A Google és az XPrize 5 millió dollárt fizetne annak, aki megmondja, mire is kellene használni a kvantumszámítógépeket. Már vannak ötletek.  

A digitális számítógépek évtizedek óta könnyítik meg az információfeldolgozást. A kvantumszámítógépek azonban túlmutatnak mezei társaikon. A kvantum-számítástechnika ígéretes és lendületes ágazat: a McKinsey a következő nagy technológiai trendek egyikeként azonosította. Bár ez önmagában csak egy a feltörekvő kvantumtechnológia három fő területe közül, 2035-re közel 1,3 ezermilliárd dollár értéket képviselhet. Így a befektetők pénztárcája is nagyra nyílik: csak a kormányzati befektetők 34 milliárd dollárnyi invesztíciót ígértek. Az Egyesült Államok kormánya 2022-ben 1,8 milliárdos finanszírozást jelentett be, és ezzel a teljes befektetése 3,7 milliárd dollárra emelkedett. 

Hogyan működik egy kvantumszámítógép? 

A kvantumszámítás a klasszikus számítástechnika, vagyis a laptopunk és az okostelefonunk által használt technológia bitekre épül. A bit az információ egy olyan egysége, amely egy nullát vagy egy egyest tárolhat. Ezzel szemben a kvantum-számítástechnika kvantumbitekre, azaz qubitekre épül, amelyek vagy nullák, vagy egyesek, vagy egyidejűleg lehetnek nullák és egyesek is. A qubitek a nulla és az egyes bármely kombinációját képesek egyszerre reprezentálni – ezt hívják szuperpozíciónak. E szerint egy kvantumrendszer nem egyetlen, konkrét állapotban létezik, hanem több lehetséges lineáris kombinációjában. Például egy elektron egy időben lehet két különböző pályán vagy egy foton két eltérő polarizációs állapotban. 

Amikor egy klasszikus számítógép egy több változót tartalmazó feladatot old meg, minden egyes változó változásakor új számítást kell végeznie, és minden számítás egyetlen út egyetlen eredményhez. A kvantumszámítógépek azonban a szuperpozíció révén több utat is képesek párhuzamosan felfedezni. 

Ráadásul a qubitek kölcsönhatásba léphetnek egymással, ezt nevezzük összefonódásnak. Ez lehetővé teszi a qubitek exponenciális skálázását: két qubit például négy bit információt képes tárolni és feldolgozni, három nyolcat és így tovább. Mindez sokkal nagyobb teljesítményt biztosít a kvantumszámítógépeknek, mint a klasszikus társaiknak. 

A techóriások már most versenyeznek ezen a területen. A Google 2019-ben azt állította, hogy  

kvantumszámítógépe mindössze 200 másodperc alatt megoldott egy olyan feladatot, amely egy klasszikus gépnek 10 ezer évig tartott volna  

(bár ehhez az állításukhoz az akadémikusok szkeptikusan álltak hozzá). 

Még ha a Google állítása pontos is volt, az eredmény inkább elméleti előrelépés volt, mint gyakorlati, mivel a kvantumszámítógépe által megoldott problémának nem volt valós haszna. De rohamosan közeledünk ahhoz az időhöz, amikor ezek valódi hatással lesznek az életünkre. 

Ez mind szép és jó, de hasznos is? 

Bár ígéretesnek tűnik a technológia, mégsem olyan egyértelmű a felhasználásuk, mint például a Makronóm által már korábban górcső alá vett digitális ikrek esetében.  

Március 4-én a Google és az XPrize 5 millió dollárt fizetne annak, aki megmondja, mire is lehet használni a kvantumszámítógépeket. Ryan Babbush, a Google kvantumalgoritmusokért felelős vezetője szerint ez azt jelenti, hogy még nincsenek felhasználási esetek. „Ismerünk néhány olyan alkalmazást, amelyeknél ezek az eszközök igen hatásosak lennének” – mondta. 

Matthias Troyer, a Microsoft Quantum vállalati alelnöke és az Xprize verseny tanácsadó testületének tagja elmondta, hogy „a kvantumszámítógép egy speciális célú gyorsító, és hasznos lehet olyan speciális problémák esetében, amelyek megoldásában a kvantummechanika segíthet”. Szerinte a felhasználási területek közé elsősorban a kémiai ágazatok, az anyagtudomány és a gyógyszeripar fog tartozni. 

