Fragen und Antworten: Geordie Rose von D-Wave

Am 13. Februar behauptete D-Wave Systems, ein Startup mit Sitz in Burnaby, British Columbia, den weltweit ersten kommerziellen Quantencomputer demonstriert zu haben.

Quantenkälte: Der 16-Qubit-Prozessor von Orion ist im oberen Bild zu sehen. Es verwendet ein supraleitendes Metall namens Niob. Beim Abkühlen auf 5 Millikelvin oder 0,005 Grad über dem absoluten Nullpunkt bilden die Elektronen im Niob-Supraleiter Teilchen, die Cooper-Paare genannt werden, die denselben Quantenzustand einnehmen können. Ein Leiden Cryogenics Verdünnungskühlschrank (unteres Bild) wird verwendet, um den Orion-Chip so weit zu kühlen, dass die Elektronen in seinem Niob-Halbleiter in einen Quantenzustand übergehen.

Im Computer History Museum in Mountain View, Kalifornien, zeigte Geordie Rose, der Gründer und Chief Technology Officer des Unternehmens, wie der Orion-Computer in einer Datenbank nach einem Protein suchen und die beste Übereinstimmung finden kann, um die optimale Sitzordnung für die Gäste zu entdecken eine Hochzeitsfeier und lösen Sie ein Sudoku-Rätsel.

Quantencomputing, das erstmals Anfang der 1980er Jahre von den Physikern Paul Benioff und Richard Feynman vorgeschlagen wurde, nutzt die seltsamen Mehrdeutigkeiten der Quantenmechanik aus. Nach den Gesetzen der Quantenmechanik kann der Zustand eines Teilchens wie eines Elektrons unentschieden sein: Es kann ein- oder ausgeschaltet sein, sich nach oben oder unten drehen.

In einem Quantencomputer kann daher jedes Quantenbit an Information – oder Qubit – unfixiert sein, eine bloße Wahrscheinlichkeit; dies wiederum bedeutet, dass ein Qubit auf mysteriöse Weise gleichzeitig den Wert eins oder null haben kann, ein Phänomen, das Superposition genannt wird. Zwei Qubits können somit vier verschiedene Werte darstellen (00, 01, 10 und 11 in binärer Notation); vier Qubits können sechzehn Werte darstellen; und so weiter. Theoretisch könnte ein Quantencomputer in weniger als einer Minute Probleme lösen, für deren Lösung ein klassischer Computer Jahrtausende brauchen würde.

Bis heute waren die meisten Quantencomputer mehr oder weniger erfolgreiche wissenschaftliche Experimente. Keines hat mehr als 12 Qubits genutzt, und die Probleme, die die Maschinen gelöst haben, waren trivial. Quantencomputer waren komplizierte, knifflige Maschinen, die empfindliche Laser, Vakuumpumpen und andere exotische Maschinen verwenden, um ihre Qubits zu hüten.

D-Wave (das 44 Millionen US-Dollar von Investoren wie der Risikokapitalgesellschaft Draper Fisher Jurvetson aufgebracht hat) behauptet, dass es gelungen ist, einen praktischen Quantencomputer zu bauen, indem er ein einfaches Design verwendet, das von Technologien abgeleitet wurde, die bereits zur Herstellung von Standard-Computerchips verwendet werden. Das Unternehmen beschreibt den Orion als adiabatischen 16-Qubit-Quantencomputer, der um einen Chip aus einem Metall namens Niob herum gebaut ist, das bei ausreichender Kälte zu einem Supraleiter wird. In einem Bad aus flüssigem Helium auf fast -273 °C abgekühlt, bilden die Elektronen im Niob-Supraleiter Teilchen, sogenannte Cooper-Paare, die den gleichen Quantenzustand einnehmen können, wodurch der Orion Quantenalgorithmen berechnen kann.

Herb Martin, CEO von D-Wave, sagt, dass dieses unkomplizierte Design es dem Orion ermöglichen wird, noch in diesem Jahr auf eine 512-Qubit-Maschine und bis Mitte 2008 auf einen 1.024-Qubit-Computer zu skalieren.

