Kvantno računalništvo obljublja preboj na številnih področjih – od razvoja novih zdravil in materialov, do optimizacije kompleksnih logističnih sistemov. Na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani (FRI) že danes raziskujemo in poučujemo o tej tehnologiji prihodnosti, zato vam na Svetovni kvantni dan, 14. aprila, na kratko predstavljamo naše aktivnosti.

Zakaj kvantno računalništvo?

Za razliko od klasičnih računalnikov, ki podatke obdelujejo z ničlami in enicami, kvantni računalniki izkoriščajo pojave kvantne fizike, kot so superpozicija in prepletenost. To jim omogoča, da določene naloge rešujejo bistveno hitreje kot klasični algoritmi. Kvantno računalništvo je še posebej obetavno na področjih, kjer je kompleksnost problemov izredno visoka – na primer pri simulaciji molekul v kemiji in farmaciji, pri sintezi novih materialov, ali pri reševanju optimizacijskih problemov v logistiki in planiranju.

V zadnjih petih letih razvoj kvantnega računalništva pospešeno napreduje – tako v eksperimentih kot v teoriji. Na eksperimentalni strani se razvijajo različne kvantne platforme, kot so superprevodni hladni atomi in fotonski kvantni računalniki. Na teoretični strani pa raziskovalci razvijamo nove kvantne algoritme, metode za korekcijo napak ter programske prevajalnike, ki omogočajo učinkovitejše izvajanje kvantnih programov.

Prispevek FRI: od teorije do algoritmov

Na FRI se osredotočamo na razvoj novih algoritmov, prevajalnikov in programske opreme za kvantne računalnike. Eden od naših ključnih dosežkov je variacijski kvantni adiabatski izrek, ki združuje adiabatsko kvantno računanje z novejšimi klasičnimi in kvantnimi pristopi, vključno z modelom kvantnega računanja z meritvami.

Ta izrek odpira več pomembnih raziskovalnih smeri in vprašanj:

• razvoj novih kvantno navdahnjenih klasičnih algoritmov, ki pomagajo bolje razumeti razliko med klasičnim in kvantnim računanjem,
• povezovanje klasičnih in kvantnih variacijskih pristopov,
• oblikovanje novih optimizacijskih kvantnih algoritmov, ki niso omejeni le na standardni kvadratični binarni optimizacijski model.

Kvantna fizika in umetna inteligenca

Na FRI povezujemo tudi kvantno fiziko z metodami umetne inteligence. Na primer, razvijamo algoritme strojnega učenja, ki omogočajo avtomatsko iskanje hidrodinamskih enačb gibanja kvantnih sistemov. Globoke nevronske mreže pa uporabljamo za natančno numerično simulacijo večdimenzionalnih kvantnih pojavov.

Zanimivo je tudi, da metode iz kvantne fizike prenašamo v strojno učenje. Uporaba tenzorskih mrež pri tako imenovanem pozitivno neoznačenem učenju je eno od področij, kjer smo razvili najboljše metode za analizo kategoričnih podatkov.

Izobraževanje novih generacij kvantnih navdušencev

Pri predmetu Nekonvecionalne platforme metode in platforme procesiranja so študentom FRI predstavljene osnove kvantnega računalništva, v nadaljevanju pa predmeta Tenzorske mreže za strojno učenje in Kvantno strojno učenje na razumljiv način predstavita najnovejše raziskovalne dosežke.

Letos med počitnicami na Poletni šoli FRI organiziramo poljudno delavnico "Kvantno računalništvo za telebane", ki je namenjena srednješolcem. V njej bomo kvantne pojave predstavili brez zapletenih enačb, na slikovit in intuitiven način, ki je dostopen vsakomur.

Gledamo v prihodnost

Čeprav je težko natančno napovedati, kdaj bo kvantno računalništvo prineslo oprijemljiv vpliv na gospodarstvo, je jasno, da bo to področje igralo ključno vlogo v prihodnjih desetletjih. Na FRI verjamemo, da je ključnega pomena ne le razvijati novo tehnologijo, ampak tudi izobraževati in povezovati ljudi, ki bodo to znanje znali uporabiti – bodisi v sodelovanju s podjetji bodisi pri ustanavljanju lastnih zagonskih podjetij, predvsem na področju algoritmov in kvantnih prevajalnikov.