211service.com
Google's Quantum Dream Machine
John Martinis gaf met de arm van zijn leesbril de plek aan waar hij over een paar jaar een bijna onvoorstelbaar krachtige nieuwe vorm van computer wil demonstreren. Het is een cilindrische mof met een diameter van anderhalve centimeter, op de bodem van een stapel platen, blokken en draden van messing, koper en goud ter grootte van een torso. De dag nadat ik hem dit najaar ontmoette, laadde hij de socket met een experimentele supergeleidende chip geëtst met een microscopisch Google-logo en koelde hij het apparaat af tot een honderdste graad Celsius boven het absolute nulpunt. Om die eerste testdag van de machine te vieren, gaf Martinis wat hij noemde een klein feestje in een brewpub met collega's van zijn nieuw ingerichte Google-lab in Santa Barbara, Californië.
John Martinis doet al 30 jaar onderzoek naar hoe kwantumcomputers zouden kunnen werken. Nu zou hij op het punt kunnen staan om eindelijk een bruikbare te maken.
Dat feest was niets vergeleken met het feest dat zal plaatsvinden als Martinis en zijn groep daadwerkelijk de wondercomputer kunnen maken die ze zoeken. Omdat het gebruik zou maken van de vreemde eigenschappen van de kwantumfysica die zich voordoen in extreme omstandigheden zoals die op de ultrakoude chip, zou de nieuwe computer een Google-coder berekeningen laten uitvoeren in een koffiepauze die een supercomputer van vandaag miljoenen jaren zou kosten. De software die Google op gewone computers heeft ontwikkeld om auto's te besturen of vragen te beantwoorden, zou veel intelligenter kunnen worden. En ideeën die in een eerder stadium opborrelen bij Google en het moederbedrijf, zoals robots die kunnen dienen als noodhulpverleners of software die op menselijk niveau kan praten, kunnen werkelijkheid worden.
De theoretische onderbouwing van quantum computing is goed ingeburgerd. En natuurkundigen kunnen de basiseenheden bouwen, bekend als qubits, waaruit een kwantumcomputer zou worden gemaakt. Ze kunnen zelfs in kleine groepen samen qubits bedienen. Maar ze hebben geen volledig werkende, praktische kwantumcomputer gemaakt.
Martinis is een torenhoge figuur in het veld: zijn onderzoeksgroep aan de Universiteit van Californië, Santa Barbara, heeft enkele van de meest betrouwbare qubits gedemonstreerd en ze een deel van de code laten uitvoeren die een kwantumcomputer nodig heeft om te functioneren. Hij werd in juni 2014 aangenomen door Google nadat hij het bedrijf ervan had overtuigd dat de technologie van zijn team snel volwassen zou kunnen worden met de juiste ondersteuning. Met zijn nieuwe Google-lab in gebruik, vermoedt Martinis dat hij binnen twee of drie jaar een kleine maar nuttige kwantumcomputer kan demonstreren. We zeggen vaak tegen elkaar dat we bezig zijn met de geboorte van de kwantumcomputerindustrie, zegt hij.
Google en quantum computing zijn een match made in algoritmische hemel. Het bedrijf wordt vaak gekenmerkt door een onverzadigbare honger naar data. Maar Google heeft een dringender strategische verslaving: aan technologie die informatie uit data haalt en er zelfs intelligentie uit haalt. Het bedrijf is opgericht om een algoritme te commercialiseren voor het rangschikken van webpagina's, en het heeft zijn financiële basis gelegd met systemen die advertenties verkopen en targeten. Meer recentelijk heeft Google zwaar geïnvesteerd in de ontwikkeling van AI-software die taal of afbeeldingen kan leren begrijpen, basisredeneringen kan uitvoeren of een auto door het verkeer kan sturen - allemaal dingen die lastig blijven voor conventionele computers, maar een fluitje van een cent voor kwantumcomputers. Machine learning is een essentiële, transformerende manier waarop we heroverwegen hoe we alles doen, zo heeft Google's CEO, Sundar Pichai, onlangs investeerders geïnformeerd. Het ondersteunen van die inspanning zou de eerste van vele banen zijn voor de nieuwe kwantumindustrie van Martinis.
