מבוא לקורס

לפני שמתחילים, אנא מלאו את סקר הטרום-קורס הקצר הזה, שחשוב לשיפור תכני הלמידה וחוויית המשתמש שלנו.

לחצו למטה כדי לשמוע מבוא לקורס מאת Olivia Lanes, או פתחו את הסרטון בחלון נפרד ב-YouTube.

אודות הקורס

ברוכים הבאים ל-מחשוב קוונטי בפועל — קורס שמתמקד במחשבים הקוונטיים של ימינו וכיצד להשתמש בהם למיצוי מלא של הפוטנציאל שלהם. הקורס מכסה תחומי שימוש פוטנציאליים ריאליסטיים למחשוב קוונטי, כמו גם שיטות עבודה מומלצות להפעלה וניסוי עם מעבדים קוונטיים בעלי 100 Qubit ומעלה.

שימושיות קוונטית

זוהי תקופה מרגשת למחשוב קוונטי. אחרי שנים רבות של מחקר ופיתוח תיאורטי וניסויי, מחשבים קוונטיים מתקרבים לנקודה שבה הם יכולים להתחיל להתחרות עם מחשבים קלאסיים ולהדגים שימושיות.

שימושיות אינה אותו הדבר כמו יתרון קוונטי, שמתייחס למחשבים קוונטיים שעולים בביצועים על מחשבים קלאסיים במשימות משמעותיות. למחשבים קלאסיים יש כוח ויכולת הסתגלות מדהימים, ועובדת המציאות היא שמחשבים קוונטיים פשוט עדיין אינם מסוגלים להכות אותם. ראינו עשורים של התקדמות במחשוב קלאסי — לא רק בחומרת המחשוב אלא גם באלגוריתמים למחשבים קלאסיים — ואנחנו יכולים לראות בבירור שהטכנולוגיה של מחשוב דיגיטלי אלקטרוני שינתה את עולמנו באופן מהפכני.

מחשוב קוונטי, לעומת זאת, נמצא בשלב שונה של התפתחות. המחשוב הקוונטי מציב דרישות קיצוניות על השליטה שלנו במערכות מכניקה קוונטית ודוחף את גבולות הטכנולוגיה הנוכחית — ואנחנו לא יכולים לצפות באופן ריאלי לשלוט בטכנולוגיה חדשה זו ולנצח את המחשוב הקלאסי מן הצעד הראשון. אך אנחנו רואים סימנים המעידים שמחשבים קוונטיים מתחילים להתחרות עם שיטות מחשוב קלאסיות למשימות נבחרות, וזהו צעד טבעי בהתפתחות הטכנולוגית של המחשוב הקוונטי הידוע בשם שימושיות קוונטית.

ככל שהטכנולוגיה מתקדמת ושיטות חדשות למחשוב קוונטי מפותחות, נוכל לצפות באופן סביר שיתרונותיו יהפכו לבולטים יותר ויותר — אך זה ייקח זמן. ככל שזה יקרה, אנחנו עשויים לראות אינטראקציה הדדית עם מחשוב קלאסי: הדגמות מחשוב קוונטי יבוצעו והמחשוב הקלאסי יגיב, המחשוב הקוונטי ייקח תור נוסף, והתבנית תחזור על עצמה. ויום אחד, כאשר ביצועי מחשב קוונטי לא יוכלו להיות מושגים קלאסית, נשערה שראינו יתרון קוונטי — אבל אפילו אז לא נוכל להיות בטוחים! הוכחת תוצאות בלתי-אפשריות למחשבים קלאסיים היא בעצמה בעיה בלתי-אפשרית ככל הידוע לנו.

סימולציה של הטבע

סימולטורים קלאסיים — כלומר תוכנות מחשב שפועלות על מחשבים קלאסיים ומדמות מערכות פיזיקליות — יכולים לעשות תחזיות על מערכות מכניקה קוונטית. אך סימולטורים קלאסיים אינם קוונטיים ואינם יכולים לחקות ישירות מערכות קוונטיות. במקום זאת, הם משתמשים בחישובים מתמטיים כדי לקרב התנהגות קוונטית. ככל שגדלים המערכות המדומות, ה-overhead הנדרש לכך גדל באופן דרמטי, ומציב מגבלות על אילו מערכות קוונטיות ניתן לדמות קלאסית, כמה זמן הסימולציות דורשות ודיוק התוצאות.

