Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации

Автор: Денис Аветисян

Обзор посвящен прогрессу в создании вариационных квантовых решателей, использующих фотонные кубиты, и перспективам их применения в задачах квантовой симуляции и оптимизации.

В алгоритме вариационного квантового решателя собственных значений (VQE) исходный гамильтониан, описывающий молекулярную систему, преобразуется посредством конфигурации Хартри-Фока в кубитный формат, использующий операторы уничтожения и рождения, выраженные через операторы Паули $X$ и $Y$, после чего параметризованное состояние анзаца, полученное на квантовом процессоре (QPU) с параметрами $\bm{\theta}\_{n-1}$, подвергается измерению, а результат используется классическим процессором (CPU) для обновления параметров $\bm{\theta}\_{n}$ с целью минимизации энергии.

В статье рассматриваются последние достижения в области фотонных реализаций Variational Quantum Eigensolver (VQE) для NISQ-совместимых квантовых технологий, включая масштабируемость, методы смягчения ошибок и возможности применения.

Несмотря на перспективность квантовых вычислений, реализация сложных алгоритмов на современных устройствах ограничена проблемой декогеренции и шумов. В данной работе, посвященной ‘Photonic variational quantum eigensolver for NISQ-compatible quantum technology’, исследуется применение вариационного квантового эйнзольвера (VQE) на фотонных платформах для решения задач в различных областях науки. Показано, что фотонные системы, благодаря своей когерентности и гибкости, позволяют эффективно реализовывать VQE, открывая путь к практическому квантовому вычислению в эпоху NISQ. Смогут ли фотонные VQE стать ключевым элементом масштабируемых квантовых компьютеров и расширить границы решаемых задач?

Перспективные горизонты фотонного квантового вычисления

Современные подходы к квантовым вычислениям сталкиваются с серьезными препятствиями в масштабируемости и поддержании когерентности. Когерентность, являющаяся ключевым условием для выполнения квантовых операций, крайне чувствительна к внешним помехам и быстро разрушается, особенно при увеличении количества кубитов. Масштабируемость, то есть возможность создания систем с большим количеством кубитов, необходимых для решения сложных задач, осложняется необходимостью точного контроля над каждым кубитом и поддержания их взаимодействия. Эти факторы ограничивают практическое применение существующих квантовых компьютеров и требуют разработки принципиально новых технологий, способных преодолеть данные ограничения, чтобы реализовать весь потенциал квантовых вычислений.

Фотонные системы представляют собой перспективную альтернативу существующим подходам к квантовым вычислениям, используя уникальные свойства фотонов в качестве кубитов. В отличие от электронных или ионных кубитов, требующих сверхнизких температур и сложной изоляции для поддержания когерентности, фотоны обладают внутренней стабильностью и способны сохранять квантовое состояние при комнатной температуре. Это существенно упрощает конструкцию и эксплуатацию квантовых компьютеров, снимая ограничения, связанные с дорогостоящими и сложными системами охлаждения. Использование фотонов позволяет создавать более компактные и энергоэффективные устройства, открывая путь к практической реализации квантовых вычислений и решению задач, недоступных классическим компьютерам. Такая стабильность и возможность работы при комнатной температуре делают фотонные кубиты особенно привлекательными для масштабирования квантовых систем и создания более надежных и доступных квантовых технологий.

В основе инновационных конструкций кубитов лежит кодирование квантовой информации посредством углового момента импульса. Вместо традиционных подходов, использующих поляризацию или спин электронов, данная методика позволяет представлять квантовую информацию в виде различных пространственных мод света — спиральных волновых фронтов. Каждая мода соответствует определенному квантовому состоянию, что открывает возможности для создания кубитов с высокой степенью устойчивости к декогеренции и повышенной плотностью информации. Использование $l$-го углового момента импульса позволяет кодировать несколько кубитов в одном фотоне, значительно увеличивая вычислительную мощность системы. Такой подход демонстрирует перспективные результаты в создании масштабируемых и надежных квантовых компьютеров, способных решать сложные задачи, недоступные классическим вычислительным машинам.

