Dwa kamienie milowe w badaniach nad komputerami kwantowymi — znaczne postępy w wydajności korekcji błędów oraz pierwsza eksperymentalna weryfikacja kluczowego założenia skalowania — istotnie zmieniły szanse na to, że sprawny komputer kwantowy powstanie w ciągu najbliższej dekady, według Shinobiego, piszącego w najnowszym wydaniu drukowanym Bitcoin Magazine, The Quantum Issue. Autor ostrzega, że ani powszechność, ani łatwy dostęp nie są gwarantowane, ale możliwości pojawienia się sprawnych maszyn w niedalekiej przyszłości nie należy odrzucać.

Debata o tym, czy komputer kwantowy stanowi realne zagrożenie dla sieci Bitcoin, trwa od ponad dekady. Pytanie zakorzenione jest w sposobie, w jaki Bitcoin się zabezpiecza: wydawanie środków wymaga cyfrowego podpisu na krzywej eliptycznej — rodzaju problemu matematycznego, który algorytm Shora mógłby w zasadzie złamać na wystarczająco wydajnej maszynie kwantowej — podczas gdy hashowanie SHA-256, na którym opiera się kopanie, uważane jest za znacznie bardziej odporne, ponieważ algorytm Grovera oferuje jedynie kwadratowe przyspieszenie. Już ponad 13 lat temu był to poważny temat rozmów, kiedy Shinobi po raz pierwszy odkrył Bitcoina. Od tego czasu nastąpił znaczny postęp zarówno w teorii, jak i w rzeczywistej inżynierii. Nie oznacza to z natury, że technologia osiągnie powszechność, a nawet względnie łatwy dostęp dla podmiotów z dużym kapitałem. Ale bardzo możliwe, że w niedalekiej przyszłości powstanie kilka sprawnych maszyn.

Postępy w korekcji błędów

Pierwsza istotna poprawa dotyczyła korekcji błędów. Aby uwzględnić nieodłączne szumy towarzyszące pracy w tak mikroskopicznej skali, uzyskanie logicznego kubitu przydatnego w praktyce do obliczeń wymaga użycia wielunych fizycznych kubitów.

Wcześniejszym stanem techniki były kody powierzchniowe (surface codes): sposób wiązania wielu fizycznych kubitów w siatkę i wykorzystywania części z nich jako kubitów kontrolnych, które okresowo „sprawdzają" swoich sąsiadów, aby upewnić się, że nie wystąpiły wewnętrzne błędy w superpozycji (bez kolapsu superpozycji). Puste przestrzenie każdej siatki muszą być wypełnione kubitami kontrolnymi.

To wymaganie dotyczące kubitów kontrolnych tworzy dodatkowy narzut, który może sięgnąć blisko 1 000 fizycznych kubitów na jeden logiczny kubit, a w dużej skale robi się źle, ponieważ kubity kontrolne mogą sprawdzać tylko kubity bezpośrednio obok. Dlatego każda grupa kubitów musi mieć kontrolery rozmieszczone w równych odstępach.

Kody kwantowej kontroli parzystości niskiej gęstości (qLDPC) usuwają to wąskie gardło, pozwalając kubitom kontrolnym sprawdzać inne kubity na dużych odległościach w obrębie urządzenia — albo poprzez ścieżki przewodzące wplecione w celu komunikacji między sekcjami układu, albo przez fizyczne przesuwanie atomów, jak w konstrukcji z neutralnymi atomami. Umożliwiło to dziesięciokrotną redukcję liczby fizycznych kubitów niezbędnych do uzyskania niezawodnego logicznego kubitu.

Dla modelu zagrożeń Bitcoina ten współczynnik narzutu jest kluczowy. Każda maszyna zdolna do uruchomienia algorytmu Shora przeciwko podpisom na krzywych eliptycznych musiałaby być zbudowana z niezawodnych logicznych kubitów, więc liczba fizycznych kubitów zużywanych przez każdy z nich w dużej mierze determinuje skalę zaangażowanego sprzętu. To nie jest postęp do lekceważenia. Może nie oznaczać w pełni funkcjonalnej maszyny robiącej postępy w kierunku większej wydajności, ale reprezentuje istotne zyski wydajności w procesach inżynieryjnych leżących u podstaw produkcji w pełni funkcjonalnego komputera kwantowego.

Postępy w dowodzeniu podstaw

Drugi kamień milowy dotyczy bardziej fundamentalnego pytania: czy teza, że dodawanie większej liczby fizycznych kubitów prowadzi do redukcji ogólnych szumów w systemie, a nie do ich wzrostu, faktycznie się broni. Na ten pozostaje to w dużej mierze teoria — i warto pamiętać, że do dziś nigdy nie powstał w pełni funkcjonalny komputer kwantowy, który od początku do końca wykonał obliczenia niemożliwe dla komputera klasycznego.