מחשבים קוונטיים, לעומת זאת, יכולים לחקות מערכות קוונטיות באופן ישיר יותר — וכתוצאה מכך ה-overhead שהם דורשים מתרחב בצורה משמעותית יותר טובה ככל שגודל המערכת גדל. זה, למעשה, היה הרעיון של Richard Feynman בשנות ה-80 שהניע לראשונה חקירה של הפוטנציאל של מחשבים קוונטיים. עוד נאמר על כך בהמשך!

חוקרי IBM® פרסמו מאמר ב-2023 שהראה, לראשונה, שמחשב קוונטי יכול להתחרות עם טכניקות קלאסיות חדישות לסימולציה של מודל פיזיקלי מסוים. ניתן עדיין להשיג את תוצאותיו באמצעות טכניקות מתקדמות שפועלות על מחשבים קלאסיים — אך הוא הצליח לנצח אלגוריתמים כוחניים, והוא גם מציע נקודת נתונים חדשה שאליה ניתן להשוות שיטות סימולציה שונות (שאינן מדויקות ואינן מסכימות כולן בתחזיותיהן).

מיקוד במעבדים קוונטיים גדולים יותר

משתמשים קודמים של חומרת IBM הקוונטית אולי שמו לב שהמעבדים הקטנים יותר שהעמדנו לרשות הציבור בעבר הועברו למצב לא מקוון, לטובת מעבדים גדולים יותר (בעלי 100+ Qubit). אותם מעבדים קטנים יותר ניתנו לסימולציה קלאסית בקלות. לכן, אף שהם ייצגו אבני דרך נגישות לציבור בטכנולוגיה מתקדמת, הם לא יכלו להדגים שימושיות קוונטית בשום אופן: כל מה שניתן היה לעשות איתם ניתן היה לעשות בקלות באמצעות סימולציה קלאסית.

סביב 100 Qubit, לעומת זאת, זה כבר לא המצב; מעבדים קוונטיים בגודל זה אינם יכולים עוד להיות מדומים קלאסית. זה מייצג מעבר שלב מסוג מסוים, לעידן חדש של טכנולוגיית מחשוב קוונטי שבו קיים הפוטנציאל לעלות על מחשוב קלאסי. כאן בחרה IBM להתמקד — לחפש כוח מחשוב קוונטי ולשאוף לקראת יתרון קוונטי בסופו של דבר.

אנחנו מעודדים את המשתמשים שלנו להשתמש במכשירים החדשים האלה למיצוי מלא של הפוטנציאל שלהם, לנסות איתם וללחוץ על גבולותיהם, ולהעביר קדימה לקחים שנלמדו לדור הבא של מעבדים קוונטיים שנמצאים כעת בפיתוח. מטרת הקורס הזה היא לאפשר לכם לעשות זאת!

קהל יעד ומטרות הקורס

הקורס הזה מיועד לכל מי שמטרתו לפתח יישומים חדשים למחשבים קוונטיים, רוצה להרחיב את עבודתו הנוכחית במחשוב קוונטי, או ללמוד כיצד להשתמש במעבדים קוונטיים בתוך זרימת העבודה שלו. זה כולל לא רק פיזיקאים ומדעני מחשב, אלא גם מהנדסים, כימאים, מדעני חומרים וכל אחד אחר עם עניין בשליטה בחומרת מחשוב קוונטי.

