Kwantumcomputing aan de horizon:het perspectief van een ingenieur

Ed Brown

Terwijl we 2025 vieren, het Internationale Jaar van de Kwantumwetenschap en Technologie, begon ik na te denken over praktische toepassingen van de kwantummechanica in computers, sensoren en cryptografie. En ik vind dat het een behoorlijke uitdaging is om over deze dingen na te denken vanuit het perspectief van een ingenieur.

Als Richard Feynman, die een Nobelprijs won voor zijn werk op het gebied van ‘kwantum-elektrodynamica’, dacht dat niemand de kwantummechanica echt begrijpt, hoe kunnen zoveel mensen tegenwoordig praten over kwantumcomputers als ‘the next big thing’? Aan de andere kant heeft Feynman zelf in 1982 de theoretische onderbouwing van kwantumcomputers uiteengezet, toen hij zei dat “om een ​​kwantumsysteem accuraat te modelleren, wetenschappers een ander kwantumsysteem zouden moeten bouwen.” Dat andere systeem is wat we nu een kwantumcomputer noemen.

Volgens een artikel over de Tech Briefs bijvoorbeeld website wordt verwacht dat het gebied van quantum computing in 2030 65 miljard dollar zal bereiken. In een ander artikel lezen we:“Quantumcomputers hebben het potentieel om complexe problemen op het gebied van de menselijke gezondheid, de ontdekking van geneesmiddelen en kunstmatige intelligentie miljoenen keren sneller op te lossen dan sommige van ‘s werelds snelste supercomputers.”

Om mijn verwarring nog groter te maken, heb ik geleerd dat  "De antwoorden van kwantumcomputers zijn afgeleid van kansverdelingen. Kwantumcomputers geven je geen specifieke waarde voor een antwoord. Wat ze doen is je vertellen hoe waarschijnlijk het is nodig dat een bepaalde waarde de juiste oplossing is” – hun antwoorden zijn ‘vaag’. “Helaas is het slechts één keer uitvoeren van een kwantumalgoritme niet genoeg. Om zo dicht mogelijk bij het ‘juiste’ antwoord te komen, voeren computerwetenschappers deze berekeningen meerdere keren uit. Elk monster vermindert de onzekerheid. Het kan zijn dat de computer het algoritme duizenden keren – of zelfs vaker – moet uitvoeren om zo dicht mogelijk bij de meest nauwkeurige verdeling te komen.” Maar er is een voordeel:“Kwantumcomputers voeren deze algoritmen zo snel uit dat ze nog steeds het potentieel hebben om veel, veel sneller resultaten te produceren dan klassieke algoritmen.”

Oké, ik kan het idee van het gebruik van de kwantummechanica aanvaarden zonder het echt diep te begrijpen, maar ik heb echt moeite met het gebruiken van antwoorden van een kwantumcomputer die alleen maar waarschijnlijkheden zijn. Als ingenieur ben ik gewend te zoeken naar vaste, werkbare oplossingen voor problemen uit de echte wereld, en niet naar antwoorden die bijvoorbeeld zeggen dat wanneer ik op een liftknop druk, de lift waarschijnlijk zal gaan. kom naar mijn verdieping.

Na tientallen jaren als EE te hebben gewerkt, is Ed Brown van SAE Media Group ver in zijn tweede carrière:Tech Editor.

"Ik realiseerde me, terugkijkend op mijn technische dagen en het bekijken van het nieuwste en beste als redacteur, dat ik veel gedachten heb over wat er nu gebeurt in het licht van mijn technische ervaringen, en ik zou er nu graag een paar willen delen."

Een van de beste beschrijvingen van quantum computing die ik tegenkwam, was van natuurkundige Tara Fortier van het National Institute of Standards and Technology (NIST):“5 concepten kunnen u helpen de kwantummechanica en technologie te begrijpen – zonder wiskunde!” Ze legt uit dat hoewel “vaagheid” een essentieel kenmerk is van kwantumcomputing, dit geen fout is. "Klassieke natuurkunde regelt de beweging van dingen die we kunnen zien, zoals honkballen en planeten. Kwantumfysica is een wereld die we niet gemakkelijk kunnen zien. Als er één onderdeel van de kwantum substantieel verschilt van de klassieke natuurkunde, is het dat de natuurkunde op kwantumschaal niet alleen korrelig is, maar ook vaag."

Maar Dr. Fortier wijst erop dat de natuur zelf vaag is. Wanneer we inzoomen op een digitaal beeld, bestaat het uit individuele pixels, die duidelijk gedefinieerde grenzen lijken te hebben. Maar:"Als je zou kunnen inzoomen op de atomen en subatomaire deeltjes waaruit de pixel bestaat, zou je zien dat de subatomaire deeltjes niet goed gedefinieerd zijn - hun grenzen en gedrag zijn enigszins onduidelijk. Dit is vergelijkbaar met het tekenen van een "perfecte" lijn met een potlood en een liniaal. Als je met een microscoop naar die lijn zou kijken, zouden de randen er meer wiebelig dan recht uitzien."

Je zou dus kunnen zeggen dat een kwantumcomputer de wereld ziet op manieren die nauwer aansluiten bij hoe de wereld werkelijk is dan een digitale computer, die ons slechts een voorbeeld van de wereld geeft.

Maar toch, zoals Einstein zei, is kwantumgedrag griezelig.

Het artikel van Fortier maakt sommige kwantumgedragingen toegankelijker, maar voor mij nog steeds erg moeilijk te verteren. Bijvoorbeeld het onderwerp waar ik al sinds mijn kindertijd over heb gehoord:licht is zowel een golf als een deeltje. Soms gedraagt ​​het zich op een bepaalde manier, zoals wanneer lichtgolven ons regenbogen geven, maar wanneer licht op een zonnepaneel valt, gedraagt ​​het zich als deeltjes. Ik kan dat moeilijk begrijpen, maar ik kan mijn twijfels opzij zetten en gewoon accepteren dat het op beide manieren nuttig kan zijn.

Dan is er nog “het onzekerheidsprincipe van Heisenberg, dat zegt dat de meting de kwantumtoestand van het object verstoort.” Dus hoe kun je een computer baseren op de toestanden van kwantumdeeltjes als je meting deze verstoort?

Maar voor mij is de kwantumverstrengeling het meest griezelig:de kwantumtoestand van het ene deeltje is gecorreleerd met de toestand van een ander deeltje, ongeacht hoe ver ze van elkaar verwijderd zijn. Het meten van één deeltje heeft dus invloed op de toestand van zijn partner. Toch is er een praktisch nut voor verstrengeling:het beveiligen van cryptografische sleutels.

Dit alles doet mij denken dat ik denk dat er meer nodig is dan alleen wetenschap om praktische kwantumcomputers te ontwikkelen; ingenieurs zullen moeten accepteren dat ze met technologie moeten werken die ze niet echt kunnen begrijpen.