуумные флуктуации происходят на очень низком, квантовом уровне. Это явление имеет крайне малую величину. Вы также можете провести эксперимент с эффектом Казимира, когда две золотые пластины располагаются очень близко друг к другу. Если поместить их в вакуум при очень низкой температуре, они будут притягиваться друг к другу, и это обусловлено вакуумными флуктуациями. Но это не источник спонтанной энергии, ведь если они слипнутся, чтобы их разъединить, потребуется приложить энергию. Таким образом, второй закон термодинамики всегда соблюдается; он продолжает работать. Однако всё же наблюдается постоянное движение, что объясняет, почему частица, будь то атом или электрон, никогда не может находиться в покое – она всегда немного движется.

Joannes Vermorel: Если вернуться к идеям квантовых вычислений и корпоративного программного обеспечения, меня, как предпринимателя в этой сфере, удивляет, что мои коллеги, как правило, не проявляют интереса к понятию «механическая симпатия». Под механической симпатией я подразумеваю, и повторюсь, что речь идёт не обо всех людях, а именно о специалистах в области корпоративного ПО, то, что вследствие стремительного прогресса вычислительного оборудования, происходившего на протяжении десятилетий, возникает общее безразличие к аппаратной составляющей. Это действительно было, скажу я, закономерностью: если у вас есть вычислительное оборудование, которое, как ожидается, станет в тысячу раз эффективнее в течение десятилетия, а вам, как поставщику, не нужно менять ничего в своей деятельности, то зачем о нём задумываться? Вы просто садитесь, наслаждаетесь процессом, позволяете другим творить чудеса, а ваше программное обеспечение, каким бы не было его неэффективным, решает проблему за вас. Это, по моему мнению, было мейнстримным настроем для многих, кто занимался корпоративным ПО и инженерией.

Olivier Ezratty: Так оно и остаётся, как по хорошим, так и по плохим причинам. Хорошая причина в том, что идея квантового компьютера зародилась около 40 лет назад, и достигнутый прогресс был значительным, но не таким стремительным, как в классических вычислениях. Если взять первый компьютер, созданный в 1946 году – ENIAC, и добавить к нему 40 лет, получится 1986 год. В 1986 году появились микрокомпьютеры и Mac, так что прогресс был огромным. Мы перешли от мейнфреймов к мини-компьютерам, затем – к рабочим станциям и персональным компьютерам, и всё это произошло за 40 лет. В то же время в квантовой сфере у нас все еще имеются лишь прототипы. Прогресс здесь более медленный, но если спросить физика, он скажет, что за последние 10 лет был достигнут колоссальный прогресс, просто не в том масштабе, который сделал бы его революционным для отрасли.

Главный вопрос заключается в том, когда мы достигнем так называемого квантового преимущества или порога, то есть того момента, когда квантовые компьютеры смогут выполнять задачи, которые невозможно эффективно решить на классическом компьютере. Мы действительно не знаем. Некоторые парадигмы могут принести пользу уже менее чем за пять лет, в то время как другим может потребоваться больше времени, возможно, от 10 до 20 лет. Существует множество неопределённостей. Одна из причин, по которой имеет смысл интересоваться квантовыми вычислениями, заключается в том, что никто не знает, с какой скоростью они будут развиваться или трансформировать отрасли. Если и когда они заработают, преобразования могут оказаться колоссальными и изменить многие отрасли, где решаются сложные задачи оптимизации. Эти задачи можно решить гораздо эффективнее с помощью квантовых компьютеров. Поэтому, как минимум, необходимо изучать и понимать, где мы находимся, даже если вы относитесь скептически или осторожно к темпам развития этой отрасли.

Вы должны уметь анализировать объявления от IBM, Google и других. Если у вас не хватит интеллектуальных навыков для этого, вы можете упустить что-то важное или быть введёнными в заблуждение, думая, что всё работает лучше или хуже, чем на самом деле. Необходимо быть осведомлённым о любой новой тенденции, так же как нужно разбираться в метавселенной или криптовалютах, даже если вам не обязательно активно участвовать в них.

Joannes Vermorel: Считаю себя одним из тех предпринимателей, у которых присутствует глубокая механическая симпатия. Говорить за каждого сотрудника Lokad я не могу, но лично я испытываю глубокий интерес ко всем физическим уровням, которые обеспечивают работу наших систем. Это понимание, на мой взгляд, крайне важно и имеет множество последствий для того, как мы подходим к решению проблем. Когда я вижу, что моё чутьё подсказывает, что аппаратное обеспечение в этой области сделает фантастический скачок, я говорю, что можем позволить себе совершенно иной подход. Однако в других областях мы можем оказаться ограниченными. Например, вероятность улучшения скорости света в ближайшее время, а может, и вовсе, крайне мала. Это имеет реальные последствия для того, что можно сделать в области распределённых вычислений.

Когда мы обрабатываем такое огромное количество данных, существуют задачи, которые, скорее всего, никогда не будут жизнеспособны, например, распределение вычислительных ресурсов по всему миру. По множеству причин гораздо проще сосредоточить всё это в одном месте. Есть немало оснований полагать, что существуют жесткие ограничения, при которых никогда не будет выгодно действовать иначе.

Теперь, что интересно, и я читал ваш отчёт, так это то, что моё первое недоразумение заключалось в том, что я воспринимал всё в терминах квантовых вычислений, хотя правильнее было бы говорить о квантовых технологиях. Меня заинтересовало несколько направлений, таких как квантовая связь, телекоммуникации и квантовое зондирование. Не могли бы вы дать нам краткий обзор грандиозных амбиций по совершенствованию этих передовых областей? О каких направлениях идет речь, когда, используя понимание квантовой механики, люди говорят, что смогут выполнять задачи, которые раньше были невозможны или выполнялись значительно хуже?

Olivier Ezratty: Проще всего описать квантовые вычисления так: они должны позволить нам выполнять вычисления, которые невозможно осуществить классически, возможно, быстрее или эффективнее в некоторых случаях, а также с меньшим энергопотреблением. Это одно из преимуществ квантовых вычислений.

Квантовая связь, с другой стороны, действует в обоих направлениях. Её можно воспринимать как способ повышения безопасности коммуникаций, поскольку одной из технологий в квантовой связи является так называемая QKD, или квантовое распределение ключей. Это способ распространения ключей шифрования, который оказывается более безопасным, чем классические цифровые ключи, используемые с протоколами RSA и подобными на открытом интернете. Но помимо этого, квантовая связь гораздо более сложна, чем простая безопасность. Она поможет в будущем создать так называемый квантовый интернет или квантовую сеть, соединяющую квантовые компьютеры, и позволит, в какой-то момент, осуществлять распределённые квантовые вычисления.

Она также может способствовать созданию более точных квантовых датчиков, потому что если несколько квантовых датчиков постоянно соединены через квантовую сеть, их можно улучшать. Эти датчики позволяют повышать точность измерения любых физических параметров: будь то гравитация, давление, температура, время, частота или магнетизм – всё потенциально может измеряться с большей точностью благодаря квантовому зондированию. Таким образом, существует множество вариантов применения.

Joannes Vermorel: Это интересно, ведь у нас есть наборы технологий, преследующих совершенно разные цели. Иными словами, их амбиции кардинально различаются.

Olivier Ezratty: Да, у нас есть вычисления, которые представляют собой новый алгоритмический парадигм, мы стремимся иметь физическую основу для решения различных задач. Но у нас также есть квантовая связь, которая позволяет применять совершенно новые классы мер безопасности. Это интересно, потому что выходит за рамки обычных понятий о безопасности.

Joannes Vermorel: О, да, и это идёт намного дальше.

Olivier Ezratty: Безопасность – это лишь один аспект. Существуют и другие, более классические способы повышения безопасности, такие как постквантовая криптография. Но квантовая связь, помимо квантовой безопасности, гораздо интереснее. Это кажется чем-то фантастическим и отдалённым – ведь многие технологии, например, квантовые ретрансляторы, ещё не существуют. Когда они заработают, мы сможем делать поистине мощные вещи, например, обеспечивать связь между двумя квантовыми компьютерами. Это позволит реализовать всё вместе.

Во-первых, если у вас есть два квантовых компьютера, соединённых квантовой связью, их вычислительная мощность возрастёт не просто за счёт сложения, а экспоненциально – что совершенно нехарактерно для классических компьютеров. Во-вторых, если два квантовых компьютера соединены квантовой связью, безопасность этого соединения повышается. Если кто-то перехватит оптоволокно, соединяющее эти системы, он не сможет извлечь никакой информации. Это лучшая система сокрытия, позволяющая обеспечить безопасную коммуникацию между двумя сторонами.

Вы могли бы иметь лёгкий квантовый клиент, соединённый с мощной квантовой системой на другом конце линии, что обеспечило бы крайне безопасную передачу данных. Кстати, существует протокол под названием “The Blind Quantum Computing”, который это реализует. Он был изобретён несколькими исследователями, в том числе одной, проживающей во Франции. Её зовут Энн, и она была соизобретателем этого протокола более 15 лет назад.

И квантовое зондирование – это то, о чём я даже не догадывался, что существует.

Joannes Vermorel: Когда вы говорите о более точных измерениях, не могли бы вы описать, какие именно параметры обычно измеряют, например, магнетизм или гравитацию? Видите ли вы потенциал в этой области на чрезвычайно малом масштабе?