הקורס יהיה מעשי ומתמקד בשימוש מעשי של מחשבים קוונטיים. הנושאים והמיומנויות הבאים הם בין אלה שהוא מכסה:

• הרצת עבודות בקנה מידה שימושי על מעבדים קוונטיים דרך Qiskit Runtime
• שימוש בטכניקות הפחתת שגיאות לשיפור תוצאות החומרה
• תחומי יישום פוטנציאליים למחשבים קוונטיים לטווח קרוב

קורס זה אינו מכסה את התיאוריה המבואית של מחשוב קוונטי, ומניח היכרות בסיסית עם Qubit ו-Circuit קוונטיות. הקורס Basics of quantum information בפלטפורמה זו מכסה חומר זה, ומומלץ קודם לכן למי שחדש במחשוב קוונטי.

סיפור המחשוב

המחשוב הקוונטי הוא טכנולוגיה חדשה ומרגשת בשלב מוקדם של פיתוח — אך זהו רק פרק אחד בסיפור שחוזר אלפי שנים אחורה. זהו סיפור המחשוב וקשריו הרב-ממדיים לעולם הפיזי.

מכשירי מחשוב מאז ומעולם

מאז ומעולם, אנחנו כבני אדם נדרשנו לבצע חישובים — או במילים אחרות, לעבד מידע לפי כללים ואילוצים מסוימים — כדי לאפשר תקשורת, בנייה, מסחר, מדע והיבטים אחרים של חיינו. פנינו לעולם הפיזי לעזרה, ודרך תגליות גאוניות בנינו מכשירים שיעזרו לנו לחשב.

לפני זמן רב, מכשירים עשויים מעץ, עצם וחבלים קשורים אחסנו מידע ואפשרו חישובים. מכשירים מכניים שנבנו מוולאים, גלגלי שיניים ומכונות אחרות התקדמו משעוני אסטרונומיה מוקדמים, למחשבונים, ועד למכשירי מחשוב מתוחכמים כמו מנתחי דיפרנציאל שפתרו משוואות באמצעות גלגלים ודיסקיות מסתובבות. אפילו טכנולוגיית הכתיבה מילאה תפקיד חשוב בסיפור הזה בכך שאיפשרה לאנשים לבצע חישובים שלא היו מסוגלים אחרת.

כשאנחנו חושבים על מחשבים היום, נוטים לחשוב על מחשבים דיגיטליים אלקטרוניים. אך זוהי למעשה טכנולוגיה חדשה למדי: מחשבים דיגיטליים אלקטרוניים נבנו לראשונה בשנות ה-40. (לשם השוואה, האבקוס השומרי האמין כי הומצא בין 2700 ל-2300 לפנה"ס.) הטכנולוגיה התקדמה באופן דרמטי מאז, ומחשבים הם כיום נפוצים. הם נמצאים בבתים, במקומות עבודה, ובכלי הרכב שמסיעים אותנו ביניהם, ורבים מאיתנו נושאים אותם לכל מקום.

יש לנו גם על-מחשבים, שהם אוספים גדולים של מעבדים קלאסיים עוצמתיים המחוברים במקביל. הם בין הכלים הטובים ביותר שהאנושות אי פעם בנתה לפתרון בעיות קשות, וכוחם ואמינותם ממשיכים להתקדם. אך עדיין, ישנן בעיות מחשוב חשובות שאפילו ענקיות אלה לא יוכלו לפתור לעולם, בשל הקושי המחשובי הטבעי של בעיות אלה.

קשרים לעולם הפיזי

למחשבים יש שימושים רבים. שימוש חשוב אחד למחשבים הוא ללמוד על העולם הפיזי ולהבין טוב יותר את דפוסיו. שימושים היסטוריים בקטגוריה זו כללו חיזוי ליקויי חמה וגאות ושפל, הבנת תנועת גופות שמיים, ו(בזמנים קרובים יחסית) מידול פיצוצים. היום אין כמעט מעבדת פיזיקה בעולם שאין בה מחשב.