Aber Informatiker, die sich auf Quantencomputer spezialisiert haben, standen der Demonstration von D-Wave zutiefst skeptisch gegenüber. D-Wave lieferte keine Beweise, um seine Behauptungen zu untermauern: Es hat nur die skizzenhaftesten Details über das Innenleben von Orion veröffentlicht. Was Informatiker wissen, beeindruckt sie nicht.

Scott Aaronson, theoretischer Informatiker am Institute for Quantum Computing in Waterloo, Ontario, und Autor eines viel gelesenen Blogs namens Shtetl-optimiert , begann die Obloquien, als er den Orion als so nützlich bei der Lösung von Problemen anprangerte wie ein Roastbeef-Sandwich.

Über die Behauptungen von Geordie Rose, den ersten praktischen Quantencomputer gebaut zu haben, schrieb Aaronson in einer E-Mail: Was auch immer D-Wave getan haben könnte oder nicht, dies kann sofort als Hype zurückgewiesen werden. Wenn er mit „praktisch“ meint, praktische Probleme schneller lösen zu können als bestehende klassische Computer, dann ist dies eindeutig falsch. Wenn er meint, winzige Demonstrationsprobleme lösen zu können, wurde er von vielen Leuten geschlagen. Ich kann mir also keine Interpretation vorstellen, unter der er die Wahrheit sagt.

Aaronsons mürrischer Ton war typisch. Umesh Vazirani, Professor für Informatik an der University of California, Berkeley, sagte, D-Wave führt die Öffentlichkeit in die Irre, indem es ihr Gerät als „praktischen Quantencomputer“ bezeichnet , etwas, das D-Wave nicht erreicht hat.

Etwas löste die Probleme bei der Demonstration, aber es muss nicht unbedingt ein Quantencomputer sein. Insbesondere Informatiker wissen nicht, wie gut der Orion das Crescendo von Fehlern korrigiert, das durch thermisches Rauschen und die Dekohärenz von Qubits verursacht wird, die mit jeder Quantenberechnung einhergehen. Diese Fehler müssen sorgfältig verwaltet werden, wenn ein Quantencomputer funktionieren soll. In der Tat, nach Ansicht aller Informatiker, denen Technologieüberprüfung sprach, da der Orion als ziemlich langsamer analoger Computer funktionieren kann, ist es möglich, dass der Orion überhaupt keine Quantenoperationen durchführte, als er im Computer History Museum demonstriert wurde.

Hat D-Wave wirklich einen 16-Qubit-Quantencomputer implementiert oder dekoheren ihre Qubits so schnell, dass sie praktisch einen klassischen Algorithmus implementieren? fragte Vazirani. D-Wave hat keine Beweise für die erste Möglichkeit gegenüber der zweiten vorgelegt.

Die großzügigsten Quantencomputing-Wissenschaftler werden einräumen, dass D-Wave ein interessantes Wagnis eingegangen ist.

Ich weiß nicht viel über Wirtschaft, aber ich kann mir vorstellen, dass die Argumentation bei D-Wave etwa wie folgt ist, sagte Seth Lloyd, Professor für Maschinenbau am MIT, der das erste technisch machbare Design für einen Quantencomputer vorschlug. Sagen wir, die Chancen stehen 10 zu 1 gegen das Funktionieren des adiabatischen Quantencomputers, also wird das Unternehmen wahrscheinlich scheitern. Aber wenn es gelingt, werden sie aufräumen. Was D-Wave macht, wird wahrscheinlich nicht erfolgreich sein, aber es ist nicht weltfremd.

Wir haben Geordie Rose gebeten, den Orion gegenüber seinen Kritikern zu verteidigen.

Jason Pontin : Haben Sie tatsächlich den ersten praktischen Quantencomputer der Welt demonstriert?

Georgy Rose : Ja.

JP : Nun, das ist unverblümt. Ist ein wirklich fehlertoleranter adiabatischer Computer ein Quantencomputer?

GR : Ja.