Dromenmaker
Vorige week nog leek het vooruitzicht dat een kwantumcomputer binnen een paar jaar iets nuttigs zou doen, ver weg. Onderzoekers in overheids-, academische en bedrijfslaboratoria waren verre van voldoende qubits te combineren om zelfs maar een eenvoudige proof-of-principle-machine te maken. Een goed gefinancierde Canadese startup genaamd D-Wave Systems verkocht een paar van wat het 's werelds eerste commerciële kwantumcomputers noemde, maar het kostte jaren om experts ervan te overtuigen dat de machines eigenlijk deden wat een kwantumcomputer zou moeten doen (zie The CIA en Jeff Bezos Bet over kwantumcomputers).
Vervolgens riep NASA journalisten op om N-258 te bouwen in het Ames Research Center in Mountain View, Californië, dat sinds 2013 een D-Wave-computer heeft die door Google is gekocht. Daar Hartmut Neven, die de . leidt Quantum Kunstmatige Intelligentie-lab Google opgericht om te experimenteren met de D-Wave-machine, onthulde het eerste echte bewijs dat het de kracht kan bieden die voorstanders van kwantumcomputing hebben beloofd. In een zorgvuldig ontworpen test had de supergeleidende chip in de computer van D-Wave - bekend als een kwantumuitgloeier - 100 miljoen keer sneller gepresteerd dan een conventionele processor.
Vorige week nog leek het vooruitzicht dat een kwantumcomputer binnen een paar jaar iets nuttigs zou doen, ver weg. Toen riep NASA journalisten naar het Ames Research Center in Mountain View.
Dit soort voordeel moet echter beschikbaar zijn in praktische computertaken, niet alleen in gekunstelde tests. We moeten het gemakkelijker maken om een probleem dat zich aan het bureau van een technicus voordoet, in de computer te stoppen, zegt Neven, een spraakzame machine learning-expert. Dat is waar Martinis om de hoek komt kijken. Neven denkt niet dat D-Wave een versie van zijn kwantumontharder klaar kan krijgen om de ingenieurs van Google snel genoeg van dienst te zijn, dus huurde hij Martinis in om het te doen. Het werd duidelijk dat we niet kunnen wachten, zegt Neven. Er is een lijst met tekortkomingen die moeten worden overwonnen om tot een echte technologie te komen. Hij zegt dat de qubits op de D-Wave-chip te onbetrouwbaar zijn en niet dik genoeg met elkaar verbonden zijn. (De CEO van D-Wave, Vern Brownell, antwoordt dat hij zich geen zorgen maakt over de concurrentie van Google.)
Google zal niet alleen concurreren met de verbeteringen die D-Wave kan maken, maar ook met Microsoft en IBM, die zelf substantiële quantumcomputerprojecten hebben (zie Microsoft's Quantum Mechanics en IBM Shows Off a Quantum Computing Chip ). Maar die bedrijven zijn veel verder gefocust op ontwerpen dan praktisch bruikbaar te worden. Inderdaad, een ruwe interne tijdlijn voor het project van Google schat dat de groep van Martinis al in 2017 een quantum-annealer met 100 qubits kan maken. De nieuwste chip van D-Wave heeft al 1.097 qubits, maar Neven zegt dat een hoogwaardige chip met minder qubits waarschijnlijk zal toch nuttig zijn voor sommige taken. Een kwantumontharder kan slechts één bepaald algoritme uitvoeren, maar het is er een die goed geschikt is voor de gebieden waar Google het meest om geeft. De toepassingen die vooral kunnen profiteren, zijn onder meer patroonherkenning en machine learning, zegt William Oliver , een senior medewerker van het MIT Lincoln Laboratory die het potentieel van quantum computing heeft bestudeerd.