Olivier Ezratty: Насколько мне известно, квантовые датчики более громоздки, чем существующие IoT-датчики, но они обеспечивают точность, превосходящую их на несколько порядков. Это бывает весьма полезно. Если вам нужно измерить гравитацию с гораздо большей точностью, это может помочь обнаружить объекты под землёй. Это может быть полезно во многих ситуациях. Типичный пример – как обнаружить тоннели при реконструкции города? Как определить наличие воды? Это также может использоваться для поиска нефти, хотя я не уверен, что нам следует искать больше нефти. Возможно, имеются и военные применения, ведь если объединить высокоточную магнитную и гравитационную детекцию, совместный анализ может позволить обнаружить ядерную подводную лодку под морской поверхностью. Это может изменить многие стратегии ядерного сдерживания для различных стран. Кроме того, магнетизм может измеряться и на наноуровне. Существуют так называемые датчики NV-центров, использующие дефект в алмазной решётке – очень маленький дефект, когда отсутствует один атом углерода, другой заменён на атом азота, а несколько свободных электронов движутся в дефектной зоне. Это можно использовать с лазерами для обнаружения крошечных изменений в магнитном поле, а также, например, для МРТ. Это может помочь фиксировать изменения в электромагнитном поле мозга. Таким образом, наблюдаются огромные достижения как на наноуровне, так и в макроизмерениях с использованием гравитационного зондирования.

И, возможно, в качестве небольшого отступления, когда вы обсуждали это, я внутренне улыбнулся, когда вы сказали: “О, у нас есть эта технология, и она может обнаруживать подводные лодки” – о чем я никогда не задумывался. Но да, если у вас есть датчик массы или устройство, которое действует как инфракрасная камера, но показывает плотность массы окружающих объектов, это имеет полный смысл. Кстати, существуют и более позитивные применения. Если установить квантовый гравитационный датчик на спутнике, движущемся вокруг Земли, можно проводить множество геодезических исследований. Так можно понять, как движется Земля, и обнаружить влияние изменения климата на поверхность планеты и водные ресурсы. Это может иметь массу положительных применений для понимания процессов, происходящих на Земле.

Joannes Vermorel: Точно. То есть, значительную часть научного прогресса во многом стимулировала доступность новых классов сенсоров. И это приводит меня к небольшому отступлению. Оливье Эзратти известен во Франции уже десятилетиями, и до того, как он начал делать репортажи о квантовых технологиях, Оливье подготовил огромный доклад о стартапах и ИИ. Тот доклад о стартапах оказал на меня глубокое влияние, поскольку стал для меня весьма влиятельным документом при создании Lokad. И я думаю, что одна из особенностей ваших материалов, делающих их настолько авангардными, странными, извращёнными и необычными, в том, что у вас есть этот суперхолистический подход, который полностью стирает обычные границы. Например, когда я сказал, что всё, что я знаю о квантовой механике, — это то, что я прочитал в книге «Introduction to Quantum Mechanics», эта книга Гриффитса прекрасно написана. Она начинается с первой страницы с уравнения Шрёдингера и просто выводит тонны концепций из него. Это невероятно красивый подход, но при этом чрезвычайно узколобый. Без обид для тех профессоров, которые так делают — они выполняют прекрасную работу. Что очень интересно в ваших докладах, так это то, что вы приводите столько разных перспектив, как будто пытаетесь собрать как можно больше углов обзора: историю, экономику, стимулы, регулирование, устойчивость, математику и так далее. У вас абсолютно разносторонняя структура, и если провести параллель с корпоративным софтом, это, я считаю, очень интересно.

В мире корпоративного программного обеспечения, и большая часть аудитории этого канала связана с цепями поставок, которые всегда управляются через несколько слоёв корпоративного ПО. Вы не взаимодействуете физически с цепочкой поставок, у вас есть масса уровней опосредований для выполнения задач. Одна из проблем в том, что существует множество уровней дискурса от разных поставщиков, у каждого из которых есть что сказать. Я давно интересовался квантовыми вычислениями и вижу, что высказываются множество утверждений, иногда грандиозных, например, что Google достиг квантового превосходства. Сам термин звучит впечатляюще. Превосходство, хорошо.

Olivier Ezratty: Кстати, они не изобрели это слово.

Joannes Vermorel: О, да?

Olivier Ezratty: Я разговаривал с парнем, который изобрёл это слово, примерно две недели назад. Его зовут Джон Прескилл, он преподаватель и очень известный академик из Caltech в Калифорнии. Я думаю, он придумал это слово ещё в 2011 году. Google использовал эту терминологию, но она описывает ситуацию, когда квантовый компьютер способен выполнить такое вычисление, которое невозможно выполнить классически за разумное время, независимо от его полезности. Оказывается, квантовое превосходство от Google и некоторых китайских компаний не представляет собой вычисление так, как мы привыкли в корпоративном софте. Нет данных на входе, нет данных на выходе, это просто своего рода генератор случайных чисел, и нужно проверить, что выборка генератора примерно такая же при классической эмуляции, как и в квантовой системе. Но реального вычисления нет.

Интересно, что когда Google пришлось использовать свою систему для выполнения полезного вычисления, они не смогли задействовать все 53 кубита, которые применялись в эксперименте на превосходство, который, кстати, давал хороший результат лишь в 0.14% случаев. Это шанс получить хороший результат. Они могли использовать максимум 15 кубитов из 53, а 15 кубитов можно эмулировать гораздо эффективнее, то есть быстрее на вашем собственном ноутбуке. Так что это интересно. В какой-то момент они заявили, что выполняют задачи, выполнение которых на классическом компьютере или даже на самом большом из них заняло бы тысячи лет, а когда дело доходит до выполнения полезных задач — это отстой.

Joannes Vermorel: Я думаю, что одна из вещей, которая действительно отличается от классической парадигмы, заключается в том, что когда люди говорят о бите, они представляют его как нечто, где добавление битов — это по сути аддитивный процесс. Когда вы добавляете биты памяти, это линейно. У вас в два раза больше памяти — это круто, так что вы можете, например, открыть в два раза больше вкладок Slack на вашем компьютере. Но по своей сути это абсолютно линейно. А здесь, то, что вы говорите, заключается в том, что, очевидно, у нас есть компьютерные системы, где люди даже не говорят о битах, потому что числа были бы настолько гигантскими. Сначала говорят о байтах, которые представляют собой наборы по восемь, а затем люди вообще не говорят о байтах, как правило, упоминают мегабайты, гигабайты или терабайты. Те числа, к которым мы привыкли, абсолютно колоссальны. Но поскольку для выполнения действительно интересных задач в классическом смысле требуются гигантские числа, утверждение «У меня что-то вроде 53 бит» не производит впечатления. Люди скажут: «Ну, знаете, на самом деле ничего особенного. То есть, это как во времена ENIAC, да, но сегодня у вас гораздо больше памяти».

Olivier Ezratty: Точно.

Joannes Vermorel: Это очень сдержанный, элегантный взгляд, основанный на элементарной математике. Думаю, аудитория хорошо понимает, что такое бит, но, возможно, и не очень. Большинство программистов понятия не имеют, как работает процессор.

Olivier Ezratty: Да, но давайте предположим, что в аудитории имеется общее понимание, что такое бит, просто для целей этого эпизода.

Joannes Vermorel: Я уверен, что наша аудитория прекрасно понимает, что такое бит, но большинство программистов не имеют представления о том, как работает процессор. Давайте для целей этого эпизода предположим, что общее понимание бита имеется.

Olivier Ezratty: Точно, так что у нас есть базовая логика и всё такое. Когда мы переходим в область кубитов, возникает столько путаницы, потому что я читал в интернете и одну, и другую версию насчёт этих кубитов. Может быть, вы могли бы вкратце объяснить, что делает кубит кубитом и чем он принципиально отличается от классической единицы.

Joannes Vermorel: Интересно, что кубит можно описать как математический объект или как физический, но они неразделимы. Это одно и то же с физической точки зрения.

Olivier Ezratty: Давайте начнём с физического аспекта. Кубит — это так называемая TLS, двухуровневая система. Это квантовый объект, имеющий два уровня, как атом с двумя энергетическими состояниями: основным состоянием без возбуждения и возбужденным состоянием. В реальном мире у атома может быть множество различных возбужденных уровней. Вы можете контролировать эти два энергетических уровня с помощью лазеров или другими способами. Например, можно управлять спином электрона, который квантован, так что он может быть только вверх или вниз в заданном направлении, давая вам два значения. Если взять фотон, у него могут быть разные поляризации.

Также существуют составные объекты, такие как сверхпроводящие петли. Сверхпроводящий кубит — это не единичный объект; это миллиарды электронов, циркулирующих в петле. В этой петле, которая поддерживается при очень низкой температуре, находится барьер, называемый переходом Джозефсона. Этот барьер позволяет создать туннельный эффект, что приводит к странному явлению: возникает суперпозиция двух различных энергетических уровней или фаз и амплитуд тока, циркулирующего в петле, создавая таким образом двухуровневую систему.

Будучи квантовой системой, кубит может находиться в суперпозиции двух различных состояний. Можно одновременно иметь основное и возбужденное состояния атома, суперпозицию «спин вверх» и «спин вниз» электрона или суперпозицию разных поляризаций фотона.

