Квантовая лента что такое
Время от времени исследовательские центры сообщают о теоретических и практических успехах на пути к созданию квантового компьютера. Считая это чрезвычайно интересной темой, Лента.ру старается освещать основные достижения в данной области. Эта неделя выдалась особо богатой на квантовые новости. Некоторые из них мы описали, а потом, засомневавшись, понятны ли наши заметки читателям-неспециалистам, остальные отложили и попытались вместо того составить небольшой квантовый ликбез.
Что такое квант и зачем он нужен
Частицы-волны обладают недоступной для макрообъектов способностью «находиться в нескольких местах одновременно». Говоря точнее, описать местонахождение не наблюдаемой непосредственно частицы в некотором месте можно только с некоторой вероятностью.
Пока мы объекты не измеряем, они ведут себя и того хуже. Если квантовая система может находиться в нескольких состояниях и неизвестно, в каком именно она находится, то говорят о суперпозиции состояний. Можно говорить, что неизвестно, в каком состоянии находится система, или что она находится в нескольких состояниях одновременно, это вопрос интерпретации. В любом случае при измерении система выбирает одно из состояний.
Все эти и многие другие особенности микромира и позволяют построить квантовый компьютер.
Как из этого сделать компьютер
Как устроен квантовый компьютер
N кубит (по данным словарей, надо говорить пять бит, но много битов, логично склонять кубит так же) могут, как и N бит, иметь 2 N возможных состояний, однако принципиальное отличие состоит в том, что кубиты могут находиться в суперпозиции этих состояний и быть при этом запутанными между собой. Это значит, что система из нескольких кубитов (квантовый регистр) находится в каждом из состояний с некоторой вероятностью, а самое главное, это значит, что за счет запутанности можно изменить сразу все 2 N состояний. В классическом компьютере такая операция потребовала бы 2 N шагов. Это обеспечивает беспрецедентный параллелизм вычислений, и именно это является основой мощности квантовых компьютеров.
В классическом компьютере за один такт процессор может изменить одно состояние, которое хранят N бит памяти. В квантовом компьютере за один такт можно изменить N кубит, которые находятся в состоянии, являющемся суперпозицией всех базовых состояний, а следовательно, все 2 N базовых состояний. Таким
образом, квантовый компьютер отчасти является не цифровым, а аналоговым устройством.
Что могут квантовые компьютеры
Алгоритм Шора имеет большое значение для современной криптографии. Если удастся создать достаточно мощные квантовые компьютеры, то часть использующихся систем шифрования с открытым ключом (например, RSA) станет уязвима для взлома: для подбора тайного ключа необходимо разложить открытый на простые множители. При достаточно длинном ключе даже современным суперкомпьютерам на это нужны сотни лет, а вот перед квантовыми он не устоит.
Разрабатываются и применения квантовых компьютеров для противоположной задачи: не взлома, а усиления защиты информации.
Еще одним известным алгоритмом является алгоритм Гровера: алгоритм поиска в неструктурированной базе данных.
Некоторые специалисты сравнивают современное состояние квантовых информационных технологий с уровнем развития классических компьютеров в 1950-е годы, то есть разработчикам квантовых компьютеров предстоит решить еще много теоретических и практических проблем. Есть и мнение, что мощный работающий квантовый компьютер никогда не будет создан. Но даже в этом случае исследования в этом направлении могут привести к неожиданным полезным открытиям, а значит, должны и будут продолжаться.
Со скоростью света. Как квантовые компьютеры изменят мир и жизнь россиян?
Компьютерные технологии неустанно развиваются. Обычные смартфоны теперь способны выполнять задачи, на решение которых в прошлом требовалась мощность огромных вычислительных машин. Впрочем, человечество стоит на пороге куда более масштабного технологического скачка. Он произойдет с появлением полноценного квантового компьютера. Всего за несколько минут он сможет решить задачу, на которую даже у самых мощных суперкомпьютеров уйдут десятилетия и даже столетия вычислений. Пока существуют только прототипы квантовых компьютеров, однако технологии с каждым годом совершенствуются. «Лента.ру» и Homo Science рассказывают, что такое квантовые технологии и каким образом они могут изменить мир.