1981-ben Richard Feynman fizikus azt mondta, hogy a kvantumvilág teljes komplexitásának szimulálására szolgálhat a technológia. 

Azóta a tudósok zseniális algoritmusokkal rukkoltak elő azért, hogy a kvantumszámítógépeket nem kvantumos feladatok esetében – például adatbázisokban való keresésre vagy a kriptográfia feltörésére – is használhatóvá tegyék. Az adatbázis-keresési algoritmusok azonban nem ígérnek biztonságos sebességnövekedést a belátható jövőben. Ám egy friss tanulmány szerint ezek a komputerek jóval azelőtt képesek lesznek szimulálni a több iparág számára is érdekes kvantumjelenségeket, hogy az említett egyéb alkalmazásokban előrébb jutnának. 

A jövő úttörő technológiája lehet  

Tehát lehetséges, hogy elindultunk egy új kvantumkorszak felé. Íme néhány példa a kvantumelőnnyel rendelkező gépekre, amelyeket a kvantum-számítástechnika kutatói a következő évtizedben várnak.  

Gyógyszeranyagcsere 

A PNAS folyóiratban 2022-ben megjelent tanulmányban a Boehringer Ingelheim gyógyszeripari vállalat, a Columbia Egyetem, a Google Quantum AI és a QSimulate kvantumszimulációs cég együttműködése egy citokróm P450 nevű enzimet vizsgált. Ez felelős az emberi szervezetbe kerülő gyógyszerek nagyjából 70 százalékának metabolizálásáért. Az oxidációs folyamat, amellyel az enzim a gyógyszereket metabolizálja, eredendően kvantumos, oly módon, hogy azt nehéz klasszikusan szimulálni. 

Megállapították, hogy egy néhány millió qubitből álló kvantumszámítógép gyorsabban és pontosabban lenne képes szimulálni a folyamatot, mint a legmodernebb klasszikus technikák. A kutatók szerint erre a területre nemcsak jobb lenne egy kvantumszámítógép, de szükséges is.  

Szén-dioxid megkötése 

A légkörben lévő szén-dioxid mennyiségének csökkentésére az egyik stratégia a megkötés – egy katalizátor a szén-dioxiddal reakcióba lépve olyan vegyületet képez, amely hosszú ideig tárolható. Léteznek szekvenálási stratégiák, de azok nem elég költség- és energiahatékonyak ahhoz, hogy jelentős mértékben csökkentsék a jelenlegi szén-dioxid-kibocsátást. 

Több, a közelmúltban készült tanulmány szerint a közeljövő kvantumszámítógépeinek a klasszikus számítógépeknél pontosabban kellene modellezniük a szén-dioxid különböző katalizátorokkal történő reakcióit. Ha ez igaz, akkor így a tudósok hatékonyabban tudnák megbecsülni a különböző megkötési lehetőségek hatékonyságát. 

Trágyázás 

Napjainkban a legtöbb mezőgazdasági területet ammóniával trágyázzák, amelyet nagy üzemekben, magas hőmérsékleten és nyomáson állítanak elő a Haber–Bosch-eljárás során. 2017-ben a Microsoft Research és az ETH Zürich kutatócsoportja egy olyan alternatív ammóniagyártási módszert – nitrogénmegkötés a nitrogenáz enzim segítségével – vizsgált, amely környezeti hőmérsékleten és nyomáson is működne. 

A kutatók szerint ezt a reakciót klasszikus módszerekkel nem lehet pontosan szimulálni, de egy hagyományos és egy kvantumszámítógép együttes működésével elérhető.  

Alternatív akkumulátorkatódok 

Számos lítiumion-akkumulátor katódjaiban kobaltot használnak. A kobaltbányászatnak van néhány hátránya, beleértve a környezetvédelmi aggályokat. A kobalt egyik alternatívája a nikkel. Egy 2023-ban közzétett tanulmányban a BASF vegyipari gyártó, a Google Quantum AI, a sydney-i Macquarie Egyetem és a QSimulate együttműködése azt vizsgálta, hogy mi kellene ahhoz, hogy egy nikkelalapú katódot, a lítium-nikkel-oxidot kvantumszámítógépen szimulálni lehessen. 

