Os computadores quânticos são a tecnologia mais cara do planeta. Basta que o seu sucesso seja uma medida direta de quão rica é uma civilização tecnológica. Com a riqueza medida em energia utilizável e neutralizada em carbono. (Se não contarmos o carbono agora, ainda teremos de contá-lo mais tarde). A lei de Moore não funcionará para computadores quânticos Essa ideia me surgiu depois de assistir a um clipe do com o físico quântico, matemático aplicado e empresário - Guillaume Verdon. podcast de Lex Fridman Os computadores clássicos foram inventados nos tempos antigos, antes de Cristo, para ser honesto. Mas, para fins práticos, eles realmente surgiram no cenário global com a invenção do transistor em 1947, nos Laboratórios Bell. Com a invenção do transistor surgiu a lei de Moore. “ ” – Wikipedia. Esta lei foi postulada por Gordon Moore em 1965 e tem sido precisa desde 1975 até hoje. A lei de Moore é a observação de que o número de transistores em um circuito integrado (CI) dobra a cada dois anos É uma lei de fato. Mas para computadores clássicos. Por que? Assim como a inteligência artificial, um computador clássico com um usuário humano é um sistema que tenta codificar detalhes importantes dos processos entrópicos no universo com um modelo entrópico tão pequeno quanto possível. Computar é representar estados no universo (sejam eles ocorrendo naturalmente ou em mundos matemáticos abstratos ou onde quer que seja) e executar uma de suas mudanças de processo em uma simulação. E quanto menos energia pudermos usar para fazer isso, melhor. Transistores menores usam menos energia e, felizmente, a lei de Moore fez com que essas unidades básicas de computação, os transistores, encolhessem tremendamente em relação à configuração desajeitada do tamanho de uma lâmpada como a mostrada abaixo. Para esta imagem altamente ampliada da tecnologia de chip de 2 nanômetros da IBM. Parece uma radiografia da fórmula dentária de algum animal estranho. Cada transistor na imagem acima tem aproximadamente o tamanho de 5 átomos e os 50 bilhões de transistores no chip cabem em uma unha. Toda esta miniaturização foi possível porque não precisávamos de muita energia ou material para representar um pouco de informação, ao nível fundamental. Não sabíamos disso há 49 anos, quando Gordon Moore postulou a sua lei. Nós fazemos agora. No entanto, precisamos de muita energia e materiais para representar um qubit lógico de informação. E é precisamente por isso que os computadores quânticos não serão dimensionados de acordo com a lei de Moore. À medida que aumenta o número de qubits de que necessitamos, a energia necessária e, portanto, o custo de execução destes cálculos quânticos, provavelmente aumentará para corresponder ao crescimento do PIB real e neutralizado em carbono para todo o planeta. Mas os qubits são frios. O que quer dizer com eles precisam de muita energia? Teoricamente, uma computação quântica consome menos energia do que uma computação clássica. Como as mudanças de energia são reversíveis, poderíamos, teoricamente, executar cálculos quânticos com energia zero! Porque, teoricamente, qualquer energia que introduzimos nunca é produzida. Por exemplo, a porta lógica fundamental em cálculos clássicos, chamada porta NAND, tem a aparência abaixo. Você pode ver que 2 bits de informação, A e B, entram, mas apenas um bit de informação sai. Como que informação é energia, isso mostra que os computadores clássicos desperdiçam energia. Landauer mostrou A versão quântica da porta NAND é chamada de porta Tofolli e é vista abaixo. 3 entradas de energia para fornecer 3 saídas de energia. Nenhuma energia desperdiçada. Mas espere, você precisa de 3 entradas de qubit, enquanto no caso clássico, você só precisa de 2 bits. Já podemos ver que precisamos de mais do que o habitual. Simular a natureza é material e energeticamente muito caro A necessidade de mais pulsos de energia para nossos insumos não é nem um arranhão na superfície de nosso orçamento energético ao usar computadores quânticos. A questão é que estamos simulando a natureza usando natureza artificial, milhões de vezes maior do que aquilo que estamos simulando. Considere qubits supercondutores. Embora qubits naturais, como elétrons “giratórios”, sejam coisas extremamente minúsculas, pequenas o suficiente para sobreviver aos seus estados quânticos de serem atingidos pela maioria dos raios cósmicos, qubits supercondutores se comportam como elétrons giratórios artificiais que podemos controlar facilmente. A desvantagem é que milhões de raios cósmicos os veem com muita clareza. E eles os atingiram. Essa é apenas uma forma de ruído externo. Custa-nos e vai continuar a custar-nos. Precisamos e continuaremos precisando de muita energia para manter ruídos energéticos como os raios cósmicos fora de nossos sistemas quânticos. Como explica o Sr. Guillaume, o truque na manga é construir códigos de correção de erros de códigos de códigos de