Перспективные фотонные квантовые вычисления призваны решить ключевые проблемы, сдерживающие широкое распространение этой технологии. В отличие от подходов, требующих сверхнизких температур и сложного управления, фотонные системы используют стабильность и естественную когерентность фотонов в качестве кубитов. Это позволяет создавать более компактные и энергоэффективные устройства, потенциально преодолевая ограничения масштабируемости и декогеренции, характерные для других платформ. Успешная реализация фотонных квантовых компьютеров откроет двери к решению сложных задач в области материаловедения, фармацевтики и искусственного интеллекта, делая квантовые вычисления доступными для более широкого круга исследователей и пользователей.

Экспериментальная схема и соответствующая квантовая схема демонстрируют реализацию вариационного квантового алгоритма (VQE) на фотонном чипе для оценки энергии основного состояния молекулы HeH+ с использованием двух кубитов, модулируемых фазовыми сдвигами и запутанных с помощью сети делителей луча.

Гибридные алгоритмы: симбиоз классики и квантовой механики

Гибридные квантово-классические алгоритмы, такие как Variational Quantum Eigensolver (VQE), играют ключевую роль в современной квантовой вычислительной технике, особенно на этапе её развития, известном как «near-term». Это связано с тем, что существующие квантовые процессоры имеют ограниченное количество кубитов и подвержены шумам, что делает выполнение сложных квантовых вычислений напрямую проблематичным. VQE позволяет разделить задачу на части, выполняемые как на квантовом, так и на классическом компьютере, эффективно используя преимущества обоих. Квантовый процессор выполняет вычисление $⟨ψ(θ)|H|ψ(θ)⟩$, которое является ожидаемым значением гамильтониана, а классический компьютер оптимизирует параметры $θ$ для минимизации этого значения, находя таким образом основное состояние системы. Такой подход позволяет обходить ограничения текущих квантовых устройств и исследовать сложные задачи, которые были бы недоступны для чисто классических методов.

Вариационный квантовый алгоритм (VQE) сочетает в себе возможности квантовых вычислений для выполнения сложных расчетов с классическими алгоритмами оптимизации. Квантовая часть VQE используется для подготовки и измерения волновой функции, описывающей состояние системы, в то время как классический оптимизатор регулирует параметры этой волновой функции для минимизации энергетической функции ($H$). Этот гибридный подход позволяет эффективно использовать преимущества обеих вычислительных парадигм, обходя ограничения, связанные с ограниченным числом кубитов и когерентностью в современных квантовых компьютерах. Классический оптимизатор итеративно обновляет параметры на основе результатов измерений, полученных от квантовой схемы, что позволяет находить приближенные решения для задач, таких как определение основного состояния молекулы или решение задач комбинаторной оптимизации.

Подход вариационных квантовых алгоритмов, в частности, эффективно применяется для моделирования молекулярных систем и решения задач оптимизации. В моделировании молекул алгоритмы позволяют рассчитывать энергию основного состояния, что критически важно для понимания химических свойств и реакционной способности. В задачах оптимизации, алгоритмы находят оптимальные решения в заданном пространстве параметров, находя применение в логистике, финансах и машинном обучении. Эффективность достигается за счет делегирования сложных квантовых вычислений квантовому процессору, в то время как классический компьютер оптимизирует параметры квантовой схемы для минимизации целевой функции, например, энергии молекулы или функции потерь.

Универсальность алгоритма VQE позволяет применять его для решения задач в области разработки новых материалов и проектирования лекарственных препаратов. В материаловедении VQE используется для расчета энергии основного состояния молекул и предсказания стабильности различных кристаллических структур, что критически важно для поиска материалов с заданными свойствами. В фармацевтике VQE применяется для моделирования молекулярных взаимодействий между лекарственными кандидатами и биологическими мишенями, оптимизации структуры молекул для повышения эффективности и снижения токсичности, а также для предсказания свойств молекул, важных для абсорбции, распределения, метаболизма и выведения ($ADME$). Возможность точного моделирования электронных структур сложных молекул делает VQE перспективным инструментом для ускорения процессов открытия и разработки новых лекарственных средств.

Результаты квантово-химического моделирования показывают хорошее соответствие между оценками энергии, полученными методом VQE (красные точки), и теоретическими значениями энергии основного состояния (черные линии) для молекул H2, HeH+ и LiH.

