A Columbia Egyetem és a Lausanne-i Svájci Szövetségi Technológiai Intézet (EPFL) két kutatója rájött, hogyan működtethető bonyolult kvantumszámításokat végző algoritmus kvantumszámítógép helyett hagyományos komputereken.

A szóban forgó kvantumszoftver, a kvantummegközelítő optimalizálási algoritmus (QAOA) a lehetséges problémamegoldások közül a legjobbat kiválasztó, klasszikus matematikai optimalizáló feladatokat old meg.

A többek között a Google által is támogatott QAOA rendeltetése, hogy segítsen a kvantumgyorsulás, a feldolgozási sebesség előrejelzett, kvantumszámítógépen kivitelezhető, hagyományoson megvalósíthatatlan felpörgetésében.

A kvantumgyorsulás korlátja azonban – részben az egyre eredményesebb klasszikus algoritmusok miatt – folyamatosan változik.

Rendelkeznek-e komoly előnnyel a mostani és a közeljövő kvantumszámítógépein futó algoritmusok praktikus feladatok megoldásában? – tette fel a kérdést a két kutató.

A válaszhoz először szimulált kvantumrendszerben kell megérteni a hagyományos számítások korlátait. Ez azért fontos, mert a kvantumprocesszorok mostani generációja olyan üzemmódban fut, hogy kvantumszoftverek működése közben hibák csúsznak be, és ezért csak korlátozott komplexitású algoritmusok futtathatók.

A javasolt megoldás a következő: a kvantumalgoritmusok egy – alacsony energiahasználattal működő – csoportjának a viselkedését szimuláló módszert dolgoztak ki hagyományos komputerekhez. A QAOA a csoport reprezentatív példája. A megoldás a gépitanulás-eszközökön alapul, hogy képesek megtanulni és utánozni kvantumszámítógépek belső működését. A QAOA-t mesterséges ideghálóval szimulálták, az eredménnyel kifejezetten elégedettek, új viszonyítási alap lehet jövőbeli kvantumhardver-fejlesztésekhez.

A lényeg, hogy a kvantumszámításokban szép jövő előtt álló QAOA nagyon pontosan szimulálható klasszikus komputereken. De ez sajnos nem vonatkozik minden kvantumalgoritmusra.