นักวิจัยในสหรัฐฯ ได้สร้างมาตรฐานใหม่ด้านพลังงานสำหรับความได้เปรียบด้านควอนตัมและได้ใช้มันเพื่อแสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมระดับกลาง (NISQ) ที่มีเสียงดังใช้พลังงานน้อยกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุดในโลกหลายลำดับเมื่อทำงานบางอย่าง เมื่อควอนตัมคอมพิวเตอร์มีขนาดใหญ่ขึ้นและเชื่อถือได้มากขึ้น คำถามที่ว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำการคำนวณ
ที่เหนือกว่า
ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ทรงพลังที่สุดได้หรือไม่นั้นกำลังมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อยๆ ความสามารถนี้ได้รับการขนานนามว่าเป็น “ความได้เปรียบเชิงควอนตัม” หรือ “ความเหนือกว่าของควอนตัม” และเป็นจุดที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมเปลี่ยนจากความอยากรู้อยากเห็นทางวิทยาศาสตร์ไปสู่อุปกรณ์ที่มีประโยชน์
อย่างไรก็ตาม การวัดความได้เปรียบเชิงควอนตัมนั้นทำได้ยาก ดังตัวอย่างจากการถกเถียงที่เกิดขึ้นหลังจาก Google อ้างข้อได้เปรียบสำหรับอุปกรณ์ ในเดือนกันยายน 2019 นักวิทยาศาสตร์ของ Google กล่าวว่า สามารถแก้ปัญหาเฉพาะได้ในเวลาเพียง 200 วินาที ในขณะที่ประเมินว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์
ที่ทรงพลังจะ ใช้เวลามากถึง 10,000 ปีเพื่อทำงานเดียวกัน แต่หนึ่งเดือนต่อมา นักฟิสิกส์ของ IBM โต้แย้งว่านี่เป็นการประเมินค่าที่สูงเกินไปและซูเปอร์คอมพิวเตอร์สามารถทำงานให้เสร็จได้ภายในเวลาเพียง 2.5 วันเท่านั้น ซึ่งเป็นการลบล้างคำกล่าวอ้างเรื่องความได้เปรียบ
ที่เปราะบาง คอมพิวเตอร์ควอนตัมแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาที่ยิ่งใหญ่ เพราะอย่างน้อยในหลักการแล้ว พวกเขาสามารถใช้กฎของกลศาสตร์ควอนตัมเพื่อทำการคำนวณบางอย่างได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ทรงพลังที่สุดด้วยซ้ำ การคำนวณที่เป็นประโยชน์สามารถทำได้โดยใช้ควอนตัมบิต (qubits) จำนวนค่อนข้างน้อย หลายร้อยหรืออาจถึงพัน แต่การสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัม
ที่มีมาก
กว่าสองสามโหล qubits นั้นเป็นงานที่ยาก เนื่องจากสถานะควอนตัมที่ใช้ในการสร้าง qubits นั้นเปราะบาง สั้น มีชีวิตและควบคุมได้ยาก อุปกรณ์เช่น เรียกว่า NISQ เนื่องจากมีจำนวนคิวบิตระดับกลาง และมีเสียงดังในแง่ของการควบคุม qubit ที่ไม่สมบูรณ์ ความท้าทายอีกประการหนึ่งสำหรับอุตสาหกรรม
ควอนตัมคือการไม่มีข้อตกลงเกี่ยวกับเทคโนโลยี qubit ที่ดีที่สุด โดยบางบริษัทเลือกใช้ qubits ตัวนำยิ่งยวด ในขณะที่บริษัทอื่นกำลังทำงานกับคอมพิวเตอร์ที่มีไอออนติดอยู่ เทคโนโลยีอื่น ๆ ยังอยู่ในระหว่างการพัฒนา ด้วยเหตุนี้ คอมพิวเตอร์ควอนตัมเชิงปฏิบัติที่แก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