Теперь, если взглянуть на математическую сторону, суперпозицию можно выразить в виде весовых коэффициентов для нуля и единицы, которые соответствуют основному или возбужденному состоянию. Эти коэффициенты, обычно называемые Альфа и Бета, являются комплексными числами и должны быть нормированы. Вы можете описать суперпозицию этих двух состояний в кубите как два числа. Часто их изображают на так называемой сфере Блоха – сфере, где вектор описывает состояние кубита. Когда вектор находится на Северном полюсе, это означает, что вы равны нулю; когда на Южном полюсе — единица. Все промежуточные положения, например, на экваторе, соответствуют суперпозиции с некоторой долей нуля и долей единицы. Если вы находитесь в южном полушарии, это означает, что у вас больше единиц, чем нулей; если в северном — больше нулей, чем единиц. Если обойти вокруг экватора, это означает, что фаза сигнала изменилась. На самом деле, мне показалось интересным провести сравнение между кубитом и обычным электронным сигналом. Когда вы управляете сетевым сигналом, таким как синусоида, у него есть фаза и амплитуда, и кубит примерно так же. Это фаза и амплитуда, и вы измеряете эти два значения посредством двух чисел, описывающих ваш кубит.

Итак, что такое эта суперпозиция? Суперпозиция вытекает из того, что все квантовые объекты, с которыми вы работаете в квантовой физике, могут вести себя как частицы или как волны, в зависимости от того, как вы их наблюдаете 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 и возбужденному состоянию, вы можете сложить их, и получится третья волна. Это, кстати, основано на уравнении Шрёдингера. Решение уравнения Шрёдингера для основного состояния является одним решением, решение для возбужденного состояния — другим, и оказывается, что, поскольку в уравнении Шрёдингера используется линейная алгебра, линейная комбинация этих двух решений даёт новое решение.

Таким образом, это математический взгляд на уравнение Шрёдингера. Линейная комбинация двух волн создаёт новую волну, как два звука пианино — до и C — дающие другую ноту. Но это не объясняет, откуда берётся мощь. Мощь исходит из того, что если у вас несколько кубитов, и вы можете их соединять, информационное пространство, с которым вы работаете, растёт экспоненциально с увеличением числа кубитов. То есть, если вы добавляете один кубит, затем третий, четвёртый, то пространство данных умножается на два с каждым добавлением. Допустим, у вас 100 кубитов. Тогда этот составной квантовый объект управляет информационным пространством размером 2^100 комплексных чисел. Это огромное количество данных, но оно аналогового характера. Вы работаете с аналоговым пространством данных, которое растёт намного быстрее, чем при использовании классических битов.

Joannes Vermorel: Я думаю, что одна из вещей, которая действительно отличается от классической парадигмы, заключается в том, что когда люди говорят о бите, они представляют его как нечто, где добавление битов — это по сути аддитивный процесс. Когда вы добавляете биты памяти, это линейно. У вас в два раза больше памяти — это круто, так что вы можете, например, открыть в два раза больше вкладок Slack на вашем компьютере. Но по своей сути это абсолютно линейно. А здесь, то, что вы говорите, заключается в том, что, очевидно, у нас есть компьютерные системы, где люди даже не говорят о битах, потому что числа были бы настолько гигантскими. Сначала говорят о байтах, которые представляют собой наборы по восемь, а затем люди вообще не говорят о байтах, как правило, упоминают мегабайты, гигабайты или терабайты. Те числа, к которым мы привыкли, абсолютно колоссальны. Но поскольку для выполнения действительно интересных задач в классическом смысле требуются гигантские числа, утверждение «У меня что-то вроде 53 бит» не производит впечатления. Люди скажут: «Ну, знаете, на самом деле ничего особенного. То есть, это как во времена ENIAC, да, но сегодня у вас гораздо больше памяти.»

Olivier Ezratty: Да, именно. Это уже были тысячи бит. Так что это кажется не впечатляющим, но суть в другом. Суть, если я правильно понимаю, в том, что когда люди говорят, что у них 20, 50, 60 или 100 кубитов, они имеют в виду систему, в которой все кубиты полностью запутаны. Они являются частью одной системы и могут работать вместе. Две системы, скажем, 50 кубитов плюс 50 кубитов — это абсолютно не то же самое, что 100 кубитов.

Joannes Vermorel: Точно. Но тут много заблуждений.

Olivier Ezratty: Например, можно ошибочно подумать, что скорость квантовых вычислений обусловлена вычислительным пространством. Это не так. Существует преимущество в объёме пространства и преимущество в скорости, и они взаимосвязаны, но различны. Действительно, если у вас есть n кубитов, у вас есть вычислительное пространство из 2^n комплексных чисел. Если говорить точно, это эквивалентно 2^(n+1) действительных чисел или чисел с плавающей запятой, если рассматривать с точки зрения вычислений. Но это не объясняет, почему вычисления происходят быстрее.

Быстродействие вычислений означает, что количество операций, называемых квантовыми вентилями, не растёт так стремительно, как в классическом вычислении. То есть в классическом вычислении задачи, которые нас интересуют при решении с помощью квантовых компьютеров, — это задачи, масштаб которых растёт экспоненциально. Существует множество комбинаторных задач, масштаб которых экспоненциально зависит от числа переменных, и мы хотим, чтобы время вычислений на квантовом компьютере не росло экспоненциально. Это означает, что число операций должно масштабироваться, скажем, линейно, логарифмически или даже полиномиально, а не экспоненциально, в то время как на классическом компьютере оно растёт экспоненциально. И затем есть константы, которые могут усложнять сравнение, но всё же.

Длина алгоритма определяет скорость квантового компьютера. Алгоритм использует множество запутанностей, то есть связей между кубитами. Вам нужно найти способ составить алгоритм, который будет эффективным, и вот где кроется суть науки квантовых вычислений, дополняющей понятие размера.

И есть ещё один аспект, который тоже не является заблуждением, но о котором не так широко известно. Когда вы измеряете результат вашего алгоритма в конце, вы получаете n бит, а не n кубитов. То есть, для каждого из 100 кубитов вы получаете 0 или 1. В итоге вы получаете небольшое количество информации. Вы оперируете огромным объёмом информации — 2^100 комплексных чисел — в ходе вычислений, а в конце получаете всего 100 классических бит.

Так что вы спрашиваете: зачем всё это? Это означает, что мощь квантовых вычислений заключается в способности исследовать большое информационное пространство, но в итоге выдавать уменьшенный результат. Допустим, вы хотите разложить на множители большое число. Факторизация использует сложный алгоритм, который исследует пространство с помощью алгоритма Шора — одна из его реализаций. В итоге он даёт вам небольшое число, составленное из бит.

Таким образом, это объясняет суть, и ещё, во многих алгоритмах вы вычисляете алгоритм несколько раз, а затем усредняете результаты, чтобы получить число с плавающей запятой для каждого из кубитов. Ещё одно заблуждение заключается в том, что квантовые вычисления хороши для работы с большими данными, Big Data.

Joannes Vermorel: Да, вот почему я и упоминал об этом, потому что, очевидно, это не работает. По моему пониманию, это выглядит так, как будто всё устроено именно таким образом, если только мы не сможем каким‑либо создать системы кубитов, способные иметь, скажем, теракубиты или что-то в этом роде, что было бы почти безумно. То есть, иметь миллиарды и миллиарды кубитов, да, но до тех пор, пока мы этого не достигнем, видно, что существует некий узкий горлышко даже для подачи данных в систему.

Загрузка данных в квантовый компьютер — большая проблема. Эта область остаётся предметом исследований, потому что квантовый вентиль, который загружает данные в кубит, требует времени. Кстати, он очень медленный. Я видел, что это примерно 10 килогерц или что-то в этом роде, порядок величины, а у IBM сейчас от 2 до 10 килогерц, то есть число циклов операций в секунду. Это не очень быстро.

Оливье Эзратти: Да, речь даже шла о «запертиионах» — щелочной системе от IonQ или Honeywell из США, которая ещё медленнее. Так что загрузка информации туда не слишком быстра. Обычно мы используем так называемые гибридные алгоритмы, когда сложный путь обработки данных выполняется классическими алгоритмами, а затем квантовый алгоритм получает чистые битовые, сжатые данные, которые не требуют большого числа управляющих вентилей. В итоге вычисления исследуют это огромное информационное пространство и выдают небольшой результат.

Но есть ещё один момент, который сейчас вызывает беспокойство. При разработке квантового алгоритма мы в большинстве случаев представляем себе идеальный математический объект — этот математический кубит, который занимается линейной алгеброй. Это что-то вроде умножения вектора на матрицу для получения нового вектора — просто матрично-векторное умножение, когда речь идёт о математике. Проблема в том, что кубиты, которыми мы располагаем сегодня и которыми будем пользоваться в будущем, зашумлены. Они создают значительную ошибку при каждом вычислении. Так что данные получаются лишь в среднем.

В существующих квантовых системах каждая операция порождает ошибку примерно в 1%. Это означает, что если вы выполните даже одну операцию, в итоге не получите ни одного правильного результата. Это упрощённое объяснение, но оно даёт представление о проблеме. Многие алгоритмы, которые должны обеспечить экспоненциальное ускорение, нуждаются примерно в 10^9 или 10^14 операциях. Так что они не сработают, если шум будет слишком велик. Мы оказываемся в ситуации, когда приходится искать обходные пути для снижения влияния этого шума.

Изучаются два подхода. Один из них — поиск способов создания алгоритмов, способных работать в условиях шума, их называют неглубокими алгоритмами. Это алгоритмы с малым числом вентилей и операций, чтобы не достигнуть того уровня, когда всё выходит из строя. Второй подход — использование так называемых управляемых операций. Управляемые операции представляют собой способ создания «логических кубитов», которые, снаружи, выглядят качественными. Именно они нам нужны для конкретного алгоритма, но для получения такого результата эти логические биты состоят из множества избыточных физических кубитов, и эта избыточность чрезвычайно высока.