באופן כללי יותר, פיזיקה ומחשוב תמיד היו שזורים זה בזה. מחשוב לא יכול להתקיים בוואקום: מידע דורש מדיום, ולחשב אנחנו צריכים לרתום את העולם הפיזי בצורה כלשהי. Rolf Landauer, מדען מחשב (ואיש IBM), הכיר לפני עשורים שמידע הוא פיזי, הקיים רק דרך ייצוג פיזי. עיקרון לנדאואר מבסס קשר בין מידע לחוקי התרמודינמיקה, אך למעשה ישנם קשרים רבים.

הבנת העולם הפיזי היא מטרת הפיזיקה כדיסציפלינה, אך למעשה זוהי רחוב דו-כיווני. דרך הבנתנו את העולם הפיזי, אנחנו מסוגלים לרתום טכנולוגיות חדשות שיעזרו לנו לחשב, ודרכן אנחנו ממשיכים ללמוד על העולם הפיזי — בעצם מושכים פיזיקה וטכנולוגיה מחשובית קדימה בשרוכי הנעליים שלהם.

חוק מור

חוק מור הוא תצפית שהמספר המקסימלי של טרנזיסטורים במעגל משולב מכפיל את עצמו בערך כל 2 שנים. במשך 5 העשורים האחרונים בערך, לא רק ראינו את המגמה הזו אלא גם קצרנו את פירותיה. עם יותר טרנזיסטורים על שבב אנחנו יכולים לבצע חישובים מורכבים יותר ולעשות זאת מהר יותר. זה הסיבה שמחשבים הפכו עוצמתיים יותר ויותר לאורך זמן.

עם זאת, "חוק" מור מגיע לסיומו בהכרח. מומחים חלוקים על מתי זה יקרה, ויש הטוענים שזה כבר קרה. אך אנחנו יודעים בוודאות שחייב להסתיים בהכרח כיוון שיש גבול תיאורטי למזעור רכיבי מחשוב. אי אפשר להפוך טרנזיסטור לקטן יותר מאטום! אם נשמע מוגזם, זהו הקיר שאליו אנחנו מתקרבים.

הפתרון אינו לוותר ולומר, "טוב, זהו שיא הביצועים האפשרי." זה נוגד את טבע האדם. במקום זאת עלינו לפנות לעולם הפיזי לכלים מחשוביים חדשים, וכאן המחשוב הקוונטי נכנס לתמונה.

מחשוב קוונטי

מכניקה קוונטית ומחשוב

מכניקה קוונטית התגלתה בתחילת המאה ה-20, וכבר מילאה תפקיד חשוב במחשוב. אכן, הבנתנו את מכניקה קוונטית, בין היתר, היא שהפכה את מחשבי ימינו לאפשריים. ללא מכניקה קוונטית, למשל, קשה לדמיין את כונן הדיסק-קשיח מהמצב-המוצק כאילו הומצא.

מחשוב קוונטי בתיאוריה

כאשר Richard Feynman הציע לראשונה את מושג המחשב הקוונטי ב-1982, מיקודו היה על סימולציה של מערכות מכניקה קוונטית. החישובים הנדרשים לכך נראו קשים מדי למחשבים רגילים — אך אולי, עם מחשב שפועל לפי תיאור מכניקה קוונטית של העולם, ניתן היה לחקות את המערכות ישירות.

היום זהו אחד מהכיוונים המבטיחים ביותר למחשוב קוונטי. לפי מיטב הבנתנו, הטבע אינו קלאסי — הוא קוונטי. ולכן, מחשבים קוונטיים עשויים להיות כלים יקרי ערך להבנתו. מחשבים קלאסיים, לעומת זאת, יכולים רק לקרב את מה שמתרחש בפועל בטבע, ובמקרים מסוימים אותן קירובים מוגבלים מאוד.

דרך אחת לחשוב על כך היא דרך אנלוגיה למנהרות רוח. דינמיקת נוזלים ידועה לשמצה כקשה לסימולציה וחיזוי מתמטי. לדוגמה, יקר ולא מעשי מדי לדמות מכונית נוסעת ברוח, ולכן יצרני מכוניות בונים בפועל מנהרות עם רוח מנשבת ומניעים מכוניות דרכן לבדיקת ביצועיהן. כלומר, הם יוצרים רוח במקום לדמות אותה. בניית מחשב קוונטי לחקר העולם הפיזי דומה לבניית מנהרת רוח לחקר כיצד רוח משפיעה על מכוניות. מחשבים קוונטיים יכולים לחקות ישירות את חוקי הטבע ברמה מולקולרית מכיוון שהם פועלים בהתאם לחוקים האלה, כלומר הם מחקים את הטבע במקום לדמות אותו דרך נוסחאות וחישובים.