Смягчение шумов: путь к надежным квантовым вычислениям

Квантовые устройства NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) по своей природе подвержены шумам, которые ограничивают достоверность квантовых вычислений. Эти шумы возникают из-за несовершенства физической реализации кубитов и их окружения, проявляясь в виде декогеренции, ошибок в управлении кубитами и несоответствий в параметрах. Декогеренция, в частности, приводит к потере квантовой информации, а ошибки управления кубитами искажают логические операции. В результате, точность вычислений снижается, и полученные результаты могут быть ненадежными без применения методов коррекции или смягчения ошибок. Уровень шума напрямую влияет на глубину квантовых схем, которые могут быть выполнены с приемлемой точностью, что является ключевым ограничением для решения сложных задач на текущих квантовых устройствах.

Методы снижения влияния шумов, такие как экстраполяция к нулевому уровню шума (Zero-Noise Extrapolation) и смягчение ошибок на основе операторов Паули (Pauli Noise Error Mitigation), являются критически важными для получения значимых результатов на квантовых устройствах с ограниченным числом кубитов (NISQ). Экстраполяция к нулевому уровню шума предполагает проведение вычислений с различной степенью искусственно введённого шума и последующую экстраполяцию результатов к нулевому уровню шума, что позволяет оценить и компенсировать влияние естественного шума. Смягчение ошибок на основе операторов Паули использует информацию о наиболее вероятных типах ошибок (однокубитные и двухкубитные ошибки, описываемые операторами Паули) для коррекции результатов вычислений. Эти методы позволяют значительно улучшить точность и надёжность квантовых вычислений, несмотря на присущие NISQ устройствам ограничения.

Методы продвинутой оптимизации, такие как Квантовый Градиент Естественной Оптимизации (Quantum Natural Gradient, QNG), используют информацию Фишера ($F_{ij} = \langle \frac{\partial \hat{H}}{\partial \theta_i} \frac{\partial \hat{H}}{\partial \theta_j} \rangle$), для более эффективной корректировки параметров во время обучения квантовых алгоритмов. В отличие от традиционных методов, которые используют только первый порядок градиента, QNG учитывает кривизну функции потерь, что позволяет быстрее сходиться к оптимальным решениям и повышать точность вычислений, особенно в задачах вариационного квантового собственного решателя (VQE). Использование информации Фишера позволяет адаптировать шаг обучения к локальной геометрии поверхности потерь, уменьшая число необходимых итераций для достижения заданной точности.

Использование методов снижения влияния шума, таких как экстраполяция к нулевому шуму и смягчение ошибок на основе операторов Паули, позволяет получать достоверные результаты на несовершенном квантовом оборудовании. В частности, продемонстрировано достижение химической точности — погрешности не более $≤ 0.0016$ Ha — при моделировании молекулы водорода ($H_2$). Данный результат подтверждает возможность получения надежных решений для задач вычислительной химии даже при наличии шумов, свойственных современным квантовым устройствам.

Экспериментальная установка для VQE, описанная в работе Ref.borzenkova2024, позволяет контролировать анзатц-состояние с помощью пластинок Q и H, а декогерентный шум моделируется с использованием жидкокристаллических переменных замедлителей (LCVR).

Перспективы и влияние: квантовые вычисления на службе прогресса

Фотонные квантовые компьютеры, работающие в связке с алгоритмом вариационного квантового эмулирования (VQE), открывают беспрецедентные возможности для революционных изменений в материаловедении и разработке лекарственных препаратов. Благодаря способности моделировать сложные молекулярные взаимодействия с невиданной ранее точностью, становится возможным ускорение процесса создания новых материалов с заданными свойствами и проектирование инновационных фармацевтических средств. Этот подход позволяет исследовать электронную структуру молекул и предсказывать их поведение, что критически важно для разработки эффективных катализаторов, сверхпроводников и лекарств нового поколения. Возможность точного моделирования сложных химических реакций и свойств материалов, недостижимая для классических компьютеров, знаменует собой качественно новый этап в науке и технологиях, способный значительно ускорить темпы инноваций в различных отраслях промышленности.

Возможность моделирования сложных молекулярных взаимодействий с беспрецедентной точностью открывает новые горизонты в разработке инновационных материалов и фармацевтических препаратов. Традиционные методы часто сталкиваются с ограничениями при анализе систем, где квантовые эффекты играют решающую роль. Однако, благодаря развитию фотонных квантовых компьютеров и алгоритмов, таких как вариационный квантовый решатель ($VQE$), стало возможным точно предсказывать свойства молекул и материалов на атомном уровне. Это позволяет существенно ускорить процесс открытия новых лекарств, оптимизируя их структуру для повышения эффективности и снижения побочных эффектов, а также создавать материалы с заданными характеристиками, например, сверхпроводники или высокопрочные композиты, путем моделирования их поведения до синтеза. Такой подход радикально меняет парадигму материаловедения и фармацевтики, переходя от эмпирических методов к точным квантово-механическим расчетам.