Одним из первых о создании квантового компьютера заговорил американский физик Ричард Фейнман в 1982 году. По мысли ученого, такие машины способны моделировать сложные квантовые системы, например, атомы, что не по силам обычному, классическому компьютеру, которому для этого требуется колоссальный объем вычислительных ресурсов. Стало ясно, что квантовые компьютеры — хотя на тот момент не существовало даже их прототипов — способны на то, на что не способны даже мощнейшие суперкомпьютеры.
В 1996 году американский математик Лов Гровер предложил квантовый алгоритм решения задачи перебора, который теоретически способен ускорить поиск внутри гигантских баз неупорядоченных данных. Этот алгоритм был реализован в 1998 году с помощью компьютера, состоящего из двух кубитов на базе ядерного магнитного резонанса (ЯМР) — того же самого явления, что стало основой для магнитно-резонансных томографов. Годом позже было показано, что ЯМР-компьютеры не имеют никакого преимущества перед обычными компьютерами, поскольку в них не реализуется особый феномен, называемый квантовой запутанностью.
Пока одни ученые искали алгоритмы, которые можно реализовать на квантовом компьютере, другие занимались физической реализацией квантовых вычислений. В 1995 году физики Сирак и Цоллер предложили ионную ловушку для создания кубитов, а в 1999 году японский физик Ясунобу Накамура продемонстрировал рабочий кубит на основе сверхпроводников.
Технологии стремительно развивались, и в 2009 году была опубликована работа, в которой исследователи использовали два запутанных фотона для вычисления энергии молекулы водорода, что слишком сложно для классических компьютеров. Это была первая демонстрация того, что квантовые вычисления способны привести к полезному результату.
Спустя десять лет, в 2019 году, Google объявила о достижении квантового превосходства: всего за 200 секунд их компьютер выполнил серию вычислений, на которую у суперкомпьютера ушло бы десять тысяч лет. А всего через год о достижении квантового превосходства сообщили китайские ученые: их компьютер на запутанных фотонах Jiuzhang за 200 секунд решил задачу, которая потребовала бы у самого мощного суперкомпьютера до 2,5 миллиардов лет вычислений.
Сейчас уже ведется работа по подготовке человеческого общества к появлению полноценных квантовых компьютеров: разрабатываются новые стандарты, создаются дорожные карты, стратегии выхода на рынок и сфера применения квантовых вычислений.
В России дорожная карта развития квантовых вычислений разработана совместными усилиями Росатома и Российского квантового центра.
На создание квантовых компьютеров и облачной платформы для доступа к ним планируется потратить 23,6 миллиарда рублей.
Что такое квантовое превосходство
Квантовое превосходство — это свойство квантовых компьютеров решать задачи, которые не способны решить классические компьютеры за обозримый период времени. Сейчас ученые рассматривают это достижение больше как доказательство принципа, чем то, что может повлиять на будущую коммерческую жизнеспособность таких вычислений.
В России под эгидой Росатома создана Национальная квантовая лаборатория, куда вступили различные научные организации, включая Фонд «Сколково», Российский квантовый центр и профильные научные институты. Целью лаборатории является создание квантовых процессоров на базе сверхпроводников, холодных атомов, фотонов и ионов. К 2024 году планируется построить квантовые компьютеры, состоящие из 30-100 кубитов, в зависимости от используемой технологии.
Квантовое превосходство может быть временным и не исключает появления более эффективных алгоритмов, ускоряющих вычисления классическими компьютерами, поэтому любое заявление о достижении квантового превосходства вызывает скепсис у специалистов и подвергается тщательной проверке. Когда Google опубликовала результаты вычислений квантового процессора Sycamore, IBM заявила, что ее суперкомпьютер способен решить ту же задачу более точно и почти с той же скоростью — за два с половиной дня.
Страны вкладывают огромные суммы в развитие квантовой отрасли. Китай создал новый центр квантовых исследований (National Laboratory for Quantum Information Sciences) стоимостью 10 миллиардов долларов; Евросоюз разработал генеральный план развития квантовых технологий и планирует потратить на это около миллиарда евро; США, в соответствии с законом о национальной квантовой инициативе, выделили 1,2 миллиарда долларов на развитие проектов в этой области за пятилетний период. Однако для достижения полезной вычислительной производимости, вероятно, понадобятся машины, состоящие из сотен тысяч кубитов.