אחרים המשיכו ברעיונות של פיינמן — וקישרו את הרעיונות הללו לתיאוריה של מידע קוונטי שכבר הייתה בתהליך פיתוחה. תחום מידע ומחשוב קוונטי נולד. מאז הוא התפתח לתחום עשיר ורב-תחומי של לימוד, ויתרונות רבים של מחשוב קוונטי על פני קלאסי זוהו במגוון רחב של הגדרות תיאורטיות הכוללות תקשורת, מחשוב וקריפטוגרפיה.

מחשוב קוונטי בפועל

מבחינה מעשית, שני דברים נדרשים להעברת יתרונות תיאורטיים מסוג זה ליתרונות בעולם האמיתי: המכשירים עצמם והמתודולוגיות לשחרור הפוטנציאל שלהם.

בניגוד למחשבים קלאסיים, אין לאף אחד מחשב קוונטי שמור בכיסו האחורי. עד לא מזמן, אם רצית לנסות עם מחשב קוונטי, היית צריך לבנות ולתחזק אחד בעצמך (בדרך כלל במעבדה עצובה במרתף של אוניברסיטה או מתקן מחקר), והיו לך מעטים בלבד, Qubit רועשים מאוד לכל היותר. זה כבר לא המצב. ב-2016, IBM Quantum® שמה את המעבד הקוונטי הראשון על הענן. היו בו רק 5 Qubit ושיעורי שגיאות גבוהים למדי, אך עשינו דרך ארוכה מאז. נסכם את המצב הנוכחי של הטכנולוגיה בחלק להלן.

בנוסף לבניית מחשבים קוונטיים, עלינו גם לפתח מתודולוגיות לשימוש בהם ביעילות. בעוד שהתקדמות תיאורטית באלגוריתמים קוונטיים ופרוטוקולים מצביעה על פוטנציאל חזק, האתגר של מציאת שימושים מעשיים למחשוב קוונטי עדיין לפנינו. מחשבים קוונטיים של ימינו עדיין אינם יכולים לבצע חישובים עמידי-תקלות הנדרשים להעברת יתרונות תיאורטיים ידועים ליתרונות מעשיים. אך הם מעבר להישג ידם של סימולציות מחשב קלאסי, ואנחנו עשויים לשאוף לנצל עובדה זו לכוח מחשוב.

עם ההתקדמות הזו אנחנו מוצאים עצמנו עם כלי חדש למחשוב, ועלינו להבין מה נוכל לעשות איתו.

יישומים פוטנציאליים

לא צפוי שמחשוב קוונטי יהיה שימושי לחקר כיצד מכוניות מתנהלות ברוח. אך ישנם תהליכים פיזיקליים אחרים — כמו כאלה המעורבים בעיצוב סוללות או בתגובות כימיות מסוימות — שבהם יכולת המחשב הקוונטי לחקות את הטבע עשויה להוביל ליתרון קוונטי. באופן כללי יותר, ישנן בעיות רבות שקשות מדי או יקרות מדי אפילו לסופר-מחשבים חדישים, כולל בעיות שרלוונטיות ביותר לחברה שלנו. המחשוב הקוונטי לא בהכרח יציע פתרונות לכולן, אך עשוי להציע פתרונות לחלקן.

שלושת תחומי היישום הבאים מייצגים יעדים בתחום המחשוב הקוונטי הרועש, לפני יישום תיקון שגיאות קוונטי וסובלנות תקלות.

• אופטימיזציה
• סימולציה של הטבע
• מציאת מבנה בנתונים (כולל למידת מכונה)

נדון בנושאים אלה ביתר פירוט בהמשך הקורס.

