2012, när han satt i en varm pool, föreslog fysiker Seth Lloyd en kvantinternetapplikation till Googles skapare, Sergey Brin och Larry Page. Han kallade det Quoogle: en sökmotor som använder matematik baserad på fysik för subatomära partiklar och visar resultat utan att veta själva frågorna. Ett sådant språng kräver en helt ny typ av minne - det så kallade QAMM, eller kvantitetsminnet för slumpmässig åtkomst.
Även om idén fascinerade Brin och Page, övergav de den, berättade Lloyd "Gizmodo". Enligt honom påminde de honom om att deras affärsmodell bygger på att veta allt om alla.
Men KOSU, som en idé, dog inte. Moderna datorer kommer väl ihåg information i miljarder bitar, binära siffror lika med antingen noll eller en. RAM eller slumpmässigt åtkomstminne lagrar information under en kort tid på kiselchips, tilldelar varje informationsdel en specifik adress, som kan nås slumpmässigt och i vilken ordning som helst att hänvisa till den informationen senare. Detta gör datorn mycket snabbare, så att din bärbara dator eller mobiltelefon genast kan komma till de data som finns lagrade i RAM, ofta används av applikationer, istället för att söka efter dem i lagring, vilket är mycket långsammare. Men någon gång i framtiden kan datorprocessorer ersättas eller kompletteras av kvantdatorprocessorer, maskiner som kan bädda in gigantiska databaser.maskininlärning och konstgjord intelligens. Kvantdatorer är fortfarande en framväxande teknik, men om de någonsin kan utföra dessa potentiellt lukrativa algoritmer kommer de att behöva ett helt nytt sätt att få åtkomst till RAM. De kommer att behöva en kropp.
"KRAM kan vara en fantastisk applikation som gör kvantenheter från Google och IBM omedelbart användbara," sa Lloyd till Gizmodo.
Klassiska datorer som ThinkPad, Iphone och de kraftfullaste superdatorerna utför alla sina funktioner genom att översätta data till en eller många kombinationer av bitar, nollor och sådana. Bitar interagerar med varandra, vilket till slut producerar en annan kombination av nollor och sådana. Kvantdatorer ger också slutresultatet i form av nollor och nollor. Men medan räkningen pågår, kommunicerar deras kvantbitar, eller qubits, med varandra på ett nytt sätt genom samma fysiklagar som styr elektroner. I stället för att bara vara noll eller en, kan varje kvbit vara båda när du räknar, med en matematisk ekvation som krypterar sannolikheten för att få noll eller en bara när du testar dess värde. Flera qubits använder mer komplexa ekvationer,som hänvisar till kvbitvärden som enstaka matematiska objekt. Resultatet är en eller flera möjliga binära strängar, vars slutliga värde bestäms av sannolikheterna i ekvationerna.
Denna konstiga matematiska metod - qubits är ekvationer tills du beräknar dem, och sedan ser de ut som bitar igen, men deras värden kan inkludera ett element av slumpmässighet - gör att du kan lösa problem som traditionellt är svåra för datorer. En sådan utmaning är nedbrytningen av stora siffror till primtal, vilket bryter algoritmerna som används för att lagra stora mängder krypterad data - en utveckling som kan vara "katastrofal" för cybersäkerhet. Det kan också fungera som ett nytt sätt att bearbeta stora datasätt, till exempel de som används i maskininlärning (som avancerade ansiktsigenkänningssystem).
Kvantdatorer är fortfarande inte bättre än konventionella datorer. IBM ger forskare och entreprenörer tillgång till en fungerande 20-bitars processor och Rigetti till en 19-bits processor, medan traditionella superdatorer kan simulera kvantkrafter upp till 50 kBbit. Trots detta meddelade fysiker John Preskil nyligen att tekniken går in i en ny era där kvantdatorer snart kommer att vara användbara för mer än underhållande fysiksexperiment. Den amerikanska regeringen tar kvanttekniker på allvar på grund av deras betydelse för cybersäkerhet, och många fysiker och programmerare letar efter nya nischer för dem.
Många forskare hoppas också kunna hitta applikationer för kvantdatorer i utvecklingen av artificiell intelligens och maskininlärning med hjälp av kvantealgoritmer. Sådana algoritmer är komplexa och involverar en betydande mängd information och kräver således ett kvantealternativ till RAM: qRAM.