Как работают квантовые компьютеры
Классические компьютеры выполняют логические операции, используя биты — единицы информации, принимающие значение либо «0», либо «1». В квантовых вычислениях для этого используются кубиты, представляющие собой квантовое состояние объекта, например, фотона. До момента измерения квантовое состояние является неопределенным, то есть оно находится в суперпозиции двух возможных состояний — «0» или «1». Суперпозиция одного объекта может быть связана с суперпозициями других объектов, то есть можно сконструировать между ними логические отношения, подобные тем, что существуют на основе транзисторов в классических компьютерах. Однако квантовые системы трудно поддерживать в состоянии суперпозиции достаточно долго, поскольку квантовое состояние нарушается (система декогерирует) в результате взаимодействия с окружающей средой.
Чтобы добиться квантового превосходства, необходимо использовать явление, называемое квантовой запутанностью. Оно возникает в случае, когда две системы настолько сильно связаны, что получение информации об одной системе немедленно даст информацию о другой — вне зависимости от расстояния между этими системами.
Хартмут Невен, директор Google Quantum AI Labs предложил новое правило, которое предсказывает прогресс квантовых компьютеров в ближайшие 50 лет. Оно гласит, что мощность квантовых вычислений испытывает двукратный экспоненциальный рост по сравнению с обычными вычислениями. Если бы этому принципу подчинялись классические компьютеры, то ноутбуки и смартфоны появились бы в мире уже к 1975 году. Невен обосновывал свое правило тем, что ученые создают все более совершенные квантовые процессоры с большим количеством запутанных кубитов, и при этом процессоры сами по себе экспоненциально быстрее традиционных компьютеров.
Закон Невена, или, как его еще называют, закон Мура 2.0, прогнозирует, что по мере совершенствования квантовых микросхем вычисления будут становиться все быстрее и смогут решать проблемы, которые не под силу даже самым мощным суперкомпьютерам на планете. Это лишь вопрос количества доступных кубитов и снижения частоты ошибок, которые представляют основную проблему современных квантовых информационных систем. Если закон Невена себя оправдает, то в ближайшем будущем квантовые компьютеры покинут пределы университетских и исследовательских лабораторий и станут доступны для коммерческих и других приложений.
Как применяются квантовые компьютеры сейчас
Специалисты Boston Consulting Group предсказывают, что к 2040 году рынок вырастет до 850 миллиардов долларов. Этот прогноз основан на уверенности, что уже в ближайшие годы мир получит оборудование, подходящее для решения коммерческих и общественных задач. Даже отсутствие готовых прототипов не мешает инвестициям в начинающие стартапы. Например, PsiQuantum привлек 665 миллионов долларов на создание квантовых компьютеров на базе запутанных фотонов.
В настоящее время усилия ученых сосредоточены на двух направлениях: создании универсальных квантовых компьютеров для широкого круга задач и специализированных квантовых вычислителях. Как правило, коммерчески доступные системы имеют небольшое количество кубитов, однако в них используются принципы квантовой механики, ускоряющие вычисления. Одним из главных игроков на этом рынке является компания D-Wave Systems, чьи устройства уже включают в себя пять тысяч кубитов. В 2020 году D-Wave начала предлагать коммерческий доступ через облако к специализированным квантовым компьютерам Advantage с пятью тысячами кубитов, которые пока пригодны для решения сложных оптимизационных задач.
IBM представила коммерчески доступный IBM Quantum System One, пригодный для решения более широкого круга задач, в том числе моделирования материалов для систем хранения энергии, оптимизации портфелей финансовых активов и улучшения параметров стабильности в инфраструктуре энергоснабжения. Исследователи также стремятся использовать квантовый компьютер для того, чтобы раздвинуть границы глубокого обучения. Пока ведутся исследования, связанные с проверкой концепции, то есть демонстрации осуществимости квантовых вычислений в интересующих специалистов областях.
ИИ и криптосистемы
Одна из наиболее перспективных областей, на которую могут повлиять квантовые вычисления, — разработка систем искусственного интеллекта (ИИ). ИИ имеет дело с огромными объемами данных, а неточности в обучении нейронных сетей приводят к значительным погрешностям. Квантовые компьютеры могут улучшить алгоритмы обучения и интерпретации. Предприниматель в области ИИ Гэри Фаулер считает, что большую роль играет способность квантовых компьютеров выходить за рамки привычного двоичного кодирования. Это влияет как на объем анализируемой информации, так и на обработку естественного языка.