Современные планы предполагают, что для получения кубита очень высокого качества потребуется 10 000 кубитов. Чтобы добиться квантового преимущества с математической точки зрения, нужно иметь как минимум 50 кубитов, а скорее 100. Кстати, это где-то между 50 и 100. Так что 100 логических кубитов, умноженные на 10 000 физических, дают 1 миллион кубитов. То есть, для создания действительно полезного квантового компьютера, обеспечивающего квантовое преимущество, требуется 1 миллион физических кубитов очень высокого качества. На данный момент последний рекорд установлен компанией IBM. В прошлом ноябре они анонсировали, а через пару недель выведут в онлайн-систему, систему с 433 кубитами. Но эти кубиты обладают очень низкой достоверностью, вероятно, менее 99% достоверности. Это означает более 1% ошибок при каждой операции, так что, по моему мнению, на данный момент они не подходят для выполнения чего-либо действительно полезного. Это шаг на длинной дорожной карте IBM, который имеет смысл, но является промежуточным этапом. Так что существует большая разница между 433 кубитами и 1 миллионом очень качественных кубитов, способных реализовать коррекцию ошибок для получения настоящего квантового преимущества. Здесь предстоит проделать огромную работу.

Существует и другое решение; оно пришло, кстати, от IBM, а также от Google и других. Они используют новый метод, созданный несколько лет назад, под названием квантовое снижение ошибок. Снижение ошибок отличается от коррекции ошибок. Коррекция подразумевает исправление ошибок при каждой операции с помощью избыточности. Снижение же ошибок немного иное; это способ использования, кстати, искусственного интеллекта, поэтому применяется большое количество методов машинного обучения. Вы обучаете систему понимать феномены ошибок в вашей системе, а затем проводите своего рода коррекцию после выборки. Таким образом, результаты вычислений производится многократно, и после некоторого обучения вы можете исправлять результаты, но уже после завершения всего вычисления. Это должно расширить возможности так называемых шумных квантовых вычислительных систем. Тот же человек, который придумал термин «квантовое превосходство», придумал и ещё одно название — «NISQ», что означает «шумный квантовый компьютер промежуточного масштаба». Он придумал это название ровно пять лет назад, в 2018 году, снова Джон Прескил. И так называемые шумные системы с квантовым снижением ошибок должны обеспечить предприятиям возможность использовать квантовые вычисления. Но мы ещё не достигли этого порога; возможно, это произойдёт через пару лет, но остаются определённые неопределённости.

Йоаннес Верморель: Это вызвало мой интерес. И снова, всё это крайне спекулятивно. Для меня это означает применение неглубоких алгоритмов, что, вероятно, является краткосрочной перспективой для того, чтобы система просто работала. Что касается долгосрочного подхода с коррекцией ошибок, возможно, существуют и другие подходы, которые предполагают: «У меня есть субстрат, физический субстрат, который выполняет операции с шумом. Может быть, просто работать с этим шумом, в ситуациях, когда наличие ошибок не является серьёзной проблемой». И, возможно, в машинном обучении я замечаю, что существует множество этапов, где, например, имеются статьи, показывающие, что одним из узких мест современной версии ИИ, такой как глубокое обучение, является матричное умножение, потребляющее огромное количество ресурсов. Были опубликованы весьма интересные исследования, которые показывают, что, с математической точки зрения, матричное умножение — это то, что нам нужно, но действительно ли оно необходимо для оперативной работы? То есть, точность… или даже, оказывается, что именно такие схемы работают в глубоком обучении, но, возможно, причина их успеха вовсе не связана напрямую с тем фактом, что мы проводим чисто линейное умножение; в некоторых случаях энергопотребление снижается за счёт уменьшения точности — например, с 16 бит до 8 бит, а иногда даже до 1 бита для ограниченных систем. Видите ли вы случаи, когда люди просто экспериментируют с операторами, обладающими самыми мощными свойствами, даже если они шумные, для реализации, возможно, спекулятивных идей? Возможно, такие вещи ещё даже не проводятся, но видите ли вы области, где люди действительно решали бы задачи квантовых вычислений, которые ранее не считались особо интересными? Часто именно наличие возможности что-то сделать делает это интересным.

Оливье Эзратти: Я бы сказал, что ответ в основном отрицательный, и сейчас объясню подробнее. Существует, по сути, три типа алгоритмов, которые можно реализовать в краткосрочных системах. Первый тип — это химическое моделирование, когда вы моделируете уравнение Шрёдингера, изучаете орбитали электронов в молекуле и пытаетесь понять её структуру. Нужно найти её основное состояние, самое низкое энергетическое состояние, и подобное требуется для всех молекул. Это на самом деле требует огромной точности. Поэтому этот подход работает не очень хорошо и требует высокой точности, особенно если вы хотите превзойти классические вычисления. Уже существуют системы, основанные на тензорных сетях и различных методах химического моделирования на классических машинах, которые работают хорошо, но у них есть ограничения. Если вы хотите смоделировать более сложную молекулу на квантовой системе, нужна очень высокая точность.

Второй тип алгоритмов — это алгоритмы оптимизации, более или менее бинарной оптимизации, такие как задача SAT, задача максимального разреза и множество других поисковых алгоритмов, или знаменитая задача коммивояжёра. Эти системы тоже не любят ошибки.

Последний тип — квантовое машинное обучение (QML). Это те системы, где можно допустить некоторый уровень шума. Но, насколько мне известно, есть ограничения в том, что можно сделать с квантовым машинным обучением. Во-первых, все эти алгоритмы имеют очень большую классическую часть и весьма небольшую квантовую часть. Во-вторых, загрузка данных в систему обходится дорого. Пока что квантовое машинное обучение является одной из областей, где в краткосрочных системах нет убедительных доказательств реального ускорения вычислений. Это всё ещё открытая область исследований.

Это справедливо для всего, что касается квантовых вычислений, но понимание того, где находятся реальные ускорения для каждой из описанных категорий, а также для категорий, предназначенных для логических кубитов, которые когда-либо будут созданы, всё ещё в разработке. Существует много теории, но ее необходимо сопоставить с реальностью аппаратного обеспечения, с учетом всех накладных расходов на коррекцию ошибок и прочих дополнительных затрат. Даже продолжительность вентилей имеет значение, потому что, в зависимости от типа используемого кубита, длительность вентиля различна.

Например, если взять сверхпроводящий кубит, который сегодня доминирует, длительность вентиля для операции с одним кубитом составляет примерно 20 наносекунд, что довольно коротко. Но длительность вентиля для двухкубитной операции обычно составляет пару сотен наносекунд. Затем имеется электроника, управляющая вентилем, потому что сам вентиль не является квантовым. Вентиль возникает в результате излучения сигнала от классического электронного устройства. Сигнал генерируется в виде микроволнового импульса определённой длительности, и он создаётся классической электроникой, либо при комнатной температуре, либо иногда при очень низкой температуре. Эта система имеет задержку — требуется некоторое время, чтобы сгенерировать сигнал, а затем системой должен управлять классический компьютер, потому что квантовый компьютер, в большинстве случаев, всегда представляет собой классический компьютер, который управляет классической электроникой, генерируя какой-то фотон. Фотон может находиться в микроволновом диапазоне, скажем, около пяти гигагерц, или в оптическом диапазоне, в видимом или инфракрасном спектре, обычно не в ультрафиолете. Эти фотоны отправляются к кубиту, изменяя его состояние, а затем мы посылаем другие фотоны или сигналы с другой частотой к кубиту. Вы видите, что излучается кубитом, анализируете сигнал, переводите его из аналогового в цифровой и определяете, является ли он нулём или единицей. Таким образом, возникает замкнутый цикл между классическими вычислениями, классической электроникой и кубитом с обеих сторон.

Йоаннес Верморель: Это подводит меня к вопросу, который, опять же, просто для проверки моего понимания. Это также означает, что я на самом деле не осознавал, что квантовые компьютеры так контролируются на уровне вентилей с помощью электроники. Но, насколько я понимаю, чтобы наблюдать эти красивые эмерджентные свойства квантовой механики, требуется практически сверхнизкая температура.

Оливье Эзратти: Это зависит. В большинстве случаев это так, но существует множество различий между типами кубитов. Кубиты, наиболее требовательные к температуре, — это сверхпроводящие кубиты, для которых требуется около 15 милликельвинов. А это означает, что когда классическая электронная система управляет ими, она добавляет энергию и может немного их подогреть. Вот почему необходимо контролировать уровень энергии на каждом этапе, ведь вы не достигнете сразу 15 милликельвинов. Обычно это большой цилиндр, так что сначала вы начинаете при 50 К, затем переходите к 4 К, потом 1 К, затем 100 милликельвинов, и, наконец, до 50 милликельвинов. Таким образом, существует много уровней для достижения нужной температуры, и нужно убедиться, что при каждом прохождении электронного сигнала по цепи количество фотонов уменьшается. Сигнал ослабляется, чтобы избавиться от лишних фотонов до нужного уровня, минимизируя нагрев до 15 милликельвинов. И в обратном направлении используются усилители; на этом этапе применяется один усилитель, который используется для считывания состояния кубита. Но это для сверхпроводящих кубитов. Затем существуют так называемые кремниевые кубиты или спин-кубиты на основе кремния. Они используют полупроводниковые системы, используют спин электрона и могут работать при более высокой температуре. Но когда я говорю «выше», я имею в виду, что вместо 15 милликельвинов рабочий диапазон составляет от 100 милликельвинов до 1 К. Это всё ещё очень холодно. Это значительно ниже температуры жидкого азота, которая составляет 77 К. Это даже ниже температуры жидкого водорода. По сути, это не ваш бытовой морозильник.

