微软用12年的时间让量子计算走进现实

标签: 微软 时间 量子计算 | 发表时间:2017-09-28 07:15 | 作者:微软亚洲研究院
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出处:http://blog.sina.com.cn/msra

​编者按:在本周(9月25日)举办的Ignite大会上,微软展示了拓扑量子位以及硬件软件生态系统开发方面取得的进展,发布了为驾驭规模化量子计算机而专门优化的新的编程语言,让开发者能够编写量子程序,在当前的量子模拟器上调试,并能够在未来真正的拓扑量子计算机上运行。

在理论物理学家Richard Feynman提出量子计算概念的50多年后,量子理论正一步步走进现实。微软前首席研究与战略官Craig Mundie认为,量子计算最终将给万物带来革命性的改变。


二十年前,当Michael Freedman加盟微软的理论研究团队时,他是一位著名的数学天才,他所研究的数学前沿领域被称作拓扑学。

他的工作职责就是继续研究数学,没有任何附加条件。

正是在这种开放的工作环境下,微软开发出首个拓扑量子位。微软认为 强大的量子位将成为可扩展、通用量子计算系统的基础,这将是量子物理学领域一次意义深远的突破

微软负责量子研究的副总裁Todd Holmdahl表示:“我们为一项革命性的新技术奠定了基础,我非常激动。”

在本周(9月25日)举办的微软Ignite大会上,微软展示了拓扑量子位以及硬件软件生态系统开发方面取得的进展,这些技术将让更多开发者充分利用量子计算的力量。

这些进展包括一种与Visual Studio深度集成,同时适用于量子模拟器和量子计算机的新型编程语言。

Michael Freedman
(由 Brian Smale 拍摄)

微软构建量子计算生态系统的计划基于Freedman的数学研究领域,以及一个看似神秘的物理学分支——早期研究者曾援引哲学和灵性概念描述它,后来的门徒在上世纪70年代获得了资助和支持。即使在现在,专家也用“神奇状态”来描述量子计算理论和实践中的一些元素。

虽然量子计算让人联想到神秘事物,但是专家认为量子计算有很多实用的好处,因为它能让科学家在几分钟、几小时内,完成目前最先进经典计算机用几十亿年才能完成的计算,而这意味着人们可以解答之前无解的科学难题。

研究人员表示, 量子计算最终将被用来解决全球社会面临的最棘手的问题——从饥饿到气候变化

Krysta Svore在微软负责基于量子计算机及量子模拟器上运行的软件开发工作,量子模拟器能让开发人员在实体机器尚未问世的情况下进行开发工作。她说:“量子计算机能够对自然进行建模,而通过经典计算机,我们并不能真正了解这些流程。”

专家认为, 拓扑量子计算机最早的用途之一就是帮助人工智能研究人员利用机器学习,加快训练算法的劳动密集型流程

微软前首席研究与战略官 Craig Mundie

​12年前,时任微软首席研究与战略官的Craig Mundie第一个支持Freedman进一步研究量子计算。他认为,如果量子计算能够把Cortana数字助理算法训练的时间从一个月缩短到一天,这将是人工智能发展的重大进步。Mundie说:“即使其它保持不变,Cortana的速度也会提高30倍。”他目前仍深入参与该项目。

对于Freedman来说,看到毕生研究的理论数学模型变成一个能够解决之前无解问题的真正计算平台,确实“非常激动”。他的大部分职业生涯都在没有任何附加条件地探索理论数学(或者更具体地说,就是拓扑节理论),从某种程度上,这引领他完成了心目中人生第一份真正的工作——构建拓扑量子位。

Freedman说,他很少思考自己的工作可能会产生哪些改变生活的影响。他说:“许多人问我是什么激励着我?是想要治愈疾病、设计新材料、保护环境?事实上,跟这些都无关。目前在这个项目中,我唯一关心的就是让量子计算机运行起来。”

从理论到实践

Freedman所面临的一个挑战是:微软不只对开发可在实验室展示的量子计算机感兴趣,还启动了完整的拓扑量子计算系统的交付计划,包括从能够持续运行需要数万个量子位计算的硬件,到可以编程并控制量子计算机的完整软件栈。

把测量线连接到一台量子设备上

​微软负责量子研究的副总裁Todd Holmdahl表示:“我们在做各种工作,从物理到控制面板,到运行计算机的软件,到有趣的事情(例如量子化学)所需的算法,再到个性化医疗和应对气候挑战。”微软甚至有一个专注于后量子世界密码学和安全性研究的项目,并且正和整个行业一起准备量子抵抗密码算法。

但微软研究的核心是拓扑量子位。

12年前,当Freedman找到Craig Mundie,想让他支持自己的量子计算理念时, Mundie说,量子计算有些低迷。

多年来物理学家一直在谈论开发量子计算机的可能性,努力开发一个拥有足够高精确度的有效量子位,以便在开发真正可行的量子计算机中发挥作用。对于那些仅使用最低精确度的物理量子位的研究人员来说,大约需要1000个物理量子位才能组成一个“逻辑”量子位,这种量子位非常可靠,足以用于任何真正有用的计算。问题在于,量子位非常挑剔。即便是最轻微的扰乱,它们也会“散开”,用外行话来说,就是它们不再是可用于计算的物理状态。