JP : Das wirft diese Frage auf, fürchte ich: Ist der Orion fehlertolerant?

GR : Ja, so ist es.

JP : Wirklich?

GR : Wenn Sie möchten, dass ich das näher erläutere, kann ich das.

JP : Das wäre nett.

GR : Hier gibt es zwei verschiedene Konzepte. Bei der Fehlertoleranz geht es in erster Linie darum, ob der Prozessor auch bei Fehlern weiterhin so funktioniert, wie er konzipiert wurde. In dem System, das wir während der Demo betrieben haben, hatte der Chip 2 von 56 defekten Komponenten, und das Ding funktionierte trotz dieser Fehler einwandfrei. Der Orion ist also absolut fehlertolerant. Keine Frage. Das haben wir bewiesen. Aber ich denke, Sie fragen wirklich nach Dekohärenz.

JP : Ich bin.

GR : Das Vorhandensein von Rauschen in einem Quantencomputer kann Fehler verursachen. Wenn Sie einen Quantencomputer kohärent betreiben möchten, um alles tun zu können, was ein Quantencomputer möglicherweise kann, müssen Sie Fehler aktiv beseitigen. In unserem Ansatz, dem adiabatischen Modell, unterscheidet sich die Physik des Geräts deutlich von herkömmlichen Quantencomputern wie Gattermodellen. Damit bei unserem Ansatz überhaupt ein Fehler passieren kann, müssen Sie eine bestimmte Energiemenge liefern, die Physiker als Energielücke bezeichnen. Wenn das Geräusch nicht mindestens so viel Energie hat, kann es nichts Schlimmes anrichten. Wenn Sie also nicht diese Energiemenge bereitstellen, gibt es eine natürliche Lücke, die das System vor Lärm schützt. Es ist bekannt, dass adiabatische Quantencomputer viel robuster gegenüber Rauschen sind als andere Ansätze.

JP : Behaupten Sie wirklich, dass der Orion NP-vollständige Probleme lösen kann? [NP-vollständige Probleme, von denen das bekannteste das Travelling-Salesman-Problem ist, sind die schwierigsten Probleme der Komplexitätstheorie, für die eine Lösung effizient verifiziert werden kann. Sie sind im wirklichen Leben sehr verbreitet und schwer zu lösen, da ihre Lösung anscheinend jede Permutation einer Menge von Variablen erfordert, was Zeit in Anspruch nimmt, die mit der Anzahl der Variablen exponentiell ansteigt. Informatiker bezweifeln, dass NP-vollständige Probleme in angemessener Zeit gelöst werden können. Rose hat Kontroversen ausgelöst, indem sie behauptete, dass der Orion ungefähre Lösungen schaffen könnte, die für das Geschäft gut genug sind.]

GR : Es löst sie in dem Sinne, dass es ungefähre Lösungen für Dinge liefert, die in dem Sinne gut sind, dass sie die Anforderungen des Benutzers erfüllen. Diese Problemklassen sind in der Wirtschaft allgegenwärtig. Es wird vermutet, dass keine Maschine, gleich welcher Art, diese Art von Problemen, zumindest im schlimmsten Fall, effizient und exakt lösen kann. Aber das ist eine zu restriktive Definition dessen, was Lösen bedeutet. Wenn ein Unternehmen eines dieser Probleme in seinen täglichen Betrieb eingebettet hat, verwendet es im Allgemeinen eine sogenannte Heuristik, um es zu lösen, d. h. eine Reihe von Faustregeln, die schnell gute ungefähre Lösungen liefern. Unsere Maschine steht in Konkurrenz zu diesen Heuristiken. Wir behaupten nicht, dass wir Worst-Case-Probleme genau und effizient lösen können, nein – aber wir sind behauptet, dass dieses Ding konkurrenzfähig sein und schließlich alle herkömmlichen Ansätze bei der Lösung dieser Probleme übertreffen wird.

JP : Ich bin kein Mathematiker, aber ich spiele einen im Fernsehen. Was ist mit dem PCP-Theorem, das besagt, dass eine Näherungslösung in diesen Fällen genauso schwierig ist wie die beste Lösung?