Kampanjvideo:
Quantum RAM är inte miljarder bitar lagrade i flera qubits. Istället är det ett sätt för kvantdatorer att tillämpa sina kvantiteter på stora listor med data som finns i maskininlärningsproblem. I slutändan består vanligt RAM-minne av data som program behöver köra, och program kan komma åt det genom att ange adress för bitarna - på samma sätt kan du få summan av celler genom att skriva (A2 + B2) istället för att skriva siffror varje gång. manuellt. Kvantealgoritmer måste komma åt vanligt slumpmässigt åtkomstminne på kvantnivå - i den mest primitiva meningen skapar de en superposition där cellen är både A2 och B2 på samma gång, och först då, efter beräkningen är klar, visar värdet för antingen A2 eller B2. Det finns inget kvantum om minnet som sådan - kvantum är det sätt du får åtkomst till och använder det.
I grund och botten, om du har många lagrade data - som till exempel i databaser för att träna chatbots - kan det finnas en kvantealgoritm som kan göra mer än en vanlig dator när det gäller att söka igenom data eller ett meddelande om något viktigt. … Detta kan vara mycket lukrativt för både finansbranschen och företag som Google, och naturligtvis kommer det att kräva kvantum RAM.
En artikel om QRAM, skriven av Lloyd och hans team för tio år sedan, beskrev ett sätt att bara få åtkomst till de adresser i minnet som behövs för superposition, med något de kallade en "kvantbrännskedja." I grund och botten, eftersom varje adress i RAM bara är en sekvens av bitar, kan den tänkas vara ett grenande träd, där varje kvbit är en pekare som berättar datorn att svänga åt vänster eller höger. Detta fungerar också i konventionella datorer, men en kvantdator med endast två val kommer oundvikligen att trassla in extra vägar vid varje tur, vilket i slutändan leder till ett otroligt stort och bräckt kvanttillstånd som lätt kan kollapsa i en icke-kvantmiljö. Lloyd och hans kollegor föreslog en trädstruktur,där varje gren automatiskt hålls i vänteläge, så att datorn bara kan röra sig på höger eller vänster gren (sida) för att komma åt önskat minne utan att förvränga onödig information. Skillnaden är ganska teknisk, men den är utformad för att avsevärt minska kraften som krävs för att lösa den här typen av problem i maskininlärning.
"De flesta algoritmer som används i forskning kräver någon form av kvantminne," kommenterade Michelle Mosca, forskare vid University of Waterloo i Kanada som också forskade på kvantminne för Gizmodo. "Allt som minskar kostnaden för tillämpat kvantum-RAM kan också dramatiskt minska tiden före tillkomsten av dagliga kvantdatorer."
Men vi är fortfarande på ett mycket, mycket tidigt stadium i utvecklingen av kvantprogrammering. Idag verkar det som gamla datorer kommer ihåg information nästan löjligt. RAM bestod av magnetiska slingor anslutna med ledningar, där varje slinga motsvarade en bit och orienteringen av magnetfältet i spolen representerade dess betydelse. Den första kommersiellt tillgängliga amerikanska datorn, UNIVAC-I, var känd för att lagra data genom att omvandla elektriska impulser till ljudvågor med flytande kvicksilver. Det minnet hade ingen slumpmässig åtkomst - du kunde inte få någon information du ville ha någon gång, men bara i den ordning som den lagrades. Och det ansågs vara den senaste tekniken.
"Det var ett konstverk", förklarade Chris Garcia, kurator för datahistoriska museet. "Vid den tiden försökte de allt de kunde och hoppades att en del av det skulle fungera." Vid den tiden var sådana lösningar överlägsna alla tidigare. Idag lagrar datorer minne på mikrochips gjorda av ett speciellt material som kallas halvledare, vilket blev möjligt inte bara på grund av framsteg inom vetenskap, utan också tack vare de processer som gjorde kisellagring mycket billigare än lagring av små magnetiska spolar.
Hur ser kvantminnet ut? Troligen inte på det sätt som Lloyd och kollegor föreställde sig det. Vid förra årets konferens skämtade fysiker att området för kvantberäkning mycket väl kan vända sig till en annan analog med flytande kvicksilver. Visst kommer vi att ha nya tekniska och matematiska framsteg som kommer att optimera datorer och deras metoder för att lagra information.
Lloyd höll med om detta. "Jag skulle gärna se att någon sprider vår idé," sade han. "Om vi kunde översätta vanlig information till ett kvanttillstånd skulle detta vara en fantastisk tillämpning av kvantdatorer på kort sikt." När allt kommer omkring handlar datorer om mer än bara deras förmåga att köra snygga algoritmer. De gör det möjligt att använda dessa algoritmer för att bearbeta och organisera data för att skapa något användbart.
Och kanske en dag kommer vi verkligen att använda kvant Google.
Ryan F. Mandelbaum