จึงยังอยู่ห่างออกไปอีกไม่กี่ปี และการเปรียบเทียบเป็นสิ่งสำคัญในขณะเดียวกัน นักวิจัยกำลังพยายามเปรียบเทียบความพยายามในการพัฒนาโดยการค้นหาปัญหาที่คอมพิวเตอร์ควอนตัมรุ่นใหม่ในปัจจุบันสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปที่ทรงพลังที่สุด
งานอย่างหนึ่งที่ยืมตัวมาจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมอย่างชัดเจนคือการคำนวณผลลัพธ์ของ “วงจรควอนตัมแบบสุ่ม” (RQC) เกณฑ์มาตรฐานนี้ถูกใช้โดย Google เพื่อเรียกร้องความได้เปรียบเชิงควอนตัมในปี 2019 ปัญหาสามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียกใช้โปรแกรม “เครื่องจำลองควอนตัม”
บนซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป และคำถามที่สำคัญคือคำถามว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าเครื่องจำลองควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดหรือไม่ การกำหนดประสิทธิภาพประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือวิธีการกำหนดประสิทธิภาพ และโดยปกติแล้วนักวิจัยมักจะคำนึงถึงเวลา
ที่ใช้ใน
การแก้ปัญหา ในการศึกษาล่าสุดนี้และเพื่อนร่วมงานที่ศูนย์วิจัย ในแคลิฟอร์เนีย Google และห้องปฏิบัติการแห่งชาติ ให้เหตุผลว่าการพิจารณาเวลาอย่างเดียวนั้นเป็นปัญหา อธิบายว่า “ปัญหาที่จะใช้เวลา 1 ชั่วโมงกับโปรเซสเซอร์แบบ 1 คอร์ จะใช้เวลา 30 นาทีกับโปรเซสเซอร์ 2 คอร์ หรือ 15 นาที
สำหรับโปรเซสเซอร์ 4 คอร์”และเพื่อนร่วมงานคำนวณพลังงานที่ทั้ง NISQ และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปต้องใช้เพื่อแก้ปัญหา RQC พวกเขาออกแบบโปรแกรมที่ชื่อว่า qFlex ซึ่งเชื่อว่าเป็นเครื่องจำลองควอนตัมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ มันดราอธิบายสิ่งนี้แสดงให้เห็นโดยข้อเท็จจริง
สักสองสามปี แต่หลังจากนั้นก็อาจจะสันนิษฐานได้ว่าเรามีคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ดีกว่าคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก และแนวคิดของอัลกอริทึมแบบคลาสสิกเพื่อจำลองควอนตัม คอมพิวเตอร์จะมีค่าน้อยลงเรื่อยๆ”ที่ระบายความร้อนด้วยเลเซอร์ ระยะเวลาและมาตราส่วนเวลา “แตกต่างกันมาก” หรือ IED ระเบิด
ซึ่งเป็นองค์กรการกุศลด้านการวิจัยชีวการแพทย์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ก่อตั้งขึ้นหลังจากมีรายงานหลายฉบับพบว่าการขาดแคลนอุปกรณ์การวิจัยที่ทันสมัยทำให้มหาวิทยาลัยในสหราชอาณาจักรยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าของการวิจัยระดับนานาชาติได้ยาก เกือบ 150 ล้านปอนด์ได้รับรางวัลจาก 37 โครงการ
อาจมีความสอดคล้องกันน้อยลงหากไม่มีทีมงานโครงการเฉพาะ “การดำเนินงานโครงสร้างการจัดการใหม่จะเป็นสิ่งที่ท้าทาย และจะมีการขึ้นและลงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ใน 22 สถาบันที่แตกต่างกันในรอบแรกของโครงการที่ว่าประสิทธิภาพของการจำลองนั้นเกือบจะคงที่โดยไม่คำนึงถึงรายละเอียดของปัญหาที่นำไปใช้
credit : เว็บแท้ / ดัมมี่ออนไลน์