GR : Es hängt davon ab, was Sie mit ungefähr meinen.

JP : Nun, sag mir was Sie ungefähr bedeuten. Verwendet Geordie Rose Näherungswerte in einem besonderen Sinne, die sonst niemand verwendet?

GR : Ungefähr bedeutet in der Informatik etwas Bestimmtes. Es ist nicht die Art und Weise, wie der Begriff in der Wirtschaft konventionell verwendet wird. Angenommen, Sie müssen noch eine Route durch eine Reihe von Städten auswählen –

JP : Das Handelsreisende-Problem?

GR : Ja, zum Beispiel. Jeder Weg ist eine Lösung. Jede Route ist auch ein ungefähr Lösung. Wie gut die ungefähre Lösung ist, ist irgendwie der Unterschied zwischen der, die Sie haben, und der bestmöglichen. Je besser die Lösungen werden, desto weniger ungefähr werden sie. Was Informatiker in diesen Fällen mit Näherung meinen, ist also etwas sehr Spezifisches darüber, wie groß die Näherung ist, und sie neigen dazu, etwas zu meinen, das sehr nahe an exakt ist.

JP : Sie meinen, wenn Sie ungefähr in diesem Sinne verwenden, verwenden Sie das Wort so, wie es Geschäftsleute verwenden würden und nicht wie es Informatiker verwenden?

GR : Es ist der gleiche Sinn, den die Leute heute verwenden, wenn sie diese Probleme lösen. Sie brauchen eine Lösung; Sie würden eine Lösung bevorzugen, die die bestmögliche Lösung mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen darstellt, und das ist per Definition eine Näherungslösung. Sie möchten, dass es besser wird, aber diese Dinge stehen Ihnen aufgrund der Natur des Problems nicht zur Verfügung. Diese spezielle Maschine, die wir gebaut haben, ist also so konzipiert, dass sie mit den Maschinen konkurrieren kann, die diese Art von Lösungen bieten.

JP : Scott Aaronson sagte, der Orion sei so nützlich wie ein Roastbeef-Sandwich. Sie empfinden das offensichtlich als beleidigend; aber würden Sie nicht zugeben, dass Ihr Computer nicht sehr nützlich ist, da er Probleme langsamer löst als ein klassischer Computer?

GR : Der Zweck der Demo bestand nicht darin, die Leistungsüberlegenheit gegenüber herkömmlichen Systemen eins zu eins zu demonstrieren. Der Zweck war es, einen System-Proof-of-Concept zu erstellen und kommerziell relative Anwendungen auf einem Quantencomputer auszuführen, was noch nie zuvor gemacht wurde – nicht einmal annähernd. Das liegt weit über dem Stand der Technik. In Bezug auf die tatsächliche Zeit, die zur Lösung von Problemen benötigt wird, ist Orion in seiner derzeitigen Form also etwa 100-mal langsamer als ein PC, auf dem die besten Algorithmen ausgeführt werden. Wenn Sie ein Experte wären, könnten Sie einen guten Algorithmus im Web definieren, 1.000 US-Dollar für einen PC ausgeben und das System um den Faktor 100 übertreffen. In diesem Sinne hat Scott also recht, obwohl es nicht darum geht.

JP : Nun, was ist dann der Sinn?

GR : Es geht darum, dass die Demonstration einen klaren Weg von unserem heutigen Stand in die Zukunft zeigt. Diese zukünftigen Maschinen werden deutlich besser sein.

JP : 2008 soll eine 1.024-Qubit-Maschine demonstriert werden?

GR : Ja, bis Mitte 2008. Aber vorher werden wir ein Online-System für die Leute haben, für das sie Anwendungen programmieren können.

JP : Das scheint unplausibel schnell. Wie wirst du es machen?

GR : Nun, es gibt drei Dinge, die getan werden müssen.