Freedman表达了他一直以来探索的量子位理念,即拓扑量子位会变得更加稳健。因为它们的拓扑性质会使其更加稳定,且能提供更多固有的防错能力。根据定义, 物质的拓扑状态就是电子可被分解、并出现在系统不同地方的状态。一旦电子被分解,就很难被干扰,因为你必须改变所有存储在不同地方的信息。

作为一位资深超级计算机设计师和软件工程师,Mundie立即表示他接受了量子位的理念。因为量子位更强健,并且也有内置容错功能。它将使设计一台可扩展、有用设备的任务变得更容易。他说:“计算本身已经改变了社会和经济的方方面面,我意识到,如果创造出能够改变这些基本构建块的新型计算,就能够完成过去五六十年才能完成的计算。”

一个完整的堆栈

在Mundie的支持下,Freedman在加州圣巴巴拉建立了一个实验室,并开始招募全球最杰出的凝聚态物质和理论物理学家、材料学家、数学家和计算机科学家,一起构建拓扑量子位。这个团队现在拥有许多著名的量子专家,过去几年,他们以员工身份加入微软,包括Leo Kouwenhoven、Charles Marcus、David Reilly和Matthias Troyer 。

为了创建完整的计算平台基础设施,微软还同步开发用于拓扑量子计算的构建块、软件和编程语言。

Krysta Svore,在微软负责基于量子计算机及量子模拟器运行的软件开发工作。

​在Ignite大会上,微软宣布了开发完整堆栈的最新里程碑——一种专为开发者设计的新的编程语言,能够开发应用软件,在当前的量子模拟器上调试,并能够在未来真正的拓扑量子计算机上运行。

Svore表示:“目前在模拟器中运行的代码,未来也可以运行在我们的量子计算机上。”这些新的工具是专为那些计算机技术前沿的开发者而设计的,他们也是机器学习以及其它人工智能技术的早期采用者。即使不是量子物理学家,也可以使用。

新的编程语言与Visual Studio深度集成,包括进行经典计算(例如调试和自动完成)所依赖的各种工具。Svore说:“它不应与他们已经在做的东西有太大差别。”

这套工具将在年底前提供免费预览版,函数库和教程,以便开发人员熟悉量子计算。它的设计便于更高的层次上的抽象工作,没有量子计算专业知识的开发者也能真正调用量子子程序,或者写指令序列,最终编写一个完整的量子程序。开发人员即日起可注册参与微软量子计算社区。点击“ 阅读原文”获取注册信息。

个人用户在可以模拟最多需要30个逻辑量子位能力的问题,而使用Azure的企业客户可以模拟超过40个量子位的计算能力。

在量子计算中,功率随着逻辑量子位数量的增加呈指数增长。一个逻辑量子位就是算法层面上的量子位。每个逻辑量子位在硬件中都由一系列物理量子位来表示,以保护逻辑信息。微软的方法是通过更少的拓扑量子位开发一个逻辑量子位,使其更容易扩展。

Svore表示,拥有一种能在模拟环境中使用的编程语言的关键优势在于:它能帮助那些有兴趣使用量子计算机的人解决问题,更好地了解如何利用量子的能力解决不同类型的问题。一旦量子计算可用,将加快利用量子计算的能力。

地球上最寒冷的地方

即使拓扑量子位预计比一般的量子位更强健,但它还是相当脆弱。保护它免受外界干扰的唯一方法就是把它放在非常非常寒冷的地方。

微软量子计算部门架构师Douglas Carmean带领的团队致力于开发一个让量子位能够在近乎绝对零度(或30毫开尔文)条件下运行的系统架构。这是地球上最寒冷的地方,甚至比宇宙深空还要寒冷,但它能让在室温中工作的人和计算机进行通信。

研究人员使用稀释冰箱,把量子设备插入一个“冰球中”,随后它将被冷却到毫开氏温度

研究人员也许通过一个量子位在一个完美的实验室中取得进展,但Carmean希望创建一个让程序员使用的能计算数万个逻辑量子位的系统。他说:“我的工作职责就是把理论学家和实验学家展示过的东西再做一次,然后在有用的形式中复制数百万次。”

漫长旅程的开始阶段已经完成

量子计算专家往往会强调两件事,一是,他们看到的拓扑量子位最好的使用案例就是开发更好的量子计算技术;二是,这种工作的最大的乐趣就是你无法预测它会产生哪些难以置信的进步。

12年前,Mundie第一次支持Freedman的研究工作,当时他就预见——到某一阶段,量子理论将转化成工程。

在Richard Feynman提出量子计算理念的50多年后,Mundie正展望量子经济。他相信,这种新型计算将创造一种经济形态。就像经典计算改变了社会的方方面面一样,他认为 量子计算最终将给万物带来革命性的改变,这种改变开始于化学、材料和机器学习

Mundie说:“70年来,第一次我们想要构建一个完全不同的计算系统。这不是一次增量升级或改进,而是一个性质完全不同的新事物。”

本文转自公众号“微软丹棱街5号”。


 

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