ИИ на базе квантового компьютера будет способен глубоко понимать и анализировать текст и речь. Это касается и распознавания образов, то есть искусственный интеллект может научиться видеть предметы и понимать, что находится перед ним, с той же точностью, что человек, и даже лучше. Улучшенное распознавание образов позволит медицинским работникам быстрее диагностировать и лечить заболевания по снимкам МРТ.
Некоторые специалисты считают, что сильный ИИ невозможен без квантовых компьютеров. Современные суперкомпьютеры не обладают мощностью для моделирования человеческого мозга с химическими взаимодействиями между отдельными частями нервных клеток. Даже с учетом закона Мура такие компьютеры не появятся и через миллион лет, однако полноценный квантовый компьютер поможет решить эту проблему.
Другой областью, которая значительно изменится с появлением квантовых компьютеров, станет криптография. Специалисты обеспокоены тем, что под ударом окажутся криптосистемы с открытыми ключами. Злоумышленники, использующие достаточно мощные квантовые компьютеры, могут совершить взлом цифровых подписей и основных интернет-протоколов HTTPS (TLS), необходимых для безопасного просмотра онлайн-счетов и совершения онлайн-покупок. Квантовые вычисления также поставят под угрозу безопасность систем симметричной криптографии, которая основана на обмене закрытыми ключами. Чтобы сохранить конфиденциальность данных, обмен ключами должен оставаться безопасным.
Считается, что постквантовая криптография, которая неподвластна квантовым компьютерам, остается неуязвимой даже для самых мощных систем. Специалисты уже работают над решением этой задачи, и NIST (Национальный институт стандартов и технологий, США) разрабатывает новые стандарты защиты информации, которые будут опубликованы в 2022 году. В то же время подобная криптография требует огромных ресурсов, поэтому квантовые компьютеры могут помочь защитить то, что они же делают уязвимым. Однако уже сейчас существуют прототипы защитных протоколов будущего, доступные для тестирования. Полный переход к ним может затянуться на 15-20 лет.
Квантовые компьютеры изменят мир и общество
Квантовые компьютеры способны привести к резкому прорыву в открытии и разработке новых лекарств, давая ученым и врачам возможность решать задачи, которые невозможно решить сейчас. Специалисты швейцарской фармацевтической компании Roche надеются, что квантовое моделирование ускорит разработку вакцин для защиты от инфекций, подобных COVID-19, лекарств от гриппа, рака и даже болезни Альцгеймера. Квантовое моделирование может заменить лабораторные эксперименты, чем снизит стоимость исследований и сведет к минимуму потребности в тестировании препаратов с участием животных и людей.
Квантовые компьютеры потенциально могут ускорить создание новых катализаторов для утилизации СО2 из воздуха или отработанных газов, которые не только сократят выбросы, но и позволят получать ценные нефтехимические продукты.
С помощью «квантового отжига» можно рассчитать траекторию движения каждой частицы воздушного потока над новым типом крыла, что может привести к изобретению новых технологий в аэродинамике. Подобный принцип можно использовать для решения задач оптимизации трафика в городе или потока данных в сети.
Ожидаются изменения и в финансовом секторе, где квантовые вычисления поспособствуют более глубокой аналитике и новым торговым возможностям, например, ускорению транзакций и обмена данными. Многие крупные банки, включая JP Morgan Chase, Goldman Sachs, BBVA Bank, Barclays, уже экспериментируют с квантовыми технологиями, чтобы оценить их роль в ближайшем будущем. Экспоненциально ускоренные вычисления могут иметь огромное значение для финансового моделирования, что изменит оценку инвестиционных проектов и повлияет на бизнес-стратегии. Компании, которые смогут позволить себе квантовый компьютер, обретут огромное конкурентное преимущество.
