Làm cho máy tính lượng tử trở thành hiện thực

Trong khi máy tính lượng tử tồn tại trong phòng thí nghiệm, máy tính lượng tử đa năng vẫn chưa có sẵn để sử dụng cho mục đích thương mại. Làm thế nào các doanh nghiệp có thể ứng phó với những gián đoạn tiềm ẩn từ công nghệ này trước khi nó thực sự xuất hiện trên thị trường chính thống? Một công ty đã và đang đầu tư đáng kể vào điện toán lượng tử là Infosys, và do đó, các tác giả đã liên hệ với một số nhà nghiên cứu và lãnh đạo doanh nghiệp tại công ty để tìm hiểu thêm về công việc của họ. Họ phát hiện ra rằng Infosys đã thực hiện một cách tiếp cận kết hợp, pha trộn các yếu tố của điện toán lượng tử và cổ điển để xây dựng một cầu nối từ thực tế của ngày hôm nay đến các công nghệ đột phá của ngày mai. Điều này đã giúp công ty đạt được bước tiến trong việc tận dụng công nghệ lượng tử trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm các vấn đề tối ưu hóa, học máy và an ninh mạng. Mặc dù vẫn còn một chặng đường dài phía trước khi phát triển và ứng dụng công nghệ lượng tử, nhưng phương pháp kết hợp đang cho phép các công ty phục vụ khách hàng ngày hôm nay, đồng thời bắt kịp tương lai – ngay cả khi một số công nghệ liên quan vẫn đang bắt kịp.

Các nhà khoa học đã đưa ra giả thuyết về tiềm năng của tính toán lượng tử – tức là một phương pháp tính toán mới sử dụng xác suất, thay vì tín hiệu nhị phân, để thực hiện các phép tính – trong nhiều thập kỷ. Nhưng trong những năm gần đây, đầu tư của cả khu vực tư nhân và nhà nước vào việc phát triển máy tính lượng tử đã tăng đáng kể, với một báo cáo dự kiến ​​đầu tư hơn 800 triệu đô la chỉ riêng vào năm 2021.

Công nghệ lượng tử có thể cách mạng hóa mọi thứ, từ giải trình tự bộ gen đến tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, từ phá mã đến phát triển vật liệu mới. Nhưng trong khi máy tính lượng tử tồn tại trong phòng thí nghiệm, máy tính lượng tử có mục đích chung vẫn chưa có sẵn để sử dụng cho mục đích thương mại. Làm thế nào các doanh nghiệp có thể ứng phó với những gián đoạn tiềm ẩn từ công nghệ này trước khi nó thực sự xuất hiện trên thị trường chính thống?

Để khám phá câu hỏi này, sẽ hữu ích khi xem xét các ví dụ lịch sử về quá trình chuyển đổi công nghệ lớn, chẳng hạn như sự chuyển đổi từ nhiếp ảnh tương tự sang kỹ thuật số hoặc từ động cơ đốt trong sang động cơ điện. Trong nhiều trường hợp như vậy, các công ty đã tận dụng cách tiếp cận kết hợp để tích hợp các công nghệ mới: Thay vì cố gắng chuyển sang công nghệ mới cùng một lúc, họ đã phát triển các sản phẩm kết hợp các yếu tố của công nghệ cũ và mới. Ví dụ, chiếc Prius hybrid-điện đã cho phép Toyota tìm hiểu về cách sản xuất ô tô điện trong khi vẫn tận dụng nền tảng chuyên môn của mình với động cơ khí đốt truyền thống. Sau khi tung ra mẫu xe hybrid đầu tiên này, Toyota đã tiếp tục với các mẫu xe plug-in hybrid và xe điện chạy bằng pin nhiên liệu, mở đường cho sự ra mắt cuối cùng của xe hơi chạy điện vài năm sau đó.

Vì vậy, một cách tiếp cận lai tương tự có thể trông như thế nào đối với tính toán lượng tử? Một tổ chức đang đầu tư đáng kể vào điện toán lượng tử là Infosys, và vì vậy, chúng tôi đã liên hệ với một số nhà nghiên cứu và lãnh đạo doanh nghiệp tại công ty để tìm hiểu thêm về công việc của họ. Thông qua một loạt các cuộc phỏng vấn sâu, chúng tôi nhận thấy rằng Infosys đã và đang thử nghiệm hai phương pháp tiếp cận kết hợp để bắt đầu thương mại hóa các đổi mới hiện có và xây dựng cầu nối cho tương lai của điện toán lượng tử:

• Các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử: các thuật toán chạy trên máy tính cổ điển nhưng có logic dựa trên việc mô phỏng các hiện tượng lượng tử khác nhau (trái ngược với cách tiếp cận nhị phân, xác định của máy tính truyền thống)
• Các mô hình kết hợp: các mô hình cho phép máy tính cổ điển hoạt động cùng với máy tính lượng tử

Infosys đã và đang tận dụng những cách tiếp cận này trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cả độc lập và hợp tác với các công ty khởi nghiệp. Dưới đây, chúng tôi mô tả ba ứng dụng chính của điện toán lượng tử mà Infosys đã bắt đầu đầu tư: các bài toán tối ưu hóa, trong đó công ty đang khám phá tiềm năng của các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử, và các giải pháp học máy và an ninh mạng, trong đó Infosys đã bắt đầu tận dụng các mô hình lai .