A kutatók szerint a tiszta lítium-nikkel-oxid az előállítása során instabil, és az alapvető szerkezete kevéssé ismert. Az anyag alapállapotának jobb szimulációja birtokában javaslatokat tehetnek egy stabil változat előállításának módszereire. A probléma megfelelő szimulációjához szükséges kvantumszámítási követelmények túl magasak a jelenlegi kvantumszámítógépek számára, de a kutatók arra számítanak, hogy a jövőben létrehoznak egy, a feladathoz megfelelő erősségű gépet. 

Fúziós reakciók 

A National Ignition Facility 2022-ben a címlapokra került az első olyan inerciális fúziós reakcióval, amely több energiát termelt, mint amennyit közvetlenül beletettek. Az inerciális fúziós reakcióban a trícium-deutérium keveréket lézerrel addig hevítik, amíg plazmává nem alakul, és ennek következtében beindul a fúziós reakció. Ezt a plazmát rendkívül nehéz szimulálni, mondja Babbush, aki részt vett a tanulmányban. „Az Energiaügyi Minisztérium már most is több százmillió, ha nem milliárdnyi CPU-órát használ fel csak egy mennyiség kiszámítására” – mondja. 

Babbush és munkatársai felvázoltak egy algoritmust, amellyel egy kvantumszámítógép a reakciót teljes komplexitásában modellezni tudná. Ehhez, akárcsak az elemkatód-kutatáshoz, több qubitre lenne szükség, mint amennyi jelenleg rendelkezésre áll, de a szerzők úgy vélik, hogy a jövőbeli hardver- és algoritmikus fejlesztések áthidalhatják ezt a problémát. 

Kvantumérzékelők fejlesztése 

A kvantumszámítógépekkel ellentétben a kvantumszenzorokat már használják. Ezek minden más technológiánál pontosabban képesek mérni a mágneses tereket, és már be is vetették többek között az agy szkennelésére és gravitációs mérésekre a geológiai tevékenység feltérképezéséhez. A kvantumszenzorok kimenete a kvantumadat, de jelenleg klasszikus adatokként, hagyományos egyesek és nullák formájában olvassák ki azokat, amelyekből hiányzik a teljes kvantumkomplexitás egy része. 

A Google, a Caltech, a Harvard, a UC Berkeley és a Microsoft együttműködésében készült 2022-es tanulmány kimutatta, hogy ha a kvantumérzékelő kimenete ehelyett egy kvantumszámítógépbe kerül, akkor egy okosalgoritmus segítségével a szenzorból származó adatok exponenciálisan kevesebb példányával tanulhatják meg a releváns tulajdonságokat, felgyorsítva ezzel a kiolvasást.  

Piaci potenciál 

Egy friss kutatás szerint a globális kvantumszámítástechnika-piac mérete 2022-ben 907,16 millió dollár értékű volt, 2028-ra pedig eléri a 6082,38 milliót. 

A kutatás szerint a teljesen skálázott kvantumtechnológia még messze van, de ahogy a kvantum-számítástechnika kiforrottá és könnyebben elérhetővé válik, úgy egyre gyorsabban növekszik az alkalmazó vállalatok száma.  

A hatása már most is érezhető egyes ágazatokban. A pénzügyi szegmens számos szereplője támaszkodik a nagy számítástechnikai teljesítményre a döntéshozatal javítása és az ügyfelek jobb kiszolgálása érdekében. A legígéretesebb felhasználási esetek valószínűleg azok lesznek, amelyek rendkívül összetett és/vagy különösen gyors modelleket igényelnek. Például az értékelésben a legjobb kockázattal korrigált portfólió gyors meghatározásának képessége jelentős versenyelőnyt jelenthet.  

A hitel- és kötvényportfóliók esetében a hitelkockázat pontosabb becslése jobb optimalizálási döntésekhez vezethet. Tágabb értelemben a vállalati pénzügyi tevékenységek esetében javulhat a tőkeallokáció a kockázat nagyságrendjének és jelentőségének megismerése révén, míg a kifizetések és átutalások jobb titkosítással védhetők.  

Jelenleg a kvantum-számítástechnikai piac nagyrészt a K+F-szegmensre összpontosít. Ha sikerül áttörést elérni az olyan alapvető kihívásokban, mint a kvantumbit minősége, a kvantumhiba-javító algoritmusok és a kvantumbit-ellenőrzés, a piac mérete a jövőben gyors növekedést ér el.