שילוב בין מחשוב קוונטי לקלאסי מאפשר לראשונה התאמה ישירה בין סימולציה למדידות פיזיקליות – צעד משמעותי בדרך להפיכת המחשוב הקוונטי לכלי מדעי מעשי
מחשב קוונטי הצליח לעשות משהו שהתחום מבטיח כבר יותר מעשור, ולראשונה גם להוכיח את זה.
במקום עוד הדגמה תיאורטית, חוקרים של IBM הציגו סימולציה של חומר מגנטי שהתאימה ישירות למדידות ניסוייות בפיזיקה של חומר מעובה. זו אולי נשמעת כמו התקדמות נקודתית, אבל בפועל מדובר בקו גבול: מעבר מניסויים שנראים נכונים למודלים שניתן לאמת מול המציאות.
הפער הזה, בין חישוב לניסוי, מוכר היטב לכל מי שעוסק במדעי החומרים. המדידה מגיעה מהמעבדה בדיוק מרשים, אך הפרשנות שלה נשענת כמעט תמיד על מודלים חישוביים שמתקשים לעמוד במורכבות. ככל שהמערכת גדלה, כך מספר האינטראקציות הקוונטיות מתפוצץ אקספוננציאלית, והחישוב הופך לבעיה שאפילו מחשבי על מתקדמים מתקשים לפתור ללא קירובים.
הניסוי הנוכחי בחר להתמקד דווקא במערכת מוכרת: קריסטל מגנטי בשם KCuF3 (עם שלושה אטומי פלואור בכל יחידה). הבחירה הזו אינה מקרית. דווקא משום שמדובר בחומר שנחקר היטב לאורך השנים, ניתן לבחון עד כמה הסימולציה נאמנה למציאות, לא רק אם היא נראית סבירה, אלא אם היא עומדת מול נתוני ניסוי אמיתיים.
ההשוואה בוצעה מול ניסויי פיזור נייטרונים, אחת השיטות המדויקות ביותר לחקר דינמיקה של ספינים במוצקים. אלומות נייטרונים נורות אל החומר, והאופן שבו הן מתפזרות חושף את האינטראקציות הקוונטיות העמוקות שמכתיבות את תכונותיו.
“השימוש במחשב קוונטי כדי להבין טוב יותר את הסימולציות האלו ולהשוות אותן לנתונים ניסוייים היה חלום שלי במשך עשור”, אמר ארנב בנרג’י מאוניברסיטת Purdue. “אני נרגש שהדגמנו לראשונה שאנחנו מסוגלים לעשות זאת.”
הבחירה בפיזור נייטרונים אינה רק עניין של דיוק מדעי, אלא גם של רגישות ייחודית לתופעות שקשה למדוד בדרכים אחרות. בניגוד לשיטות ספקטרוסקופיה קלאסיות, נייטרונים מגיבים ישירות למומנטים המגנטיים של האלקטרונים, ולכן מאפשרים למפות לא רק מבנה סטטי אלא גם את הדינמיקה של האינטראקציות בתוך החומר.
המשמעות היא שההתאמה בין הסימולציה לניסוי אינה מקרית, אלא נבחנת מול אחד המדדים המחמירים ביותר הקיימים בתחום.
הסיבה לכך עמוקה: כדי לתאר מערכת קוונטית, יש צורך לעקוב אחרי מספר עצום של מצבים אפשריים בו זמנית. במחשב קלאסי, כל חלקיק נוסף מכפיל את המורכבות עד שהמודלים קורסים לתוך קירובים גסים.
כאן בדיוק נמצא היתרון של המעבד הקוונטי:
הוא לא מנסה לתרגם את הפיזיקה לשפה של אפסים ואחדים, אלא מייצג אותה ישירות באמצעות אותם חוקי טבע שמכתיבים את התנהגות החומר מלכתחילה.
הוא לא מתרגם את הפיזיקה, הוא מריץ אותה.
ובכל זאת, עד לאחרונה זו הייתה יותר הבטחה מאשר כלי עבודה. סימולציות קוונטיות הצליחו להדגים עקרונות, אך נשענו על השוואות למודלים אחרים או לבעיות מצומצמות. השאלה האם ניתן לסמוך עליהן כאשר הן פוגשות את המציאות נותרה פתוחה.
כאן מגיעה נקודת השינוי.
במקום להשוות מודל למודל, החוקרים השוו את תוצאות הסימולציה ישירות לנתוני ניסוי. ההתאמה בין הספקטרום שחושב במחשב הקוונטי לבין זה שנמדד בפועל אינה רק קרובה, היא מספיקה כדי להיחשב כייצוג פיזיקלי אמין.
“זו ההתאמה המרשימה ביותר שראיתי בין נתונים ניסוייים לסימולציה של קיוביטים”, אמר אלן שיי מהמעבדה הלאומית בלוס אלמוס. “זה בהחלט מעלה את הרף למה שניתן לצפות ממחשבים קוונטיים.”