Йоаннес Верморель: Да, морозильник стоит более миллиона евро, так что это довольно дорого. Но существуют и другие технологии, которые отличаются. Возьмем, например, фотоны.

Оливье Эзратти: Если вы хотите управлять фотонами в процессоре, это может происходить при комнатной температуре, но всё равно требуется криогеника, поскольку большую часть времени нужно охлаждать источник фотонов, который в большинстве случаев основан на каком-то полупроводниковом эффекте, требующем охлаждения. Позвольте привести пример из Франции. У нас есть стартап под названием Candela. У них есть собственный источник фотонов, основанный на так называемой 3-5 полупроводниковой системе, которая базируется на арсениде галлия и алюминии, с многочисленными слоями, зеркалами Брагга и так называемыми квантовыми точками внутри. Это крошечное устройство должно охлаждаться примерно до 4 К, чтобы генерировать поток отдельных фотонов, которые затем используются в вычислительных процессах. Затем отдельные фотоны поступают в схему с волноводами, работающими при комнатной температуре, а в конце необходимо детектировать фотоны по одному. Таким образом, при комнатной температуре можно создать систему, где фотоны управляются индивидуально.

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

Оливье Эзратти: Да, и в конце необходимо подсчитать количество фотонов на каждом волноводе. Сам детектор фотонов также должен быть охлаждён, поскольку наиболее перспективная технология для индивидуального обнаружения фотонов основана на сверхпроводящем эффекте, и такие системы также охлаждаются примерно до 4 К. Таким образом, охлаждение требуется на обоих концах системы, но не между ними. Теперь давайте рассмотрим нейтральные атомы; это совсем другое дело.

Йоаннес Верморель: На технических характеристиках этих производителей говорится, что охлаждение не требуется, но это не так.

Olivier Ezratty: То, что они делают, заключается в том, что им нужно контролировать атомы, помещать их в заданное место в вакууме. Для этого они используют лазеры в трёх направлениях и применяют так называемую технологию магнитно-оптической ловушки, изобретённую Жаном Далибаром, который был одним из аспирантов Алена Аспекта. Эта техника используется для контроля положения атома, но не для охлаждения системы. Они используют другую систему с другим лазером и иным специальным устройством, которое индивидуально контролирует положение атома. Когда атомы охлаждены и точно расположены, их температура находится в диапазоне нанос Кельвинов. Удивительно, но вы не использовали холодильник; вы просто использовали насос для удаления атомов из системы и лазеры. То есть, охлаждение осуществляется на основе лазеров.

Joannes Vermorel: Но всё же это кажется противоинтуитивным, ведь кажется, что вы добавляете энергию, посылая фотоны, но на самом деле итоговый эффект – охлаждение.

Olivier Ezratty: Да, с использованием эффекта Доплера. Эффект Доплера – это способ: если к вам приближается атом и вы посылаете ему энергию с помощью фотона, фотон, как мячик, отталкивает атом в противоположном направлении. Таким образом, атом замедляется. А те атомы, которые двигались в обратную сторону, не получают энергию из-за эффекта Доплера – энергия, которую они получили, ниже, и поэтому это не влияет на них. В среднем все атомы, приближающиеся к вам, замедляются, а остальные – нет. Если повторять это в шесть тактов, движение всех атомов постепенно замедлится. И вы не используете механический эффект; это только свет замедляет атомы. Но всё же система охлаждается, потому что, что такое температура? Температура – это мера движения атомов в данной среде, так что всё равно происходит охлаждение.

И что интересно, так это то, что они обнаружили, например, в компании Pasqal во Франции или в Q-CTRL, у конкурента, базирующегося в Гарварде, США. Они выяснили, что когда в вакуумной камере добавляют более пары сотен атомов, чтобы создать действительно высококачественный вакуум, приходится охлаждать насос. Таким образом, охлаждение оказывается не на самих кубитах, а на насосе, который удаляет атомы из камеры. Это инженерное решение, которое мне нравится. Такое вот настоящее инженерное дело.

Итак, последнее, что я могу упомянуть, – технология, называемая NV-центрами. Мы упоминали их для сенсоров, но их также можно использовать для вычислений. Существует компания, базирующаяся в Австралии, под названием Quantum Brilliance, а на самом деле это немецко-австралийская компания. Эта компания уже создала систему из пяти кубитов, работающую при комнатной температуре. Я не уверен, что её можно масштабировать очень хорошо, но всё же эта технология потенциально может работать при комнатной температуре.

Joannes Vermorel: Что мне действительно нравится в этой дискуссии, так это то, что она показывает: когда у тебя есть поставщики, у них есть стимулы для хвастовства, и, как человек с определённой степенью любознательности, я вижу в этой области непрерывный поток невероятных заявлений. При этом интересно то, что люди не обманывают напрямую. Это интересно, ведь это может означать многое или подразумевать массу оговорок в различных условиях.

Olivier Ezratty: Именно. И это нормально. Ведь когда ты сам являешься поставщиком, ты не можешь раскрыть всё при каждой возможности. Нужно делать выбор; необходимо упрощать вещи.

Joannes Vermorel: Именно, я не могу сказать, знаешь, всё, что можно знать о каждой мелочи, которую мы делаем. И вот, кстати, здесь находится копия исходного кода и все протоколы наших экспериментов. Теоретически, ты мог бы себе это представить. На практике же всё хуже, потому что это добавило бы ещё больше шума.

Так как же, на мой взгляд, эта область квантовых технологий довольно непрозрачна, по крайней мере для посторонних? Ваш отчёт проливает тонны света, и меня особенно интересует, хотя это небольшое отклонение от темы, как же действовать, когда имеешь дело с вещами, которые, можно сказать, крайне сложны? Думаю, мы можем согласиться, что всё не так просто. Существует множество заявлений, масса шума, и поскольку корпоративное программное обеспечение по сути тоже относится к подобной области, кто-то заявляет, что делает что-то фантастическое. Да, в определённом смысле, но это сопровождается доработками, зависимостями и затратами. Ты работаешь в сфере, которая, в определённом смысле, чрезвычайно сложна. Можно сказать, что в цепочках поставок сложность случайна – люди делают всё сложнее, чем нужно. В квантовых вычислениях же ты имеешь дело с самой вселенной, которая просто есть – так что это менее случайно, но всё равно становится очень сложно.

Olivier Ezratty: Как, по вашему мнению, можно осмыслить прогресс в этой области?

Joannes Vermorel: Я имею в виду, вы говорили, что общаетесь с людьми, но что озадачивает большинство моих потенциальных клиентов, так это то, что в этой сфере все в определённой степени являются поставщиками. Так как же определить, кому можно доверять? Ведь, например, так много людей, что если я войду в сферу квантовых технологий, информации будет настолько много. Как отсеять мошенников от искренних специалистов? Да, вы сказали, что одно из решений – поговорить с лауреатом Нобелевской премии по физике, но они не всезнающи. Это один из способов решения проблемы, но как выявить людей, которые смогут служить проводниками для получения знаний, если потенциальных мошенников и явных заявлений так много, а времени на разбор всего этого так немного.

Olivier Ezratty: Как вы ориентируетесь?

Joannes Vermorel: В основном, я стараюсь встречаться с как можно большим числом учёных, преимущественно из фундаментальных исследований. Я стремлюсь к разнообразию в кругу знакомых, поэтому обычно важно проводить встречи как с физиками и инженерами, так и с людьми, работающими в сфере алгоритмов и компьютерных наук. Хотя мне стоит встречаться с большим числом специалистов из этой области, сейчас я встречаю больше физиков, чем представителей ИТ. В вашей прошлой жизни вы встречались с экспертами в области высокопроизводительных вычислений или суперкомпьютерных технологий, что является другой сферой классических вычислений.

Я стараюсь читать как можно больше научных статей и понимать язык, на котором они написаны. Это первое, что нужно сделать, когда читаешь новую работу. Но это постоянная игра, ежедневный вызов. Одна из причин, почему всё так запутанно, я бы сказал, а для индустрии это плюс, – это разнообразие. Под разнообразием я имею в виду, что сейчас существует как минимум 20–30 различных типов кубитов. В то время как в транзисторах и классических микросхемах используется практически один тип CMOS-транзистора. Возможны некоторые вариации, но разница между транзистором в вашем iPhone, Mac, ПК или сервере составляет около одного процента. Это более-менее одна и та же технология, один и тот же метод: кремниевое легирование и затворы. А в квантовых вычислениях технологий много. Это поразительно. И иногда по одной технологии в мире знают, скажем, всего 50 человек. Приведу пример: две недели назад я был в Лас-Вегасе, не на CES (я перестал там ходить три года назад), а на собрании APS, Американского физического общества – крупнейшей группе физиков в мире, где собралось 13 000 специалистов в одном месте.