Технология, основанная на фотонных квантовых компьютерах, открывает перспективные пути для решения сложных оптимизационных задач, которые ранее считались неразрешимыми. В областях логистики и финансов, где необходимо учитывать огромное количество переменных и ограничений, квантовые алгоритмы способны находить оптимальные решения значительно быстрее и эффективнее, чем классические методы. Например, оптимизация маршрутов доставки, управление цепочками поставок или разработка финансовых портфелей могут быть существенно улучшены благодаря способности квантовых компьютеров исследовать множество возможных вариантов одновременно. Подобные вычисления, опирающиеся на принципы квантовой механики, позволяют находить решения, недостижимые для традиционных вычислительных систем, что потенциально приведет к значительным экономическим выгодам и инновациям в этих критически важных отраслях.

Недавние экспериментальные исследования продемонстрировали значительный прогресс в точности моделирования молекулярных систем с использованием фотонных квантовых компьютеров. В ходе экспериментов, энергия основного состояния молекулы LiH была рассчитана с отклонением всего в $0.036 \pm 0.0098$ Ha. Для достижения такой точности использовалось 44-мерное пространство кубитов для моделирования молекулы $H_2$ и 16-мерное пространство для LiH, причем информация кодировалась посредством состояний орбитального углового момента. Данный подход открывает перспективы для высокоточного моделирования сложных химических соединений, что является ключевым шагом на пути к разработке новых материалов и лекарственных препаратов с заданными свойствами.

Экспериментальная установка для реализации VQE, описанная в Ref.lee2022, использует лазерную накачку пары кристаллов BBO для генерации запутанного двухфотонного состояния посредством SPDC, после чего один из фотонов, служащий сигналом, направляется в VQE-схему, где его поляризация фильтруется с помощью PBS или PPBS, при этом Q* и Hp компенсируют фазовый дрейф между пространственными модами.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантность подхода к решению сложных задач квантовой симуляции с использованием вариационного квантового эйнзольвера (VQE) на фотонных платформах. Акцент на масштабируемости и методах смягчения ошибок подчеркивает стремление к созданию действительно полезных квантовых технологий в эпоху NISQ. Как однажды заметил Вернер Гейзенберг: «Самое важное — не то, что мы знаем, а то, что мы еще не знаем». Эта фраза находит отражение в постоянном поиске новых путей реализации квантовых алгоритмов и расширении границ возможного в квантовых вычислениях, особенно в контексте использования кудитов и орбитального углового момента для повышения эффективности и точности вычислений.

Что дальше?

Очевидно, что фотонные реализации вариационного квантового решателя собственных уравнений (VQE) предлагают интригующую возможность для квантовых вычислений в ближайшем будущем. Однако, элегантность этой перспективы не должна заслонять суровые реалии. Масштабируемость, хотя и достигла определенных успехов, по-прежнему остается серьезным препятствием. Увеличение количества кубитов — это не просто добавление элементов, это гармонизация сложной системы, где каждый компонент должен функционировать в безупречном единстве. Иначе, сложность лишь затмит потенциальные преимущества.

Особенно важна задача смягчения ошибок. Использование орбитального углового момента в качестве степени свободы кубита — это интересный подход, но он требует более глубокого понимания и контроля над декогеренцией. Простое добавление схем коррекции ошибок не решит проблему; необходимо разработать более изящные методы, которые будут учитывать специфику фотонных систем. Квантовая симуляция, как и любое искусство, требует не только инструмента, но и мастерства.

В конечном счете, истинный прогресс будет зависеть от способности выйти за рамки текущих ограничений и найти новые, более эффективные способы использования фотонных ресурсов. Необходимо не просто строить более крупные квантовые компьютеры, а создавать системы, которые будут по-настоящему полезны для решения реальных задач. Иначе, это будет лишь демонстрация возможностей, а не революция в вычислительной технике.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18952.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 14:07

🚀 Квантовые новости