Kínai a legerősebb kvantumszámítógép

Legalábbis a fejlesztők szerint, akik a Google hasonló megoldásának lekörözését emelik ki.

A kvantumszámítógépek területén gőzerővel zajlik a munka a még gyorsabb rendszerek szolgálatba állítása érdekében, hasonlóan ahhoz, amit a szuperszámítógépeknél megszokhattunk. Most egy kínai fejlesztés mutatkozott be, amely készítői szerint az eddigi leggyorsabb platformot is megelőzi.

Nem is olyan rég arról írtunk, hogy Európa legnagyobb ilyen rendszere készült el, most pedig egy kínai bejelentésben olvashatunk az eddigi rekordok megdöntéséről. A ZME Science illetékeseinek állítása szerint ugyanis egy 56 kvantumbites megoldással álltak elő, ez pedig egy rendkívül bonyolult számítást alig több, mint 1 óra alatt végzett el, miközben ugyanezen feladat a hagyományos szuperszámítógépek számára csaknem 8 évet venne igénybe. Jól látszik az óriási különbség a (potenciális) teljesítmény terén, ehhez viszont különleges kialakításra, komoly munkára, valamint speciális körülmények biztosítására van szükség, hiszen az alkalmazott chipeket az abszolút nulla, vagyis -273,15 Celsius-fokon kell tartani a megfelelő üzemelés érdekében.

Ez utóbbi követelmény miatt az ilyen kvantumszámítógépeket leginkább a különleges kísérletek részeként vetik be, a kiemelkedően nagy számítást igénylő feladatok, illetve az azokhoz szükséges megoldások kutatása és fejlesztése terén. A kínai fél szerint a Zuchongzhi névre hallgató rendszer az eddig rekordtartót is lekörözi, hiszen a Google Sycamore esetében 54 kvantumbitnél állt meg a mutató, az IBM Q System One pedig „mindössze” 20 kvantumbitet tud felmutatni ebben a versenyben. Az új jövevény nem mellesleg a Jiuzhang névre hallgató közvetlen elődjéhez képest is több területen nyújt jelentős előrelépést, itt nemcsak a nagyobb teljesítmény, de a jobb programozhatóság miatt is megelőzi az amúgy 53 kvantumbites rendszert, amely legutóbb tavaly decemberben mutatott fel egy komoly eredményt, a Google rendszere után ugyanúgy elérve az úgynevezett kvantumfölényt.

Ahogy említettük, ezen megoldásokat egyelőre kísérletekben használják fel, attól még picit messze vagyunk, hogy a mindennapokban alkalmazzuk őket, mivel ezzel kapcsolatban több fontos akadályt le kell még küzdenünk.