מצב הטכנולוגיה

בניית מחשבים קוונטיים היא אתגר טכנולוגי קשה, ורק 8 שנים עברו מאז שמחשבים קוונטיים קטנים הפכו לזמינים לציבור. בשמונה השנים האלה, עשינו התקדמות בחזיתות רבות.

מעבדים קוונטיים רבים של IBM נגישים כעת דרך הענן, כולם עם מעל 100 Qubit. אך לא רק גודל המעבדים חשוב — זה רק מדד אחד שאכפת לנו ממנו. איכות Gate השתפרה גם היא באופן דרמטי, וגם הכנסנו שיטות להפחתה ולהקלת שגיאות פנימיות למערכות קוונטיות, אפילו כשאנחנו דוחפים קדימה ליצירת מערכות עמידות-תקלות. שלושה מדדים בסיסיים — קנה מידה, איכות, ומהירות — חיוניים למעקב אחר שיפור הביצועים.

• גודל. יותר Qubit הם כמובן טובים יותר, אך רק אם הגדלת מספרם לא פוגמת בביצועים (מה שיכול להיות המקרה). בפועל, אנחנו רוצים יותר Qubit באיכות טובה שאינם מפריעים זה לזה דרך crosstalk כאשר אנחנו לא רוצים בכך. הדרך שבה ה-Qubit מחוברים זה לזה חשובה גם היא, ו- פתרון השאלה כיצד לעשות זאת בצורה הטובה ביותר מייצג אתגר עבור Circuit של Qubit על-מוליכים.

• איכות. מדד חשוב נוסף שאנחנו מתבוננים בו, לעקיבה אחר שיפור ביצועים לאורך זמן, הוא נאמנות Gate דו-Qubit. Gate שפועלות על Qubit בודדים אינן נוטות לשגיאות כמו Gate דו-Qubit, שהן לכן הדאגה הגדולה יותר. (Gate דו-Qubit גם חשובות מכיוון שהן אחראיות ליצירת שזירה בין ה-Qubit, שמשוערת כאחת מתופעות הפיזיקה שנותנות למחשוב הקוונטי את כוחו.)

• מהירות. לבסוף היא מהירות ויעילות. בקיצור, הזמן המושקע בהפעלת תוכנית (כולל חלקים קוונטיים וקלאסיים כאחד) צריך להיות קצר ככל האפשר.

סיכום

זוהי ממש תקופה מרגשת לעבוד בתחום המחשוב הקוונטי: לראשונה בהיסטוריה אנחנו יכולים להתחיל לחקור אזור מחשוב שנמצא מעבר למחשוב קלאסי.

T.J. Watson חזה פעם בפרסום שוק עולמי לכמה מחשבים בלבד. אנחנו עשויים לצחוק כיום על כמה שהוא טעה — אך כשאנחנו עושים זאת עלינו להכיר שיש לנו את יתרון הידיעה בדיעבד. ועלינו גם להודות שכבני אדם, יש לנו נטייה כללית לזלזל באופן קיצוני בפוטנציאל של טכנולוגיות עתידיות. עכשיו כשהגיע תורנו ואנחנו לוקחים על עצמנו תפקידים של חלוצים מוקדמים של מחשוב קוונטי, עלינו לזכור זאת.

מחשוב קוונטי מנוגד לעתים קרובות למחשוב קלאסי, כדבר שונה ממנו מהותית ובתחרות איתו. אך ממבט רחב יותר אנחנו יכולים לראות את המחשוב הקוונטי כפרק נוסף בסיפור ארוך. טבעי בנו כבני אדם לחפש דרכים חדשות לחשב ולרתום את הכוח שהעולם הטבעי מעניק לנו לצורך כך. אנחנו עושים זאת כבר מאות שנים. המחשוב הקוונטי מציע לנו כלי חדש במאמץ הזה ועלינו לגלות כיצד נוכל למנף את הכוח שהוא מציע לנו.