Google przeprowadził eksperyment z użyciem swoich układów Sycamore (a później Willow), aby eksperymentalnie zweryfikować wpływ dodawania większej liczby fizycznych kubitów. Oba to procesory nadprzewodnikowe — ta sama szeroka rodzina sprzętu, której ograniczenia fizycznego rozmieszczenia dotyczy praca nad qLDPC — konująca z konstrukcjami z neutralnych atomów, które organizują dalekodystansowe kontrole błędów poprzez fizyczne przesuwanie atomów. Aby było jasne: nie było to demonstracja wykonywania obliczeń, a jedynie demonstracja przechowywania informacji w pamięci bez jej rozkładu.

Używając logicznych kubitów zbudowanych z pakietu 17 fizycznych kubitów, pakietu 49 i pakietu 101, Google wykazał, że logiczny współczynnik błędów — częstotliwość uszkodzeń danych — spadał wraz ze wzrostem liczby fizycznych kubitów. Test przekroczył krytyczny próg: logiczny kubit utworzony z niezależnych fizycznych kubitów utrzymywał koherencję dłużej niż jakikolwiek pojedynczy fizyczny kubit, z którego był złożony.

Ponownie: to nie jest skok do w pełni funkcjonalnego komputera kwantowego wykonującego obliczenia niemożliwe dla maszyn klasycznych, ale to istotny postęp w dowodzeniu jednego z fundamentalnych założeń leżących u podstaw komputerów kwantowych.

AI

To nie jedyne obszary, w których znajdujemy lepsze rozwiązania w tej dziedzinie. Sztuczna inteligencja stała się ważnym elementem tych systemów. Jest wykorzystywana w samym procesie odczytywania i dekodowania informacji z komputera kwantowego — dużego wąskiego gardła w praktycznym wykorzystywaniu takich maszyn na dużą skalę.

AI służy również do opracowywania nowych algorytmów kwantowych zoptymalizowanych pod te typy maszyn. Biorąc pod uwagę ostatnią falę AI pomagającej rozwiązywać (a nawet obalać istniejące hipotezy) poważne problemy w dziedzinie matematyki, rozważanie możliwości przełomów przyniesionych przez AI nie jest tak odległym skokiem.

AI jest wykorzystywana w ten sam sposób przy projektowaniu fizycznych obwodów kwantowych budowanych w różnych architekturach. To naprawdę złożony problem: znalezienie optymalnego sposobu rozmieszczenia bramek kwantowych w przestrzeni fizycznej, aby zminimalizować szumy na poziomie kwantowym, bez tworzenia tak dużo pustej przestrzeni, by wprowadzać opóźnienia, nieefektywność i inne problemy.

To czynnik, który mógłby znacząco przyspieszyć postęp w rozwiązywaniu niezbędnych problemów fundamentalnych.

Perspektywy na przyszłość

Ostatecznie, w opinii autora, sprowadza się to do jednego pytania: czy założenie, że dodawanie większej liczby fizycznych kubitów redukuje szumy, faktycznie obowiązuje przy obliczeniach i aktywnym manipulowaniu informacją kwantową?

Jeśli to założenie się broni — i nie zostanie eksperymentalnie obalone w niedalekiej przyszłości — to moim zdaniem istnieje bardzo realna perspektywa powstania sprawnego komputera kwantowego w ciągu najbliższych dziesięciu lat. Na ten problem rzucane są ogromne zasoby, a postęp w rozwiązywaniu jego fragmentów jest znaczący choć nie przytłaczający. A jeśli fundamentalnie istnieje sposób, by coś zrobić, ludzie zwykle go znajdują.

Ta niepewność nie dotyczy wyłącznie Bitcoina. Szersza branża bezpieczeństwa zaczęła już działać na rzecz tego ryzyka długoterminowego: w 2024 roku amerykański National Institute of Standards and Technology sfinalizował swoje pierwsze standardy kryptografii postkwantowej, zatwierdzając zamienniki algorytmów klucza publicznego, które duża maszyna kwantowa mogłaby zagrozić. Dla czytelników śledzących tę dziedzinę krótkoterminowe wskaźniki są proste: czy pakiety logicznych kubitów będą się dalej skalować przy spadających współczynnikach błędów i czy eksperymenty przejdą od przechowywania informacji kwantowej do aktywnych obliczeń na niej — dokładnie ten próg autor wskazuje jako otwarte pytanie.

Przesłanie nie brzmi, że czas panikować — ale tej możliwości nie należy lekceważyć.

Ten tekst ukazał się w najnowszym wydaniu drukowanym Bitcoin Magazine, The Quantum Issue, i jest udostępniony jako wczesny rzut oka na idee eksplorowane w całym wydaniu. Po raz pierwszy opublikowało go Bitcoin Magazine, a autorem jest Shinobi.