Olivier Ezratty: И я встретился с одной компанией, которая ко мне обратилась. Компания называется Iroquo, её никто особо не знает. Она базируется в США, в регионе Чикаго, и они занимаются кремниевыми кубитами, а не спиновыми. То есть они контролируют спин электрона, но этот электрон располагается на подложке из гелия – холодного жидкого гелия, на котором располагаются спины электронов. Это странно, то есть очень странно. И почему они это используют? Потому что гелий изолирует спины от окружающих цепей. Это одна из многих странных технологий, которые встречаются в этой сфере. И для каждой технологии существует всего несколько учёных, способных рассказать, в чём суть и каковы её плюсы и минусы.

С этим нужно смириться – жить в условиях неопределённости. Нужно принимать частичную информацию, полагаться на интуицию, а также обладать широкими инженерными знаниями во всех областях. Например, одно из того, что я недавно обнаружил, работая в качестве соучредителя Quantum Energy Initiative вместе с Алекса и другими исследователями, – насколько важно обращать внимание на электронику. Качество электроники, контролирующей лазеры или микроволны, направляемые на кубиты, столь же важно, как и сами кубиты.

Итак, электроника – это не нечто обыденное. Когда ты компьютерный специалист, ты мало что знаешь об уравнениях. Мне пришлось возвращаться к преобразованиям Фурье и изучению теории сигналов, разбираться, что такое джиттер – вариации фазы, амплитуды или частоты сигнала, генерируемого классической электроникой. Понимание мощности, необходимой для генерации микроволн, понимание затухания, фильтрации – всё это, а также принципы электронной инженерии, влияют на проектирование системы квантовых вычислений.

Joannes Vermorel: А для меня очень поучительный урок состоит в том, что если взять мою область – корпоративное ПО и цепочки поставок, – существует ошеломляющее множество нишевых взглядов, нишевых поставщиков и тому подобное. Например, если рассматривать проблему цепочки поставок, существует, вероятно, около 20 конкурирующих концепций её решения. Есть мейнстрим, потоковое планирование, DDMRP, SNOP – буквально разные точки зрения, их десятки. А затем ещё множество поставщиков.

Меня действительно интересует то, что в вашем описании есть возможность сформировать достаточно обоснованное мнение о том, работают ли эти решения, даже если ты сам не проводишь прямой контрольный эксперимент. Ведь вы не создаёте лабораторию с оборудованием, чтобы проверить: «Повторяется ли этот эксперимент?» Существует наивное представление, что единственный способ убедиться в достоверности заявлений поставщика – это провести эксперимент и протестировать его. Да, программное обеспечение можно протестировать онлайн. Но в корпоративном ПО проблема в том, что даже если захочется провести тест, его надо развернуть сразу в множестве мест. Это крайне непрактично. Именно поэтому большинство поставщиков не предлагает бесплатную пробную версию – это просто не имеет смысла. Для начала пришлось бы развернуть систему в 20 разных локациях.

Olivier Ezratty: Интересно то, и я считаю, что этот подход очень важен, – обратиться к одному человеку, который выдвигает утверждение, дать ему возможность его защитить, а затем обратиться к другому, желательно к тому, у кого очень разнообразная точка зрения и даже могут быть противоречия, и через это ты узнаёшь что-то новое. Лично я регулярно встречаю множество учёных, и здесь играет роль множество счастливых случайностей. Иногда кто-то говорит: «О, тебе стоит встретиться с этим парнем или той дамой», а потом я их встречаю, и они чему-то меня учат. Например, в ноябре прошлого года я был в Гренобле и встретил, пожалуй, 15 учёных за один день. Я был в замешательстве, потому что встретил людей, работающих над так называемыми топологическими кубитами – областью, в которой Microsoft известна тем, что делает ставку на этот тип кубитов. Я нашёл этих четырёх человек в Гренобле и спросил: «С кем же вы работаете?» Они ответили: «О, мы сотрудничаем с тем парнем из США». Я знал его, потому что слышал, что он добился отзыва статьи в Nature от сотрудников Microsoft. Он работает в Питтсбургском университете. Так что я многому научился, встречаясь с этими людьми.

Joannes Vermorel: Возвращаясь к вашему отчёту, я цитирую одну вещь, которую нашёл в нём: в самом первом разделе вы даёте советы по чтению научных статей. Это очень интересно, ведь в этих статьях часто указывается 20 авторов, и потом непонятно, все ли они существенны. Вы говорите, что имя первого автора – это аспирант, который фактически выполнил работу, все остальные – это люди, которые оказывали поддержку, пусть и косвенно, а последний – руководитель или заведующий лабораторией, который может и не до конца разбираться, что происходит в статье.

Olivier Ezratty: Интересно то, что вы раскрыли нечто важное – как находить зацепки и ориентироваться в информации. Это не магия; существуют простые методы, позволяющие сориентироваться в этой области. Не знаю, описывал ли я это в своей книге, но если обнаруживается недосказанность, скажем, лаборатория заявляет: «А, я открыл новый тип кубита, который лучше». Ладно, лучше в чем? Вы пытаетесь найти числа, которые они публикуют, и чаще всего они не публикуют все остальные показатели. Например, они заявляют, что стабильность (T1) измеряется в определённом количестве микросекунд, но удивительно, что не приводят никаких цифр по надёжности кубитов. Может, у них там не так хорошо. И иногда даже не указывают количество кубитов в эксперименте, что означает, что их немного. Иногда по отсутствующей информации можно уловить определённую зацепку.

Это типично для квантовых вычислений, особенно если учитывать коммуникации поставщиков. Я знаю одну компанию (имя которой не стану называть), базирующуюся в Северной Америке. Они демонстрируют качество своих кубитов, но не указывают их количество. Это интересно, потому что если число не указано, это означает две вещи: во-первых, оно очень мало, а во-вторых, показатель фидельности их кубитов может вводить в заблуждение. Ведь обычно, когда у тебя много кубитов, сложнее поддерживать их высокую фидельность, а при малом количестве, если ты заявляешь о высокой фидельности, не уточняя, что кубитов всего три, четыре или пять, ты обманываешь людей. Это очень интересный пример.

Йоаннес Верморель: Да, ведь, понимаете, я считаю, что в основе мы имеем дело с людьми, которые разумны и обладают такими же склонностями, как и другие люди в иных начинаниях. Если я обратлюсь к программному обеспечению для управления цепочками поставок, которое является моей особой областью интересов, я замечаю, что, хотя подсказок не те же самые, они присутствуют в равной мере. Они различаются, например, если у поставщика нет ни одного скриншота, почти наверняка его интерфейс выглядит ужасно. Ведь если бы интерфейс выглядел отлично, у него было бы множество скриншотов. Если его алгоритмы — всего лишь приукрашенная версия скользящего среднего, об этом не говорят. Они просто заявляют: “У нас есть супер продвинутый ИИ”, что на деле является скользящим средним для прогнозирования. Но тогда они просто так и скажут. Напротив, если что-то действительно есть, на их сайте найдется бесконечное количество разделов об этом. И наоборот, если их софт ужасно медленный, они вовсе не упоминают скорость. Они делают акцент на том, что полностью понимают менталитет этой отрасли, но при этом не говорят ни слова о том, что их программное обеспечение медленное. Так что мне очень нравится эта идея поиска более мета аспектов. По существу, это означает, что вам нужно обладать своего рода противоборствующим мышлением. Если кто-то говорит мне нечто примечательное, первым фильтром должно быть решение, достаточно ли это примечательно, чтобы за этим человеком последовать. Но это означает, что затем ваш инструмент спросит: “Какова наиболее вероятная цена, которую нужно заплатить за это утверждение? Какова скрытая стоимость?”

Оливье Эзратти: Знаете, есть ещё кое-что, что усложняет ситуацию в квантовых вычислениях. Нужно изучить, какие метрики существуют, как их измеряют, а также разнообразие методов бенчмаркинга. В квантовых вычислениях таких вещей много. Стандартные организации, такие как ISO и другие, прилагают огромные усилия, и мы, как Франция, участвуем в этих усилиях. Но также требуется много образования, чтобы понять, как эти вещи измеряются. Например, я обнаружил, что измерение качества кубитов не совсем одинаково для твердотельных кубитов, таких как основанные на полупроводниках или сверхпроводящих, и для специалистов, управляющих захваченными ионами. Они используют разные метрики, и нужно понимать, почему так происходит. Таким образом, вы должны уметь читать числа. Даже простое понимание того, какие числа используются, чрезвычайно важно. Недавно я пытался построить график, график на логарифмической шкале качества кубитов. Это было непросто, потому что было трудно последовательно получить правильное число. Например, если вы измеряете качество кубитов, нужно удостовериться, что оно измеряется с помощью так называемого randomized benchmarking, который является более или менее стандартизированным способом вычисления качества кубитов. Нужно быть очень осторожным; вас могут ввести в заблуждение числами.

Йоаннес Верморель: Абсолютно. То есть, в цепочке поставок всё перемешано. Например, в вполне обыденных вещах, один из вопросов, который люди задают, звучит как: насколько точна ваша система прогнозирования? Проблема в том, что она невероятно зависит от точности данных, которые вы используете в качестве входных параметров. Так что, очевидно, нет каких-то осмысленных чисел, ведь ответ такой: ну, всё зависит от ваших данных. Единственный способ, который нашёл сообщество, чтобы хоть как-то определить, кто более точен, — это проведение соревнований вроде Kaggle, где люди конкурируют. Но в основе проблемы лежит то, как мы определяем нечто подобное внутренней мере возможностей прогнозирования.

