Китайские исследователи представили новую итерацию своего фотонного квантового компьютера «Цзючжан» (Jiuzhang). Четвёртая версия системы демонстрирует вычислительную мощность, возросшую на порядок по сравнению с предшественниками. Если в 2020 году «Цзючжан 1.0» стал важной вехой в доказательстве концепции квантового превосходства, то актуальная модель способна выполнять специфические синтетические расчеты за доли секунды — задача, для решения которой классическим суперкомпьютерам потребовалось бы время, превышающее длительность жизни Вселенной.
Разработкой платформы «Цзючжан 4.0» занималась команда учёных из Китайского научно-технического университета (USTC). Согласно материалам, опубликованным в журнале Nature, система специализируется на задаче Гауссовой бозонной выборки (GBS). Это специализированный фотонный процессор: в отличие от универсальных квантовых компьютеров, он оптимизирован для узкого класса сложных математических задач. По заявлению авторов, производительность системы кратно превосходит показатели самых мощных классических вычислительных комплексов, включая американский суперкомпьютер El Capitan.
Технические характеристики и архитектура
Архитектура «Цзючжан 4.0» опирается на использование 1024 высокоэффективных сжатых квантовых состояний света. Гибридная пространственно-временная структура формирует 8176 оптических мод. Это значительный скачок: если предыдущая версия «Цзючжан 3.0» оперировала 255 фотонами, то новая система работает с массивами до 3050 фотонов.
Установка включает программируемую интерференционную схему, нелинейные оптические элементы и высокочувствительные детекторы одиночных фотонов. Благодаря оптимизации синхронизации каналов и снижению потерь, время генерации одного результата сокращено до 25,6 мкс. Такая скорость позволяет практически мгновенно формировать статистически значимые выборки данных.
Квантовое превосходство и перспективы
По оценкам разработчиков, для классической симуляции вычислений «Цзючжан 4.0» методом тензорных матриц потребовалось бы более 10^42 лет. Столь колоссальные цифры подтверждают новый уровень квантового превосходства, достигнутый китайской научной школой.
Стоит отметить, что квантовые системы сегодня всё чаще находят реальное применение за пределами синтетических тестов. Алгоритмы, используемые в задаче Гауссовой бозонной выборки, востребованы при моделировании молекулярных взаимодействий (например, при изучении сворачивания белков и синтезе РНК), в теории графов, а также в задачах машинного обучения. Так, еще версия «Цзючжан 3.0» в 2023 году доказала свою эффективность в распознавании образов, в частности при обработке рукописных текстов. Исследователи уверены, что практическое использование фотонных вычислителей станет следующим этапом развития технологии.
