Kvantdatorerna är här - så förändrar de hela vår värld

Fabriker som lär sig att bygga sig själva. Det här är bara en av många otroliga möjligheter som kvantdatorer öppnar upp för. Häng med på en resa in i superpositionens värld.

Du har säkert hört talas om kvantdatorer. Men vad är det egentligen? Är det science fiction eller finns de redan och hur fungerar de?

De här och många andra frågor är något som Andrew Fursman, VD på 1Qbit och World Economic Forum Technology Pioneer, sprider ljus över under sin föreläsning på SingularityU Nordic Summit i Stockholm.

Kanadensiska 1Qbits mission är att bidra med avancerad maskinvara för att lösa industrins problem, förklarar Andrew Fursman från scen.

– Vi försöker hitta världens mest utmanande beräkningsproblem och koppla dem mot världens mest avancerade beräkningsplattformar.

Andrew Fursman

Hög tid att lära oss om kvantdatorer

Han menar att det är hög tid att fler av oss lär oss om kvantdatorer. Tekniken är nu inne i en mycket expansiv fas.

– Många lägger mycket pengar på att se till att det här ingår i er framtid. Microsoft är ett av de företag som stått i främsta ledet och utvecklat egna maskiner.

Utöver Microsoft är gigantiska aktörer som Intel, IBM och Google mycket aktiva inom kvantdatorer, men det sker inte bara i Nordamerika. Kinesiska Baidu, Alibaba och Tencent utvecklar också datorer som drivs av kvant-information. Det är inte heller enbart företag som investerar och forskar, regeringar jorden runt lägger pengar på det här.

– Nyligen investerade Kinesiska staten tio miljarder dollar på ett forskningscenter för kvantinformation. Men Kina är inte ensamt, det här händer över hela världen. Det pågår ett intressant arbete i Storbritannien, Nederländerna har varit väldigt aktiva inom det här området och Europeiska kommissionen har investerat en miljard dollar.

Problemen klassiska datorer inte kan lösa

Det här pågår alltså just nu och den stora frågan är varför intresset är så stort?

– En av 1Qbits kunder är Dow Dupont, en av världens ledande tillverkare av avancerade material och kemikalier. Om man tog en forskare från 70-talet och släppte ner henne i ett av dagens laboratorier så skulle de känna igen nästan allt. Det är faktiskt anmärkningsvärt eftersom i stort sett resten av världen har tagit stora språng framåt, säger Andrew Fursman.

Så varför finns det vissa typer av problem, som inom kemi och optimering, som inte går att omvandla till datorprogram på samma sätt som vi sett inom så många andra industrier?

Detta trots att vi har haft en enorm ökning i beräkningskapacitet ser även de allra största att de har vissa problem de helt enkelt inte kan lösa med klassiska datorer.

Faktum är att alla Googles servrar tillsammans inte är kapabla att komma fram till de bästa lösningarna på de här optimeringsproblemen – Hartmut Neven, chefsingenjör och chef på Quantum Artificial Intelligence Laboratory hos Google.

All Googles serverkraft är inte ens i närheten av att lösa de här problemen. Det i sig är faktiskt helt otroligt eftersom ett företag som Google har tillgång till helt enorma beräkningsresurser.

Ett nytt beräkningsparadigm

Men de datorer de använder utför bara mer av samma typer av beräkningar som vi sysslat med i 70 år, menar Andrew Fursman.

– Ni vet säkert att att det i grunden bara handlar om system med enkla logiska grindar. I princip är det fyra olika typer som används; AND, OR, NAND och NOR.

Detta är alltså grunden för alla datorberäkningar. All tillväxt vi har sett inom beräkning under de moderna datorernas historia har inneburit att vi gjort allt bättre, snabbare, mindre och billigare. Men det har fortfarande baserats på de här grindarna.

Om vi tänker på det som händer nu börjar vi närma oss en punkt då de enskilda komponenterna i maskinerna är så små att nästa generation kommer att ha samma bredd som DNA.

Det börjar med andra ord bli svårt att krympa komponenterna ännu mer för att försöka förbättra prestanda och kapacitet den vägen. Många anser att vi därför behöver ett nytt beräkningsparadigm. Men även om det är sant så ligger det mycket mer bakom.

– Om jag vill simulera koffeinmolekylen, och göra det noggrant, med en vanlig dator måste vi bygga ett digitalt minne som använder 10 procent av hela jordens materia. Jag kan tala om för er att det är otroligt ineffektivt eftersom vi vet att vi skulle kunna framställa precis samma information i en enda koffeinmolekyl. Så vi vet alltså att det måste finnas ett bättre sätt att göra det här på och det har vi vetat länge.

Från bit till kvantbit

Det här är egentligen inget nytt. Redan 1982 tänkte en av världens mest berömda fysiker, Richard Feynman, att vi borde bygga datorer som kan simulera kvantvärlden med hjälp av kvantvärlden.

För att göra detta måste vi förändra den grundläggande enheten inuti en dator från det vi kallar en bit till en kvantbit eller qubit. Vissa skulle kanske hävda att detta skett förut. Vi hade elektromekaniska enheter, sen reläer, vakuumrör, transistorer och integrerade kretsar. Nu ska vi väl bara gå till nästa generation och använda en kvantbit?

– Men det här har faktiskt aldrig hänt förut. För trots att det finns många sätt att bygga kvantmaskiner på, som supraledande kretsar och fotoner, så är det inte bättre versioner av klassiska bitar. Det är nya typer av maskiner som innehåller andra typer av information, menar Andrew Fursman.

Det här revolutionerar det som vi använder för att bygga datorer och det som den grundläggande informationsbiten i datorerna står för.