Оливье Эзратти: Однако в последнее время изменилось то, что у нас стало больше квантовых компьютеров, и доступная информация появилась в облаке. Иногда доступ обходится дорого, но что поделаешь. Есть такие системы у IBM, Amazon, Microsoft, а даже у Google имеется система IonQ. Так что, думаю, по всему миру в облаке доступно примерно 60 компьютеров. Это означает, что люди могут проводить их бенчмаркинг, и начинают появляться очень интересные научные статьи, демонстрирующие сравнения между этими различными системами, выполненные последовательным методом. Начинаешь получать обоснованные догадки о том, где они на самом деле находятся. Это интересно и положительно. Это открытая экосистема.

Йоаннес Верморель: Но всё это открыто и одновременно сложно. Нужно иметь обширный научный багаж, чтобы оценить научное содержание. Существует множество научных публикаций, даже поставщики выпускают статьи, но просто перечитывать статью — испытание. Иногда это настолько сложно. Помню, четыре года назад, когда я обнаружил 70-страничную статью Google о квантовом превосходстве, я засмеялся. Причина смеха была в том, что кто, учитывая количество представленных вещей, сможет составить представление о содержимом этой статьи? Там есть и квантовая физика, и алгоритмы, сравнения с вычислительной техникой, электроника, криогеника и так много разных тем на 70 страницах, и графики, очень трудные для понимания.

Оливье Эзратти: Помню, четыре года назад, вероятно, я понимал лишь около 5–10 процентов статьи. Сейчас, думаю, понимаю уже более 50 процентов. Не всю статью, но это занимает время. Каждый раз, когда я перечитываю статью, я нахожу что-то новое, потому что читаю что-то другое где-то, прохожу обучение или смотрю видео. Она всё ещё открыта, но вы можете быть открытыми и закрытыми одновременно, ведь сложность — это завуалированность. Отсутствие сравнений тоже может служить формой запутывания. Так, например, если вы хотите объединить данные от совершенно разных поставщиков, вам нужен либо кто-то, кто написал статью, объединяющую эти данные, либо вы делаете это сами, как я сделал для этой диаграммы, которую недавно составил. Я бы сказал, что для интеграции данных всё ещё есть место — способность собирать данные из самых разных источников и выяснять, где мы на самом деле стоим в этом вопросе. В данный момент я пишу две статьи на эту тему.

Йоаннес Верморель: С моей точки зрения, это абсолютно необходимая работа и невероятно полезная. Но она также сопряжена с долгосрочными ужасными стимулами. Вы занимаетесь этой работой, я вас знаю, и я думаю, что то, что делает вас таким уникальным, — это то, что вас не так просто подкупить поставщикам. Это требует очень специфического мышления. Раньше вы были поставщиком. Вы работали в Microsoft и были частью игры. Думаю, это дало вам своего рода интеллектуальные антитела. Microsoft — это то, что есть, а не однозначное мнение. Она состоит из множества людей, она серая, как любая группа из более чем 200 000 человек. Есть очень хорошие люди, очень плохие и так далее. Думаю, это даёт вам некие интеллектуальные антитела в вопросах корпоративных проблем, которые обычно возникают в больших коллективах.

Оливье Эзратти: Да, ведь им нужно привлекать финансирование.

Йоаннес Верморель: Именно. Чтобы быть привлекательной для венчурного инвестора в этой сфере, крупной корпорации требуется больше усилий. Суть, которую я хочу донести, в том, что если вы играете роль эксперта, существуют компании — и я не буду называть имена компаний, начинающихся с буквы G в области корпоративного софта, — которые являются крайне заметными рыночными аналитиками. По моему мнению, долгосрочный стимул, если вы рыночный аналитик, подобный тому, чем вы занимаетесь, заключается в том, чтобы стать аутсорсинговым пресс-менеджментом для поставщиков. Именно это и происходит в сфере корпоративного программного обеспечения, особенно в области цепочек поставок.

Оливье Эзратти: Верно, и я вижу, что те, кто играет эту роль, быстро зарабатывают намного больше денег. В качестве аналитика они всегда будут утверждать, что большую часть своих доходов получают от клиентов, для которых объясняют вещи, но на самом деле поставщики платят больше за предвзятого эксперта, который просто скажет то, что поставщик предпочел бы, чтобы этот независимый аналитик сообщил широкому рынку. В итоге возникает такое искажение.

Йоаннес Верморель: В вашем случае ваш отчёт действительно настолько хорош, насколько это возможно, когда речь идёт о непредвзятой оценке чего-то крайне сложного и изменяющегося. Но меня также интересует то, что в областях, где в квантовых вычислениях не существует множества устоявшихся поставщиков, люди, которые должны играть вашу роль, порой поддаются коррупции и в итоге транслируют те месседжи, которые исходят от поставщиков.

Вы занимаетесь такого рода работой с немалым количеством помощи, но в основном самостоятельно. Меня поражает то, что современные корпорации склонны занижать потенциал, который способен показать один человек за всего несколько лет. Если взглянуть на квантовые вычисления, то компании озадачены ими и обычно подходят к проблеме, привлекая консультантов и тратя кучу денег на команду из 20 человек на три месяца. Но вы — доказательство того, что такое понимание, которое можно получить, полагаясь исключительно на одного умного, мотивированного человека на протяжении многих лет, может быть не менее эффективным.

Оливье Эзратти: Да, и я должен добавить ещё пару контактных точек. Одна из них — сами заказчики, ведь IBM и другие пытаются продвинуть свою новую технологию среди крупных клиентов. Существует множество крупных заказчиков по всему миру, которые её оценили, и некоторые даже подписали статьи, опубликованные заказчиками во Франции, такие как Total, EDF и MBDA. Если вы встретитесь с учёными из этих компаний, вы также получите массу инсайтов, потому что они тестировали различные технологии и реальные алгоритмы на настоящих бизнес-задачах.

Йоаннес Верморель: Я бы безусловно хотел увидеть, чтобы в цепочке поставок заказчики сами публиковали статьи. То, что у нас сейчас есть, — это кейс-стадии, которые по сути являются полноценной рекламой. Суть кейс-стадий в том, что это просто информация, оформленная под рекламу.

Оливье Эзратти: Я участвую в проекте, где удачное сочетание достигается за счёт присутствия людей из научной сферы, представителей поставщиков и заказчика одновременно. Если удаётся собрать исследовательскую команду с участием этих трёх звеньев, получается хорошее сочетание. Это работает хорошо, если всё локально, например, если исследовательские группы, стартапы и заказчики находятся в одной стране или регионе. Это очень помогает создать новый подход к исследованиям и применению исследований в новой области.

Йоаннес Верморель: Итак, если двигаться дальше по временным рамкам, квантовые вычисления развиваются десятилетиями. Существуют очень фундаментальные причины для надежды, в том смысле, что это буквально способ, по которому функционирует сама Вселенная. Красота квантовой механики в том, что она сделала вселенную богаче по сравнению с тем, что было раньше. Внезапно появились возможности делать вещи, которые с прежней точки зрения были просто невозможны. Это ограничивает, но одновременно и открывает массу возможностей. Мы уже используем множество её элементов, таких как транзисторы и гигантское магнитосопротивление для спин-дисков и тому подобное. Так какой же временной горизонт вы видите для наступления индустриализации этой второй волны вычислительных технологий? Можно ли на что-то рассчитывать?

Оливье Эзратти: Что ж, могу сказать вам, как люди об этом говорят. Лучшая реакция: “Я не знаю”. Чаще всего получается гауссова кривая, центрированная на 15 лет. Именно через это время, по мнению людей, появится большой квантовый компьютер, который сможет выполнять задачи, недоступные классическим компьютерам. Это несколько наивно, поскольку это среднее представление о том, откуда это может прийти.

Я думаю, что есть ситуации с некоторыми вычислительными парадигмами, такими как так называемые аналоговые квантовые компьютеры, которые отличаются от квантовых компьютеров на основе логических элементов. Эти аналоговые компьютеры могут принести квантовое преимущество в ближайшие несколько лет, без необходимости ждать 10–15 лет.

Квантовое преимущество NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) с нынешними шумными системами неопределённо. Я не имею понятия, достигнем ли мы этого. Всё зависит от качества кубитов, которые будут производить компании, такие как IBM, в будущем. IBM — крупнейшая компания в мире по инвестициям в эту сферу, и у неё передовые технологии в области сверхпроводящих кубитов. Возможно, они смогут совершить большой прорыв в ближайшие 18 месяцев, что является очень коротким сроком. Они могут привести нас, как сообщество, к тому, где мы сможем начать делать полезные вещи с квантовыми компьютерами.

Но затем всё должно масштабироваться, и задача заключается в переходе от нескольких сотен кубитов к миллионам кубитов. Это огромная задача как в физическом плане, так и в инженерном и энергетическом. Всё там представляет собой вызов. Ещё одна вещь, которая усложняет прогнозирование, — это существование стольких разных технологий. Допустим, например, если Microsoft удастся разработать топологические кубиты с мажорановскими фермионами в течение нескольких лет. Многие скептически настроены, но если им удастся, ситуация может измениться очень быстро.

Таким образом, у вас может быть медленный тренд по гауссовой кривой, но также возможны сюрпризы. Вы можете обнаружить новые алгоритмические подходы или новые схемы коррекции ошибок. За последние два года я никогда не видел столько креативности в коррекции ошибок. Есть один парень во Франции по имени Энтони, и то, что он делает, удивительно. Он изобретает коды коррекции ошибок, способные работать с кубитами более низкого качества, например. Они знают, что если изменить взаимосвязь между кубитами, можно повысить эффективность кода коррекции ошибок. Улучшение связности — задача сложная, но не невозможная и не такая уж тяжелая.