Источником дохода для компаний, занимающихся квантовыми вычислениями, станут услуги удаленного доступа к их ресурсам. Хотя в будущем квантовые компьютеры получат широкое распространение, в настоящее время заказчики более склонны к тому, чтобы выполнять квантовые вычисления через облако, а не совершать рискованные инвестиции в дорогостоящее оборудование. Параллельно с этим будет расти предложение программных приложений для квантовых компьютеров, инструменты для разработки. Появятся специалисты, которые будут развивать инфраструктуру, используя мощь двух технологий — квантовых вычислений и искусственного интеллекта, изучение которых станет неотъемлемой частью учебной программы.
В России в рамках создания Национальной квантовой лаборатории на первом этапе планируют запустить образовательные проекты и заняться подготовкой высококвалифицированных кадров. Планируется создать устойчивую экосистему квантовых вычислений и вывести ее на международный уровень, что объединит представителей науки, бизнеса и инноваций. Все это поможет нашей стране достигнуть высокого уровня в этой сфере и значительно повысить скорость вычислений и решения сложнейших задач науки.
«Создают то, чего не было раньше» Как ученые влияют на жизни миллионов людей
В последние десятилетия общество стремительно меняется, а вместе с ним и наука. Интерес к научным достижениям и их возможностям неуклонно растет, поэтому сегодня для исследователя важно не только сделать открытие, но и правильно о нем рассказать. Меняются и условия работы — ученые чаще используют цифровые технологии, улучшить которые в ближайшем будущем поможет прогресс в области создания квантовых компьютеров. «Лента.ру» и Homo Science рассказывают, как изменится деятельность ученых и методы научных открытий в будущем.
Пандемия COVID-19 существенно изменила уклад нашей повседневной жизни, сделала ученых самыми востребованными ньюсмейкерами, превратила их в самостоятельных инфлюэнсеров, которым внимают миллионы людей. В то же время руководители, принимающие стратегические решения, все чаще обращаются к отраслевым специалистам, ожидая, что их данные помогут предпринять верные шаги для стабилизации ситуации.
Ученый обязан публиковаться, представлять свои знания и результаты в научном сообществе. Наукометрия — не пустой звук, статус ученого нужно подтверждать
Научный и технический прогресс требует гораздо больше времени, чем ожидает обыватель. Три статьи Эйнштейна, выпущенные в 1905 году, или, например, публикации Уотсона и Крика об открытии структуры ДНК прогремели на весь мир, но, как правило, одна статья в научном журнале редко что-то меняет в жизни ученого и всего человечества. Трудно предсказать, какие именно исследования принесут плоды. Даже знаменитый физик Генрих Герц считал открытые им электромагнитные волны совершенно бесполезными и не мог предсказать, какое значение электромагнетизм приобретет в будущем.
Фундаментальная наука не может принести немедленных результатов, однако часто происходит так, что теоретические изыскания со временем находят применение. Любые технологии, в том числе те, что спасают человеческие жизни, опираются исключительно на фундаментальные знания, и именно кропотливая работа ученых создает задел для технологического развития и более комфортной жизни в будущем.
Доступно и популярно
«Наука помогает людям не только понять законы вселенной и все, что есть в ней здесь и сейчас, но и сделать прогноз, заложить прочный фундамент на будущее», — отмечает советник частного учреждения «Наука и инновации» Госкорпорации «Росатом», кандидат технических наук Екатерина Солнцева.
То, насколько важно общественное доверие к науке, становится понятно в периоды катастрофических событий вроде пандемии COVID-19. Люди, которые не понимают, как работает человеческий иммунитет, как действует вакцина, могут стать косвенными виновниками распространения заболевания, отказываясь от прививок без достаточных на то оснований. Схожая проблема возникает и при обсуждении климатического кризиса: далекие от науки люди считают, что роль человечества в глобальном потеплении переоценена, несмотря на то, что климатологи утверждают прямо противоположное.
Именно поэтому для ученых становится обязательной публичная активность. К примеру, научные фонды, выделяющие гранты, часто требуют, чтобы результаты работы освещались в СМИ. Как правило, этим занимаются пресс-службы научных учреждений, но некоторые ученые сами берутся за популяризацию своей области знаний, пишут книги для широкого круга читателей, выступают с публичными лекциями. Многие ученые стали настоящими иконами массмедиа и поп-культуры, как, например, астроном Карл Саган, физик Стивен Хокинг, биолог Ричард Докинз.