זה אולי נשמע כמו צעד קטן, אבל עבור התחום מדובר בקו גבול ברור.
ועדיין, חשוב להבין, זה לא ניצחון של הקוונטי על הקלאסי.
להפך. אחד ההיבטים המרכזיים של התוצאה הזו הוא השילוב בין השניים. הסימולציה לא התבצעה רק על מחשב קוונטי, אלא כחלק מזרימת עבודה משולבת שבה מחשוב קלאסי ומחשוב קוונטי עובדים יחד.
בפועל, מה שמאפשר את רמת הדיוק הזו אינו רק המעבד הקוונטי עצמו, אלא האופן שבו הוא משתלב בתוך תהליך חישובי רחב יותר. חלקים מהבעיה, כמו הכנת הנתונים, אופטימיזציה של פרמטרים או עיבוד תוצאות, מבוצעים באמצעים קלאסיים, בעוד שהשלבים שבהם נדרש ייצוג של אינטראקציות קוונטיות מורכבות מועברים למחשב הקוונטי.
החלוקה הזו אינה רק פתרון זמני, אלא מודל עבודה שמתחיל להתבסס, מערכת היברידית שבה כל סוג מחשוב מטפל במה שהוא יודע לעשות טוב יותר. במקום להמתין למחשב קוונטי מושלם, הגישה הזו מאפשרת כבר היום להתמודד עם בעיות שלא היו נגישות קודם.
מאחורי ההתקדמות הזו עומדים גם שיפורים טכנולוגיים פחות זוהרים אך קריטיים, ירידה בשיעורי השגיאה בין קיוביטים, יציבות גבוהה יותר של המעגלים ואלגוריתמים שמתאימים טוב יותר למערכות פיזיקליות אמיתיות.
המשמעות רחבה יותר מהניסוי עצמו. היכולת לדמות חומרים ברמת אמינות גבוהה היא אחת המטרות המרכזיות של מחשוב קוונטי, משום שהיא נוגעת ישירות בתחומים כמו פיתוח מוליכי על, חומרים לאגירת אנרגיה ואף גילוי תרופות.
אם ניתן לצמצם את הפער בין מודל למציאות, ניתן גם לקצר את הדרך בין רעיון ליישום.
ועדיין, יש כאן גם מגבלות פחות מדוברות. התוצאות רגישות מאוד לאיכות החומרה ולרמות הרעש במערכת, והסקייל שבו ניתן לבצע סימולציות עדיין מוגבל. מעבר ממערכת יחסית נקייה כמו KCuF3 לחומרים מורכבים יותר צפוי להיות אתגר משמעותי.
במילים אחרות, ההצלחה הזו לא מבטלת את הפער, היא פשוט מצמצמת אותו בצורה מדידה.
ייתכן שהמשמעות החשובה ביותר של הניסוי הזה אינה התוצאה עצמה, אלא השינוי באופן שבו מודדים הצלחה בתחום. פחות דגש על כמה קיוביטים יש או כמה מהר מחשבים, ויותר על שאלה פשוטה יותר, האם אפשר לסמוך על התוצאה.
ובמובן הזה, מחשוב קוונטי מתחיל לעבור מבחן אחר לגמרי, לא של יכולת אלא של אמינות.
איור Results of a neutron scattering experiment (left) and an IBM :1 quantum computer-aided simulation of the experiment (right) קרדיט: IBM
Fine-Resolution Fermi Chopper Spectrometer, SEQUOIA, BL-17, Spallation Neutron Source (SNS), October 9, 2008.
מבוסס על הודעת IBM ומחקר משותף עם Oak Ridge National Laboratory, Purdue University ומוסדות נוספים בארה״ב
מה זה פיזור נייטרונים, ולמה זה חשוב?
פיזור נייטרונים הוא אחת השיטות המדויקות ביותר לחקר חומרים ברמה האטומית.
במהלך הניסוי, אלומת נייטרונים נורית אל החומר, והאופן שבו החלקיקים מתפזרים חושף מידע על מבנהו ועל הדינמיקה הפנימית שלו.
בניגוד לשיטות אחרות, נייטרונים רגישים במיוחד לאינטראקציות מגנטיות, ולכן מאפשרים למדוד את התנהגות הספינים של האלקטרונים, שהם הבסיס לתכונות מגנטיות ולתופעות קוונטיות רבות.
המשמעות היא שלא מדובר רק בתמונה סטטית של החומר, אלא במדידה שמאפשרת להבין כיצד הוא מתנהג בזמן אמת, ברמה הקוונטית. לכן, התאמה בין סימולציה חישובית לבין נתוני פיזור נייטרונים נחשבת לאחד המבחנים המחמירים ביותר לדיוק מדעי.
תמונת שער: A photograph of the front view of IBM Quantum System Two in Poughkeepsie, New York
קרדיט: IBM