Các vấn đề về tối ưu hóa

Mặc dù các thuật toán cổ điển có hiệu quả trong nhiều lĩnh vực, nhưng chúng có thể rất chậm và tốn kém khi giải quyết một số loại vấn đề tối ưu hóa nhất định. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, rất khó sử dụng máy tính truyền thống để tối ưu hóa danh mục đầu tư, vì điều này đòi hỏi phải phân tích nhanh chóng, theo thời gian thực về các giá trị rủi ro biến động liên tục liên quan đến việc đầu tư vào từng cổ phiếu riêng lẻ. Để giải quyết thách thức này, Infosys đã phát triển các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử để tối ưu hóa việc lựa chọn và phân bổ tài sản. Điều này cho phép công ty xây dựng danh mục đầu tư đa dạng nhằm tối đa hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro cho hơn 100 cổ phiếu chỉ trong một phút, cuối cùng đạt được lợi nhuận cải thiện 21% so với các chiến lược phân bổ tài sản thông thường (tức là không lấy cảm hứng từ lượng tử).

Một lĩnh vực khác mà máy tính truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa một cách chính xác và hiệu quả về chi phí là trong chuỗi cung ứng. Để khám phá tiềm năng của điện toán lượng tử trong không gian này, Infosys đã hợp tác với QpiAI, một công ty khởi nghiệp phát triển các giải pháp lấy cảm hứng từ lượng tử để tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Trong khi các dự án này vẫn đang trong quá trình phát triển, nhóm đã chỉ ra rằng các thuật toán của nó cho phép giảm 60% chi phí trong việc tối ưu hóa định tuyến xe.

Học máy

Các thuật toán học máy phụ thuộc vào sức mạnh tính toán chuyên sâu (và đắt tiền) để trích xuất các bài học từ các tập dữ liệu lớn. Đặc biệt là khi nói đến phân tích các tập dữ liệu có độ mất cân bằng cao – tức là, trong đó các trường hợp bạn quan tâm đến việc xác định là cực kỳ hiếm – tính toán lượng tử có thể vừa giảm đáng kể chi phí vừa cải thiện hiệu quả của các mô hình này.

Ví dụ, trong phát hiện gian lận tài chính, số lượng giao dịch gian lận là rất nhỏ so với số lượng giao dịch thông thường. Điều này gây khó khăn cho việc phát triển các thuật toán học máy cổ điển có thể xác định gian lận đủ nhanh và chính xác. Nhưng Infosys đã thực hiện một cách tiếp cận kết hợp, xây dựng một thuật toán mạng thần kinh lai trong đó hầu hết các lớp mạng sử dụng tính toán cổ điển, trong khi một số lớp kết hợp đầu vào từ một máy tính lượng tử. Với hệ thống này, Infosys đã có thể đạt được cải thiện 1,66% về độ chính xác của công cụ phát hiện gian lận – một sự khác biệt có vẻ nhỏ, nhưng có khả năng chuyển thành khoản tiết kiệm đáng kể dựa trên quy mô lớn của hệ thống tài chính toàn cầu.

An ninh mạng

Các giao thức an ninh mạng hiện tại thường sử dụng các số giả ngẫu nhiên để mã hóa thông tin nhạy cảm như mật khẩu, dữ liệu cá nhân hoặc thậm chí là các blockchains. Vấn đề là, máy tính lượng tử có thể dễ dàng bẻ khóa các phương pháp mà máy tính truyền thống sử dụng để tạo ra các số ngẫu nhiên, có khả năng gây ra mối đe dọa lớn cho bất kỳ tổ chức nào sử dụng các công cụ mã hóa tiêu chuẩn này. Tuy nhiên, cùng với mối đe dọa mới này, công nghệ lượng tử cũng có những khả năng mới: Các hệ thống lượng tử có thể tạo ra một lượng lớn, đáng tin cậy các số “ngẫu nhiên thực sự” mà không thể giải mã bằng cả hệ thống cổ điển hoặc lượng tử.

Infosys đã hợp tác với công ty an ninh mạng lượng tử Quintessence Labs để phát triển một giải pháp kết hợp đầu tiên tạo ra các khóa ngẫu nhiên thực sự với trình tạo số ngẫu nhiên lượng tử, sau đó chuyển các khóa đó thành các thuật toán mật mã cổ điển và hệ thống mã hóa. Cách tiếp cận này giúp có thể tạo ra các con số thực sự ngẫu nhiên, không thể đoán trước để sử dụng trong nhiều ứng dụng thương mại hiện có, tạo ra một cấp độ an ninh mạng mới cho bất kỳ tổ chức nào làm việc với số lượng lớn dữ liệu nhạy cảm.

. . .

Những ứng dụng này nghe có vẻ giống như khoa học viễn tưởng, nhưng chúng rất thực tế. Trong khi máy tính lượng tử vẫn còn một chặng đường dài trước khi chúng sẵn sàng ra mắt, các doanh nghiệp đã tận dụng công nghệ lượng tử trong các giải pháp lai, kết hợp giữa cái cũ với cái mới để xây dựng cầu nối giữa thực tế của ngày hôm nay và tiềm năng của ngày mai. Đầu tư vào chiến lược kết hợp này hiện là cách tốt nhất để các công ty phát triển kiến ​​thức chuyên môn về các nguyên tắc lượng tử và phát triển phần mềm sẽ trở nên quan trọng khi các công nghệ này đạt đến độ chín muồi. Điều đó cũng có nghĩa là bất kể phần cứng lượng tử phát triển chính xác như thế nào và nền tảng nào cuối cùng trở thành tiêu chuẩn công nghiệp, các thuật toán đang được phát triển ngày nay sẽ có thể hoạt động trên hầu hết mọi loại phần cứng lượng tử (thay vì chỉ giới hạn trong một hệ thống). Cuối cùng, việc áp dụng phương pháp kết hợp cho phép các công ty phục vụ khách hàng ngày hôm nay, đồng thời bắt kịp tương lai – ngay cả khi một số công nghệ liên quan vẫn đang bắt kịp.