В России популяризация науки стала активно развиваться в 2010-х годах: появились научные блогеры, профессиональные научные журналисты и даже ученые, вокруг которых сформировалась своя фан-база. Проводятся фестивали науки и другие мероприятия, способные пробудить у общественности интерес не только к простым, но и к достаточно сложным научным темам вроде квантовой механики.
Далеко не каждый ученый может уделять время публичным лекциям, поскольку почти все оно уходит на профессиональную деятельность и обучение молодых специалистов. Однако молодые люди, которые хорошо разбираются в научных достижениях и цифровых технологиях, вполне способны взять на себя роль посредников между исследователями и обществом.
Некоторые популяризаторы активно следят за качеством информации, критикуют коллег за допущенные неточности и искажение фактов, рассказывают широкой публике, как тренировать критическое мышление, как распознавать фейки в социальных сетях и новостных изданиях.
Мне кажется, неважно, будет ли это сам ученый или коммуникатор, способный донести сложные научные термины до обывателей простым языком. Важно, чтобы это было сделано правильно, своевременно, интересно и без искажения фактов
Взрыв данных
Стремительное развитие цифровых технологий существенно расширило исследовательские ресурсы и инструментарий ученых. На повседневной основе они используют в работе не только данные экспериментов, но и результаты, полученные с помощью компьютерного моделирования. Речь идет о возможности выполнять вероятностные расчеты такой сложности, которые ранее были недоступны.
В связи с этим число публикаций растет с каждым годом. Национальный научный фонд США провел масштабное исследование, которое показало, что за последнее десятилетие объем научных статей и докладов на конференции рос на четыре процента в год. Согласно подсчетам компании Altmetric, в 2020 году, когда мир столкнулся с коронавирусом, ежегодное число научных публикаций во всем мире резко выросло и составило более трех миллионов, причем самые цитируемые статьи были связаны с исследованием SARS-CoV-2 и отслеживанием пандемии COVID-19.
Очевидно, что объем данных, которые приходится учитывать исследователю, тоже растет. В современной физике обрабатываемое количество информации намного больше, чем в банковской сфере. Что такое Big Data для современной физики, прекрасно продемонстрировала Европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН). Ежегодно Большой адронный коллайдер (БАК) производит 90 петабайт данных (один петабайт равен квадриллиону байт), а еще 25 петабайт — в ходе других экспериментов ЦЕРН. Общий объем информации, который хранится в информационных центрах ЦЕРН, уже превысил 300 петабайт. Для обработки этого колоссального количества данных используется несколько подходов.
Во-первых, создаются коллаборации, объединяющие сотни вычислительных центров по всему миру. Так называемые распределенные вычисления могут производиться не только суперкомпьютерами, но и тысячами добровольцев с персональными компьютерами.
Еще в 2004 году был запущен проект LHC@Home, который в настоящее время объединяет усилия около десяти тысяч волонтеров по всему миру, в том числе в России. Однако данные, получаемые на БАК, продолжают расти, из-за чего в скором времени может потребоваться увеличение пропускной способности сети в несколько раз. Чтобы справиться с взрывным ростом информации, которую необходимо обработать для получения ценных результатов, нужны новые подходы — например, разработка новых алгоритмов высокопроизводительных вычислений.
Это актуально не только для физики частиц, но и для других научных областей — например, молекулярной биологии и фармацевтики. Свойства жизненно важной биологической молекулы зависят от того, в какую трехмерную структуру она свернется. С размером молекулы экспоненциально растет число возможных конфигураций, и на то, чтобы предсказать правильную структуру методом перебора, у компьютера могут уйти сотни тысяч лет непрерывной работы. Решить эти проблемы могут, например, технологии машинного обучения.
Сейчас почти невозможно предсказать, что именно нужно будет знать исследователю даже в недалеком будущем. Именно поэтому появляются ученые, которые одинаково хорошо разбираются как в своей специальности, так и в вычислительных методах. Хорошим примером такого междисциплинарного подхода является биоинформатика, которая объединяет в себе не только компьютерные науки и машинное обучение, но и генетику, молекулярную и эволюционную биологию, химию и кибернетику. Компетентные ученые, занятые в этой области, могут и создавать новые алгоритмы, и со знанием дела использовать уже имеющиеся, получая ценные результаты.