Det är intressant att tänka på vad en kvantdator är. De första kvantdatorerna som forskarna nu har byggt kallas Quantum Annealer. Det är datorer som är uppbyggda av enkla kvantbitar. Man kan se kvantbitarna som strömbrytare som utnyttjar superposition. Problemet med superposition är att det inte kan beskrivas.

– Hur jag än försöker förklara det här på något språk så blir det fel. Det är ett koncept som vi inte kan beskriva med hjälp av språket. Men man kan tänka på det som en strömbrytare som kan utforska både på- och av-läget på samma gång.

Det berömda strömbrytarproblemet

Det är svårt att föreställa sig hur vi kan dra nytta av det här men det finns ett exempel. Det är väldigt enkelt att beskriva men det är otroligt svårt att hitta lösningen på. Det handlar om det berömda strömbrytarproblemet.

– Tänk er att alla lampor här i hörsalen har en egen strömbrytare. Vi vill slå på eller av dem för att få optimal belysning uppe på scenen. Så det är lätt att beskriva problemet. Det är ännu lättare att beskriva lösningen. Jag kan bara säga: på, av, av, på, på och så vidare. Jag behöver bara 250 bitar för att beskriva det.

Problemet, menar Andrew Fursman, är att det finns lika många sätt att lysa upp ett rum med 250 lampor som det finns atomer i universum. En kraftfull dator som utforskar alla kombinationer behöver längre tid än universum har existerat för att hitta lösningen!

Att hitta exakta lösningar på den här typen av frågor går alltså inte med klassiska maskiner, inte ens med de mest avancerade klassiska maskiner som vi kan bygga. Det är flera grupper som har funderat på det här specifika problemet.

– I min hemstad Vancouver har företaget D-Wave byggt den första maskinen som kan utnyttja kvantinformation för att lösa just strömbrytarproblemet.

Men det är inte bara små startupföretag som ger sig in i leken, menar Andrew Fursman. Även mycket större företag börjar bygga maskiner som är inspirerade av kvantdatorer.

Exempelvis har Microsoft en ny beräkningsplattform som heter Brainwave som är inspirerad av kvantberäkningar för att lösa problem som det här. Fujitsu, NTT och Hitachi är tre andra aktörer med plattformar som försöker adressera den här typen av problem.

– Det det har gemensamt är att alla är inspirerade av kvantberäkningar men byggs med klassisk teknik. En slags brygga in i kvantvärlden. Det trevliga är att det här maskinerna finns idag och vi använder dem för att lösa väldigt intressanta problem, som exempelvis vad vi bör investera pengar i. Faktum är att det problemet är ett variant av strömbrytarproblemet, där vi för varje aktie behöver avgöra om vi vill ha den i eller utanför portföljen.

Kvantdatorn och den robusta aktieportföljen

Med hjälp av den här typen av maskiner är det alltså möjligt att skapa aktieportföljer som är betydligt mer robusta och som klarar av oväntade svängningar som kan drabba marknaderna. Men de kan även användas vid virtuell screening för att hitta nya läkemedel.

– Det är möjligt att se de olika beräkningsmaskinerna som att de är kopplade till klassiska datorer. De tar en liten del av beräkningsprocessen som är väldigt svår för klassiska datorer och löser den med en teknik som är bättre lämpad för det. Själva mjukvaran är nästan omöjlig att skilja från vanlig programvara för allt sker i bakgrunden.

Genom att sammanföra klassiska datorer och kvantdatorer ökar förmågan alltså att genomföra beräkningar och vi är bara i början av det här.

– Vi kan bygga “quantum annealing”-datorer och vi närmar oss mellanstegs-kvantdatorer. Men målet är att bygga universella kvantdatorer som bygger på kvantinformation och har grindar som låter oss göra otroligt intressanta beräkningar.

I slutändan handlar det om att vi får möjlighet att ta de olika grindarna och utföra operationer med kvantinformationen för att lösa helt nya problem som idag är olösliga med klassiska datorer.

Det kanske främsta skälet till att regeringar investerar miljarder dollar i den här tekniken är att den gör det möjligt att bygga informationssäkerhet på ett helt annat, och betydligt säkrare sätt, än idag.

Men kvantdatorer öppnar också dörren till helt andra och betydligt mer kraftfulla sätta att bygga artificiell intelligens på eftersom det blir möjligt att träna upp AI-agenter väsentligt snabbare än klassiska datorer.

Fabriken som lär sig att bygga sig själv

Tänk er en fabrik som inte är designad av människor, utan i en simulering där hela fabriken är medveten om sina mål och vill utföra sin uppgift så effektivt som möjligt. När den tappar material eller skadar en arbetare i den simulerade miljön straffas den tills den når ett optimalt resultat. Så fabriken lär sig att bygga sig själv.

– Det här är inget avlägset utan något vi jobbar med just nu. Vi har just visat att kvantinspirerade stickprovs-enheter kan förbättra de allra bästa algoritmerna för AI.

Vi är bara i början av att utveckla kvantinspirerade maskiner, kvantdatorer med mer specifika funktioner och framtidens universella kvantdatorer.

Men det vi ser är en gnista redo att explodera och bli något som kommer att påverka hela vår värld, från helt nya läkemedel till fabriker som bygger sig själva.

Magnus Aschan
12 dagar sedan

Magnus Aschan är journalist och skribent med över 20 års erfarenhet av it-branschen.

Han har tidigare varit chefredaktör för TechWorld och Computer Sweden, nyhetsredaktör på den klassiska datortidningen MikroDatorn samt arbetat som it-chef och systemutvecklare.

Magnus har en filosofie kandidatexamen med engelska som huvudämne.

Sedan 2016 leder han Teknikministeriet.