códigos do sistema ruidoso, o que eventualmente nos dá um sistema sem ruído (no caso médio). Mas isso torna o sistema maior e, portanto, um orçamento maior para o resfriamento. O calor é a segunda forma de ruído externo. Deveria ter sido o primeiro sobre o qual falamos. Tomando novamente a analogia do elétron em rotação, confortavelmente colocado em sua órbita, os sinais infravermelhos que transportam calor raramente atingem o elétron o suficiente para interromper seu giro. O elétron está eletrostaticamente ligado ao núcleo e se esse elétron estiver compartilhando a órbita com outro elétron, os dois estarão essencialmente emaranhados e, novamente, será mais difícil se preocupar com um spin-out de suas configurações estáveis. Em terceiro lugar, a razão pela qual sofremos tanto com custos energéticos é porque é necessária uma enorme quantidade de energia para acompanhar os estados quânticos com as nossas medições. A natureza não faz medições, nós fazemos. Estamos, portanto, adicionando informação (uma medida) à nossa simulação da natureza. Daí mais energia (lembre-se de Landauer). A medição também introduz energia desnecessária num sistema quântico que afecta a posição e o momento das nossas partículas à la princípio da incerteza de Heisenberg. Também não ajuda que o colapso da função de onda de um estado quântico sobreposto em 1 de muitos estados, embora aleatoriamente, nos dê exatamente zero informações sobre as variáveis ocultas desse estado. Esta é a verdadeira aleatoriedade, não o que os computadores clássicos imitam, que é a pseudo aleatoriedade. Nossos algoritmos clássicos de randomização são todos pseudoaleatórios. Einstein . reclamou disso Portanto, geralmente temos que fazer múltiplas medições repetidas para descobrir a distribuição de probabilidade de nossos estados quânticos, seja para aprender como empurrá-los ou mitigar erros. Essas inicializações repetidas mais medições são chamadas de “disparos” e normalmente precisamos delas aos milhares. . Todos eles consomem muita energia. Daí o dinheiro. Precisamos de um orçamento maior Aqui está uma lei para você, “Se verificarmos a cada 2 anos durante as próximas 2 décadas, os qubits continuarão sendo mais caros para serem executados em computação do que os transistores” O financiamento está se tornando exponencial, mas o melhor que podemos mostrar até agora são . No entanto, não podemos nos dar ao luxo de desacelerar, estamos perto. 433 qubits Por enquanto, o progresso nos computadores quânticos continuará a crescer para corresponder ao aumento do financiamento à computação quântica, mas com lucro zero, e não atingirá o ponto de equilíbrio da mesma forma que a computação clássica atingiu o ponto de equilíbrio. Você sabe, com algum tipo de lei de Moore para qubits. Certamente, existem curvas de aprendizagem que nos levam de qubits pobres a qubits melhores e esta curva reduz os custos de energia, daí as restrições orçamentais. Mas no limite mais baixo, executar simulações perfeitas de modelos naturais vai custar-nos muito tempo e nunca será mais barato do que a computação clássica em massa. Os computadores clássicos podem ser aproximações da natureza, mas mostram-nos que podemos ir muito longe na aproximação da natureza. No entanto, uma vez que por vezes precisamos de olhar criticamente para a realidade, mesmo que seja apenas para romper com aproximações que estão a atingir o seu limite, então precisamos de ser capazes de pagar por isso. Grandes sistemas computacionais quânticos como o LIGO custam US$ 1,1 bilhão, mas precisam ser pagos se você quiser olhar para o céu noturno claro e ver ondas gravitacionais. Nenhum sistema computacional clássico, por mais inteligente que seja, será capaz de codificar tudo o que está acontecendo no LIGO. O movimento E/acc está certo, a humanidade precisa de alcançar mais degraus na escala de Kardashev. Precisamos ser capazes de consumir centenas de vezes mais energia utilizável e livre de carbono do que usamos hoje. Esta energia é o que realmente paga por tudo, incluindo a computação quântica e, embora a tecnologia possa não ser boa o suficiente para tornar rentáveis PCs quânticos de secretária, os computadores quânticos irão, de vez em quando, dar-nos uma visão da realidade que não esperávamos. Uma visão que reacende nosso interesse pelo mundo. Conseqüentemente, ajude a aproximar a humanidade e seus aproximadores computacionais clássicos de uma grandeza mais verdadeira do que se nunca tivéssemos descoberto o poder que está simulando a natureza com um modelo computacional quântico. Mesmo que possa ser a tecnologia mais cara do planeta. *** PS >> Como executar cálculos quânticos é muito caro, nossos temores de que computadores quânticos futuristas invadam nossos e-mails são infundados. O hacking social continuará sendo uma forma mais barata de hackear seu e-mail, mas computadores quânticos, nem tanto. E se sua senha for SENHA, não culpe os computadores quânticos.