Новаторские исследования, проводимые на стыке различных наук, имеют больше шансов выделиться из океана публикуемых статей, попасть в престижные научные журналы и получить признание мирового научного сообщества. Чтобы оставаться в тренде, ученые должны не только поддерживать прочные связи с коллегами и выступать на конференциях, но и осваивать новые методы исследований и быть в курсе последних научных достижений. Только так можно остаться конкурентоспособным в эпоху больших данных.
Цифровая революция
По оценкам эксперта в области искусственного интеллекта Ли Кайфу, через 15 лет ИИ сможет заменить до 40 процентов профессий. В то же время большинство экспертов сходятся во мнении, что это не станет угрозой для ученых. Хотя компьютеры могут делать открытия, характеризуя явления и генерируя научные объяснения, полностью заменить исследователей они не в состоянии.
Искусственный интеллект, по-видимому, всегда будет конечен, и его все равно нужно будет слегка направлять в нужное русло. В работе исследователя требуется нечто большее — интуиция, творчество и разум, который является бесконечным
Действительно, искусственный интеллект более приспособлен к одним аспектам научной деятельности и менее — к другим. Лучше всего у него получается обработка числовой информации, но о творческом мышлении говорить пока не приходится.
Как научить тому, чего еще нет? Именно этим занимаются настоящие ученые: они открывают новое, а не просто ведут обработку статистики. Они создают новые модели — то, чего не было раньше
По мнению лауреата Нобелевской премии Роджера Пенроуза, сознание человека зависит от неалгоритмических физических процессов, что делает его воспроизведение с помощью искусственного интеллекта практически невозможным. Философ Дэвид Гиллиес подчеркивает, что у людей есть «политическое превосходство» над ИИ: он создан и разработан человеком для того, чтобы решать его проблемы. Разрешение компьютером определенного ряда проблем создает новые проблемы, которые ИИ уже не будет способен решить.
Этот подход называется генеративным моделированием (ГМ), и он заключается в поиске наиболее вероятного объяснения наблюдаемых данных. Например, астрофизики использовали ГМ для исследования эволюции галактик, при этом задача состояла в том, чтобы найти в данных скрытые закономерности. ИИ определил, что чем больше плотность окружения галактик, тем краснее становятся сами галактики.
Чтобы объяснить, почему это происходит, ученые вмешиваются в модель и изменяют некоторые параметры, а потом исследуют результат. Меняя скорость формирования звезд, ученые сумели изменить цвет галактик в модели, что указывает на связь этих параметров. Это похоже на обычную симуляцию, однако для этой модели не требуются предварительные знания о процессах, происходящих в галактиках. Данные сами показывают то, что ученые хотят знать. Это похоже на то, как человек определяет пол другого человека по лицу, не строя для этого подробные теоретические модели.
Астрофизик Кевин Шавинский называет генеративное моделирование третьим способом изучения Вселенной — наряду с наблюдением и экспериментом. Однако многие ученые рассматривают ИИ лишь как «усердного ассистента», готового взять на себя рутину и оставляющего исследователю простор для творчества. ИИ также способен значительно ускорить научные исследования, что очень важно в эпоху больших данных.
С компьютерным моделированием тесно связано еще одно направление цифровых технологий — создание цифровых двойников. Так называются виртуальные копии физических объектов или процессов, которые точно воспроизводят свойства оригинала. Ученые создают цифровых двойников, чтобы предсказывать, как поведет себя та или иная система в определенных условиях. Например, можно создать виртуальную копию какого-либо материала, чтобы посмотреть, как на него будет действовать высокая или низкая температура, давление или сильная деформация.
Цифровые технологии значительно изменят науку будущего, предоставляя ученым новые инструменты для познания Вселенной. Компьютерное моделирование, ИИ и роботизированные системы сделают исследовательские процессы более интересными, позволят талантливым ученым сделать еще больше открытий и ускорят научный прогресс.
Квантовая революция
Одним из перспективных направлений является разработка квантовых компьютеров, которые способны дать толчок развитию многих сфер науки. Например, такие машины могут улучшить понимание искусственным интеллектом естественного языка, дать ему возможность анализировать целые предложения и фрагменты текста вместо отдельных слов. Квантовый компьютер способен совершить революцию в разработке синтетических лекарств и биоактивных материалов, а также значительно ускорить обработку больших данных. От обычных компьютеров квантовые машины отличаются принципиально иной архитектурой, которая позволяет им проводить множество вычислений одновременно.
