Google și NASA au demonstrat că calculul cuantic nu este doar un truc fantezist, ci aproape sigur ceva util de fapt – și lucrează deja la aplicații comerciale. Ce înseamnă asta pentru startup-uri și întreprinderi existente? Pur și simplu pus: nimic. Dar asta nu înseamnă că îl poți ignora pentru totdeauna.

Există trei puncte principale pe care ar trebui să le înțeleagă orice persoană preocupată de posibilitatea de calculare cuantică care afectează munca sa.

1. Va fi mult timp până ce ceva cu adevărat practic iese din calculul cuantic.

Google a arătat că calculatoarele cuantice nu numai că sunt funcționale, dar aparent scalabile. Însă asta nu înseamnă că fac scară în acest moment. Și dacă ar fi, nu înseamnă că puteți face cu ele ceva util.

Ceea ce face ca calculul cuantic să fie eficient este faptul că este complet diferit de calculul clasic – și asta face, de asemenea, crearea software-ului și algoritmilor care funcționează pe el, în esență, un spațiu complet neexplorat.

Există teorii, desigur, și unele lucrări elementare despre cum să folosești aceste lucruri pentru a îndeplini obiective practice. Dar abia acum ajungem la momentul în care astfel de teorii pot fi testate la nivelurile cele mai de bază. Munca care trebuie să se întâmple nu este atât „aducerea pe piață”, cât „o înțelegere fundamentală”.

Deși este tentant să echivalăm începutul calculării cuantice cu începutul calculării digitale, în realitate acestea sunt foarte diferite. Calculul clasic, cu 1s și 0s și logica simbolică, se ocupă de fapt cu ușurință asupra proceselor de gândire umană și a modurilor de gândire despre informație – cu puțină abstractizare, desigur.

Calculul cuantic, pe de altă parte, este foarte diferit de modul în care oamenii gândesc și interacționează cu datele. Nu are sens intuitiv și nu numai pentru că nu am dezvoltat limba pentru aceasta. Mințile noastre nu funcționează chiar așa!

Deci, deși chiar pot pretinde acum că am operat un computer cuantic (tehnic adevărat), în lume există remarcabil de puțini oameni care pot spune că pot face acest lucru în mod deliberat în urmărirea unei probleme specifice. Acest lucru înseamnă că progresul va fi lent (după standardele industriei tehnologice) și foarte limitat pentru anii următori, deoarece sunt stabilite elementele de bază ale acestei științe și ideile de cod și date pe care le-am păstrat de zeci de ani.

2. Aplicațiile timpurii vor fi incredibil de specifice domeniului și nu sunt generalizabile.

O neînțelegere obișnuită a calculării cuantice este aceea că aceasta reprezintă o procesare paralelă extrem de rapidă. Dacă cineva ar fi inventat un dispozitiv care efectuează operațiuni asemănătoare unui supercomputer mai rapid decât orice supercomputer, acesta ar fi o dezvoltare cu totul diferită și, sincer, unul mult mai util. Dar nu este cazul.

După cum mi-a explicat un inginer în laboratorul Google, nu numai că calculatoarele cuantice sunt bune la lucruri complet diferite, sunt foarte rău în ceea ce privește lucrurile clasice. Dacă ați dori să faceți o logică aritmetică precum adăugarea și înmulțirea, ar fi mult mai bine și mai rapid să folosiți un abacus.

O parte din entuziasmul din jurul calculării cuantice este învățarea la care se ocupă un sistem bazat pe qubit. Există teorii, dar așa cum am menționat anterior, nu au fost testate. Rămâne de văzut dacă o problemă dată de optimizare sau o probabilitate de navigare în spațiu sunt cu adevărat potrivite pentru acest tip de computer.

Ceea ce sunt destul de siguri până acum este faptul că există anumite sarcini foarte specifice pe care computerele cuantice le vor banala – dar nu este ceva general, cum ar fi „compresia și descompunerea” sau „sortarea bazelor de date”. Este vorba despre evaluarea unei galaxii de molecule din toate configurațiile și conformațiile posibile pentru izolarea interacțiunilor de mare probabilitate.

După cum vă puteți imagina, acest lucru nu este foarte util pentru o companie de securitate a întreprinderii. Pe de altă parte, ar putea fi complet transformator pentru o farmacologie sau o companie de materiale. Dvs. conduceți unul dintre acestea? Apoi, după toate probabilitățile, deja investești în acest tip de cercetare și știi bine posibilitățile pe care le aduce cuantumul.

Dar ideea este că aceste aplicații nu vor fi doar foarte puține la număr, dar dificil de conceptualizat, dovedit și executat. Spre deosebire de ceva ca un agent de învățare automată, aceasta nu este o abordare nouă care poate fi testată și iterată cu ușurință – este o disciplină cu totul nouă, pe care oamenii abia acum pot începe cu adevărat să o învețe.

Sursa articol

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here