Der erste ist, dass das Design, das Sie für den Prozessor verwenden, insbesondere die Eingabe-Ausgabe-Systeme, nicht nur im Prinzip, sondern in der Praxis skalierbar sein muss. Die meisten Vorschläge für Quantencomputing-Architekturen, ja alle bisher, sind in diesem Sinne nicht skalierbar. In unserem Fall glauben wir, einen Weg zu echter Skalierbarkeit in der Hardware gefunden zu haben. Das Wichtigste, was gelöst werden muss, ist die Frage, wie Sie Informationen in den Chip und aus ihm herausbekommen. Wir denken, wir haben einen Weg gefunden, dieses Problem zu umgehen.

Die zweite Sache ist, wie Sie es bauen, und das ist ein Herstellungsproblem. Der gewählte Ansatz liegt unter anderem darin begründet, dass die Schaltungen, die wir als Grundlage für diese Dinge verwenden, mit Standard-Halbleiterverfahren entworfen, gebaut und getestet werden können. Wir müssen also keine neue Fertigungstechnologie erfinden, außer den Prozess überhaupt zum Laufen zu bringen.

Die dritte Frage, die wahrscheinlich am schwierigsten zu beantworten ist, lautet: Wird er tatsächlich weiterhin als Quantencomputer funktionieren, da wir ihn bauen und Informationen ein- und aussenden können? Dies ist ein Punkt, den wir derzeit einfach nicht beantworten können, da niemand in der Lage war, Systeme auf dieser Ebene mit irgendeiner Vorhersagefähigkeit zu modellieren. Es ist zu kompliziert. Das ist eine Frage, die nur empirisch beantwortet werden kann. Unsere Philosophie lautet also, jeden Monat einen neuen Prozessor zu erstellen. Sagen wir, wir haben 12 Generationen pro Jahr, etwas scheint nicht zu funktionieren; Wir können es durch iteratives Redesign beheben.

JP : Wie unterscheidet sich Ihr kommerzieller Ansatz von dem der Akademie?

GR : Der Ansatz des Akademikers ist nicht unbedingt schlechter als unserer, aber er ist anders. Unser Ansatz besteht darin, so viele Qubits wie möglich auf einen Chip zu werfen, echte Probleme zu lösen und dann die Leistung dieser Probleme als Metrik zu verwenden, mit der Sie beurteilen können, was besser und was schlechter ist. Wenn Sie also die Leistungsfähigkeit der Maschine erhöhen, erhöhen Sie die Fähigkeit der Maschine, Probleme schneller und größere Probleme zu lösen. Im Vergleich zu den akademischen Ansätzen ist unsere schnell und schmutzig, obwohl ich denke, dass sie nicht weniger vorsichtig ist.

JP : Was könnte ich mit einem 1.024-Qubit-Quantencomputer machen?

GR : Es gibt viele, viele existierende kommerzielle Anwendungen, die eine optimale Lösung für ein Problem mit vielen Variablen erfordern. Beim Chipdesign beispielsweise sind viele der Probleme, die mit der Verifizierung des Hardwaredesigns zu tun haben, dieser Art. Auch im Financial Engineering gibt es viele Anwendungen, die Investmentbanken mit großem Interesse mit uns verfolgen: Dinge wie Portfoliooptimierung, Risikoreduzierung, Auswahl und Bepreisung von Derivaten. Darüber hinaus ist jedes einzelne Scheduling-Problem, das weltweit existiert, eines dieser Probleme. Sie können sich jemanden wie eine Fluggesellschaft oder eine Bundes-Regierungsorganisation vorstellen, die viele Leute einplanen musste, bei denen es alle möglichen Fragen gibt, wer wo arbeitet und wer Zugang zu was und warum bekommt. Diese Probleme schaffen diese massiven Konfliktlösungsszenarien, die heutzutage einfach nicht mehr zu bewältigen sind. Sie sind in der Zeit, in der die Leute sie lösen wollen, zu schwer zu lösen. Ich denke, dass es in Zukunft so aussehen wird, dass jeder, der eine bedeutende Planung, Routing, Planung, Anwendung hat – all dies Anwendungen werden auf unsere Maschinen portiert, die online verfügbar sein werden.

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