Существует так много настроек в технологиях, так много обходных решений и вариантов, что всегда остается надежда. Однако я знаю некоторых людей, как во Франции, так и за рубежом, которые настроены крайне скептически. Существует научно обоснованный скептицизм относительно того, почему будет сложно добиться уровня, когда миллионы кубитов окажутся запутанными между собой. Но всё же, можно верить в воображение и изобретательность инженеров и ученых. Существует так много разных вариантов, которые рассматриваются, что мы увидим их.

Настоящий ответ таков: мы не знаем. Но мы должны постоянно учиться, чтобы понимать, как всё меняется. Мы должны быть образованными, чтобы уметь интерпретировать новые объявления и понять, важны ли они или нет. Вот в чем красота этой области; вот почему я всё еще здесь. Всё постоянно меняется, постоянно движется, и, возможно, это интеллектуально стимулирует.

Йоаннес Верморель: Возвращаясь к началу этого интервью, вы упоминали те вещи, которые практически захватили ваш интерес. Чем занимаетесь дальше? Какова ваша личная дорожная карта в этой области? Что в данный момент привлекает ваше время и внимание?

Olivier Ezratty: О, у меня столько дел. Одно из них — я соучредитель Инициативы квантовой энергии, которая пока не является официальной организацией, а представляет собой сообщество исследователей со всего мира. Мы организовали наш первый семинар в Сингапуре в ноябре с ведущими учёными со всего мира. Нам предстоит запустить наш веб-сайт, создать сообщество, запустить YouTube-канал, уделяя должное внимание энергетике каждой секунды, ведь мы живем в мире с ограниченными ресурсами. Мы не можем этого избежать, и нам нужно объяснить ученым и поставщикам, что невозможно выпустить на рынок новую технологию, которая увеличит потребление ресурсов, не принимая в расчет их ограниченность. Биткойн, да, сделал это, но мы считаем, что имеет смысл, когда вы вводите новую, загадочную технологию, сложную с непредсказуемыми случаями использования, чтобы подтолкнуть отрасль и всю экосистему к ответственным инновациям.

Вторая вещь в том, что мне нужно начать писать шестое издание моей книги, что потребует огромного объема работы. Я начинаю писать научные статьи, поэтому я написал свою первую статью для рецензирования в физическом журнале о сверхпроводящих кубитах. Посмотрим, примут ли её; она ещё не готова. Мне нужно постоянно работать над укреплением местной экосистемы на французском и европейском уровнях, поэтому у меня сейчас появляется много контактов в Европе. И я продолжаю помогать стартапам здесь, во Франции, но неформально. Я веду две серии подкастов вместе с Фанни Бутон, и она, как и я, начала в квантовой сфере пять лет назад. Сейчас она является квантовым лидером OVH Cloud, ведущего европейского облачного оператора, и запустила облачное предложение этого оператора для квантовых технологий, так что это очень интересная история.

Я, наверное, забыл многое, но у меня много клиентов, я провожу тренинги и преподаю в Épitech. Всё, что я делаю, подпитывает другие аспекты моей деятельности: быть тренером, преподавание квантовых вычислений заставляют структурировать мысли. Письмо книги — то же самое; вы структурируете свои идеи, делитесь ими. Написание статей, интервьюирование людей в подкастах, где вы встречаетесь с представителями разных сфер, побуждает вас знакомиться с разнообразными людьми. Работая с клиентами, я стараюсь применять максимально различные подходы; это мой образ жизни. Я хотел бы внести хоть небольшой вклад в успех французской и европейской экосистемы. Это конечная цель. Я хотел бы содействовать успеху моих друзей в исследованиях, особенно в Quantum Energy Initiative. Я также мечтаю о создании так называемого суверенного квантового облака во Франции через OVH Cloud, которому я помогаю. Таким образом, все мои действия направлены на поддержку экосистемы, а также на то, чтобы учиться и открыто делиться знаниями.

Joannes Vermorel: Я считаю, что ваш подход, заключающийся в том, чтобы самому всё записывать, невероятно добродетельный — не только для распространения знаний, но даже если бы вы их вообще не публиковали. Сам процесс составления этой картины является потрясающим упражнением. Думаю, это также один из уроков для моих корпоративных клиентов. Многие крупные компании, занимающиеся проектами на десятилетия, должны смотреть в долгосрочную перспективу и делать это для себя. Руководителям следует собирать весь свой жизненный опыт и понимание своей области, чтобы компания становилась лучше. Вот в чем дело: некоторые скажут: “О, может, эти люди уйдут от нас через два года”. Но когда я общаюсь, скажем, с директором по цепочке поставок, это те должности, на которых люди работают в одной компании 30 лет. Таким образом, это скорее оправдание, чем простое признание ценности письменного самоанализа.

Olivier Ezratty: Я всегда делал это с юных лет, и считаю, что это и есть образ жизни, своего рода суперсила. Нужно быть немного организованным. У меня есть несколько простых организационных приемов для повторного использования информации в разных местах и ведения заметок. Например, способ, которым я обновляю свою книгу, немного особенен, но не настолько уж примечателен. Я завожу небольшой документ Word с тем же оглавлением, что и у моей книги, и туда заношу все ежедневные обновления — новые архивные статьи, новости или объявления. Всё размещается в нужном месте, как двойник моей книги. Конечно, он меньше, содержит только обновления. И потом, когда я обновляю книгу, у меня уже всё отсортировано по темам.

Предположим, я хочу обновить раздел об алгоритмах; там уже есть отдельная глава со всеми ссылками. И поскольку у меня есть клиенты, для которых я провожу технологическую экспертизу, а также неопубликованные новости, у меня есть множество письменных разъяснений по этим новостям, которые я могу использовать для обновления книги. Когда вы всё делаете самостоятельно, необходимо быть организованным и умело перераспределять контент. Я также постоянно обновляю множество диаграмм. У меня есть своя база данных компаний в области квантовых технологий, Excel-таблица с множеством данных и так далее. У меня даже есть база данных всех лауреатов Нобелевской премии по квантовой физике, база данных по компаниям, база данных по точности кубитов — всё, что может стать базой данных, содержится в моей Excel таблице.

Joannes Vermorel: А если что, спросите у ChatGPT, и, возможно, он даст вам ответ и предоставит какие-нибудь данные. Что касается меня, я не так организован, но стараюсь развивать письменное понимание своей области. В качестве прощальных слов, какой бы был ваш совет генеральным или техническим директорам компаний, работающих в очень непрозрачных сферах? Они не могут полностью погрузиться в квантовые вычисления, как вы. Какой совет вы дадите таким людям по поводу квантовых вычислений?

Olivier Ezratty: Мой совет — взглянуть на мою книгу, конечно, не читая её полностью, а лишь просмотреть содержимое. Если вы банк или работаете в химической промышленности или транспорте, в моей книге всегда найдется глава для вас, ведь там есть большой раздел со всеми выявленными случаями использования, даже если они пока не работают. Это даст вам представление о том, что квантовые вычисления могут принести вашему бизнесу. В моей книге есть главы для 20 различных отраслей, включая оборону и разведку, так что вы обязательно найдете что-то актуальное. Затем вы можете послушать подкаст, который я веду с Фанни. Мы выпускаем примерно один-два подкаста в месяц. Но не ограничивайтесь чтением прессы. Когда я говорю “пресса”, я имею в виду любую прессу. Я не критикую прессу, учитывая, что в большинстве журналов, даже научных, формат не позволяет полно понять, где мы находимся.

Нужно встречаться с людьми, общаться со специалистами, кем бы они ни были. Вы также увидите, что как клиент, вы обязаны диверсифицировать свои источники информации. То, что я говорю, отличается от других мнений, и существуют различные точки зрения. Это всё же мнения, основанные на науке, а не просто конспирологические теории, но вам нужно услышать различные взгляды. Я бы сказал, что вам следует иметь оптимистичный, пессимистичный или промежуточный взгляд на то, где мы находимся на самом деле. То есть, я сам не уверен, где мы находимся.

И самый простой путь — посетить конференцию, где я или другие объясняют материал в течение одного-двух часов. Последние мои выступления на многих конференциях, и многие из них доступны на YouTube как на французском, так и на английском языках. Но лучший формат, я бы сказал, — когда меня просят объяснить квантовые вычисления менее чем за час. Может, это не идеально, возможно, слишком коротко. Если вы зайдете на YouTube, то найдете форматы, где я выступаю как один, так и вместе с другими. Например, я выступал с Еленой в декабре, два года назад, в Бордо. Это было очень приятное мероприятие. Я также проводил ещё одно мероприятие с Mod veneer и Fanny Botton на North в июне 2022 года. Это те мероприятия, длительностью от одного до двух часов, которые, как мне кажется, хорошо способствуют обучению.

Недавно я провел еще одно мероприятие для Limited Universal с Mark DJ, которое длилось два часа. Это была презентация длительностью один час 20 минут, что довольно долго, а затем 40 минут на сессию вопросов и ответов. Я бы сказал, что это оптимальный формат, чтобы хорошо понять, где мы находимся и что можно сделать с этими системами.

Joannes Vermorel: Было действительно приятно с вами пообщаться. Это очень интересная сфера для меня. А для аудитории — следите за новостями. До встречи.