Квантовый компьютер имеет серьезное преимущество в вычислительной мощности. Представьте, что на обычном компьютере нужно сделать вычисление из десяти последовательных шагов, обработать полученный результат на первом шаге, запустить второй шаг моделирования, снова обработать результат, запустить третий — и так далее. В квантовом компьютере нужно будет сделать только один шаг со всеми условиями, и программа позволит смоделировать все возможные результаты эксперимента
Считается, что квантовые компьютеры могут предоставить ученым и медицинским специалистам возможность решать задачи, на которые даже с помощью самых мощных суперкомпьютеров уйдут тысячи лет. Ученые надеются, что квантовые вычисления и моделирование ускорят разработку вакцин против инфекционных заболеваний, помогут предотвращать эпидемии, позволят быстрее создать препараты от рака и нейродегенеративных нарушений, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона.
Квантовые компьютеры могут быть полезны не только в биологии или моделировании процессов, они также помогут в разработке катализаторов для утилизации углекислого газа из атмосферы, что позволит бороться с изменением климата. Они ускорят решение задач, сложность которых растет экспоненциально, — например, так называемой задачи коммивояжера, которая заключается в поиске оптимального маршрута. Соответственно, с помощью квантовых вычислений можно оптимизировать потоки данных в сети, что имеет огромное значение, например, для обработки петабайтов данных, полученных в ЦЕРН и других ускорительных лабораториях.
Однако, как отмечает информатик-теоретик Скотт Ааронсон, квантовые компьютеры в том виде, в котором они есть сейчас, представляют собой «ненатуральные» устройства — иными словами, наилучшего эффекта от их использования можно достичь лишь при ограниченном наборе применений, в частности, связанных с моделированием квантовых систем. «Несмотря на то что квантовые компьютеры сохранят свое теоретическое превосходство, их практический вклад будет невелик», — предупреждает исследователь.
«Полезный» же квантовый компьютер, который будет решать важные задачи, с которыми иначе бы справиться не удалось, потребует наличия гораздо большего количества кубитов, чем имеют нынешние прототипы. Впрочем, по заявлениям одного из разработчиков квантовых компьютеров PsiQuantum, производить универсальные устройства — пока размером с целую комнату — начнут уже в ближайшие годы.
В России разработкой таких компьютеров занимается Национальная квантовая лаборатория, основанная под эгидой «Росатома». Полноценное устройство для квантовых вычислений планируется создать к 2024 году, стоимость проекта составляет 24 миллиарда рублей. Сегодня в России уже имеются прототипы, состоящие из нескольких кубитов.
Квантовые компьютеры не смогут полностью заменить обычные компьютеры, но расширят возможности ученых в моделировании сложных процессов. Поскольку стоимость таких машин очень велика, далеко не каждое научное учреждение сможет его себе позволить, не говоря уже о том, чтобы приобрести персональный квантовый компьютер. Решить эту проблему может удаленный доступ через облачные платформы. В этом случае пользоваться квантовыми компьютерами смогут как государственные организации и корпорации, так и научные центры и университеты.
В настоящее время наука как никогда ранее важна для человечества. Не имея специализированных знаний о природе, нельзя справиться с вызовами современности — пандемией, изменением климата и другими кризисами. В то же время происходит взрывной рост объемов данных, который влияет на развитие новых информационных технологий. Многие молодые люди понимают, что научная карьера может быть перспективной и актуальной, однако для этого нужно много и упорно работать, быть открытым ко всему новому и одновременно развивать критическое мышление. Ученый будущего должен постоянно осваивать новые технологии и взаимодействовать с коллегами, чтобы быть в курсе современных тенденций. Только в этом случае наука будет развиваться, улучшая жизнь человечества.
Но наука будущего — это не только мир профессиональных ученых. Общество должно понимать, насколько важны научные открытия и разработки. Научная безграмотность не только делает людей уязвимыми для опасной дезинформации, например, о вреде или бесполезности вакцин, но и ставит под угрозу само развитие науки.