Группа исследователей из Европейской организации ядерных исследований CERN и канадской компании D-Wave продемонстрировала, что квантовые схемы могут обучиться “просеиванию” данных, собранных во время столкновений протонов, с целью поиска в них следов цепочек распада, характерных для процесса распада бозона Хиггса. К сожалению, данные исследования хоть и доказали возможность использования квантового компьютера D-Wave для выполнения подобной работы, они пока еще не предоставили никаких доказательств явного преимущества реального квантового компьютера перед его точной виртуальной копией, симулятором, который работал в недрах обычной вычислительной системы. Тем не менее, исследователи еще питают надежду, что квантовое превосходство может быть получено на задачах подобного рода тогда, когда количество данных, использованных для первоначального обучения системы, вырастет и преодолеет барьер, на котором это количество перейдет в качество.
В 2012 году датчики двух экспериментов CMS и ATLAS Большого Адронного Коллайдера, самого большого и мощного ускорителя частиц на сегодняшний день, собирали данные о цепочках распада частиц, рождавшихся в результате столкновений протонов, разогнанных до огромной энергии. Именно эти данные позволили ученым найти следы распада бозона Хиггса и объявить миру об обнаружении последней недостающей части Стандартной модели физики элементарных частиц.
Однако, во время столкновений протонов и последующего распада на свет появляется большое количество самых разнообразных элементарных частиц. И некоторые из этих частиц регистрируются датчиками обоих упомянутых выше экспериментов, не как частицы, а как обычные фотоны света. И для того, чтобы обнаруживать случаи появления бозона Хиггса, для того, чтобы изучать особенности цепочек его рассада, параллельно определяя и изучая все основные свойства этой экзотической частицы, ученым требуется “отделить зерна от плевел”, отфильтровать данные с датчиков, определить случаи регистрации ими настоящих фотонов от регистрации других видов частиц.
Члены научной группы, возглавляемой Марией Спиропулу (Maria Spiropulu), посчитали в свое время, что с решением задачи фильтрации данным самым лучшим образом может справиться специально “обученный” квантовый компьютер. При этом учитывалось относительно малое количество имеющихся исходных данных, которое можно использовать для обучения квантовой системы. Сначала ученые использовали программный эмулятор квантового компьютера D-Wave для написания, отладки и обучения программ фильтрации данных. А после этого отлаженные программы и данные были загружены в реальный компьютер D-Wave, находящийся в вычислительном центре университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе.
К сожалению и разочарованию, реальный квантовый компьютер проявил себя ничем не лучше его виртуального “двойника”, т.е. сейчас скорость его работы на подобных задачах не превышает скорости работы обычных компьютера. Однако исследователи уверены в том, что еще не все потеряно, но для того, чтобы продемонстрировать квантовое превосходство на их алгоритмах, ученым придется проделать еще целую массу работы по совершенствованию алгоритмов самообучения, способных работать с малыми объемами исходной информации.
“Сейчас самым интересным и замечательным является то, что это вообще работает” – рассказывает Мария Спиропулу, – “А позже мы заставим работать квантовый компьютер с максимально возможной для него эффективностью”.