John Martinis, 57, is de perfecte persoon om te worstelen met een verbijsterend complex onderdeel van kwantumfysica-onderzoek naar een nieuwe technische discipline. Hij kan niet alleen in de esoterische wiskunde duiken, maar hij houdt er ook van om dingen te bouwen. Zelfs een enkele qubit is een puzzel die is samengesteld uit diepe kwantumtheorie, vastestoffysica, materiaalwetenschap, microfabricage, mechanisch ontwerp en conventionele elektronica. Martinis, die lang is met een luide, vriendelijke stem, maakt er een punt van om de theorie en technische implementatie van elk stuk persoonlijk onder de knie te krijgen. Hij geeft een rondleiding door zijn nieuwe lab bij Google en is net zo enthousiast over de nieuwe soldeerbouten en werktuigmachines in de conventionele werkplaats als over de meer geavanceerde apparatuur die chips koelt en bedient. Voor mij is het leuk, zegt hij. Ik heb experimenten kunnen doen die niemand anders kon doen, omdat ik mijn eigen elektronica kon bouwen.
Deze experimentele chip, geëtst met het Google-logo, wordt afgekoeld tot net boven het absolute nulpunt om kwantumeffecten te genereren.
Martinis en zijn team moeten in zoveel dingen bedreven zijn, want qubits zijn wispelturig. Ze kunnen op verschillende manieren worden gemaakt - Martinis gebruikt aluminium lussen die worden gekoeld met kleine stroompjes totdat ze supergeleiders worden - maar ze vertegenwoordigen allemaal gegevens door middel van delicate kwantumtoestanden die gemakkelijk kunnen worden vervormd of vernietigd door hitte en elektromagnetische ruis, waardoor een berekening mogelijk verpest wordt.
Qubits gebruiken hun fragiele fysica om hetzelfde te doen als transistors die elektriciteit gebruiken op een conventionele chip: ze vertegenwoordigen binaire stukjes informatie, ofwel 0 of een . Maar qubits kunnen ook een toestand bereiken, een zogenaamde superpositie, die in feite beide is 0 en een tegelijkertijd. Qubits in een superpositie kunnen met elkaar worden verbonden door een fenomeen dat bekend staat als verstrengeling, wat betekent dat een actie die op de ene wordt uitgevoerd, onmiddellijke effecten heeft op de andere. Door die effecten kan een enkele bewerking in een kwantumcomputer het werk doen van vele, veel meer bewerkingen in een conventionele computer. In sommige gevallen zou het voordeel van een kwantumcomputer ten opzichte van een conventionele exponentieel moeten groeien met de hoeveelheid gegevens waaraan moet worden gewerkt.
De moeilijkheid om qubits te maken die stabiel genoeg zijn, is de reden dat we nog geen kwantumcomputers hebben. Maar Martinis is daar al meer dan 11 jaar mee bezig en denkt dat hij er bijna is. De coherentietijd van zijn qubits, of de tijdsduur dat ze een superpositie kunnen handhaven, is tientallen microseconden - ongeveer 10.000 keer het getal voor die op de chip van D-Wave.
Martinis' vertrouwen in de hardware van zijn team doet hem zelfs denken dat hij voor Google een alternatief kan bouwen voor een kwantumuitgloeier die nog krachtiger zou zijn. Een universele kwantumcomputer, zoals hij zou worden genoemd, zou kunnen worden geprogrammeerd om elk soort probleem aan te pakken, niet slechts één soort wiskunde. De theorie achter die benadering is eigenlijk beter begrepen dan die voor annealers, deels omdat het grootste deel van de tijd en het geld in onderzoek naar kwantumcomputers is besteed aan universele kwantumcomputers. Maar qubits waren niet betrouwbaar genoeg om de theorie te vertalen naar een werkende universele kwantumcomputer.
Deze structuur van metalen platen is nodig om kwantumchips af te koelen en af te schermen.
Tot maart, dat wil zeggen, toen Martinis en zijn team de eersten waren die qubits demonstreerden die een cruciale betrouwbaarheidsdrempel overschreden voor een universele kwantumcomputer (zie Google-onderzoekers maken Quantum Computing Components Betrouwbaarder). Ze hebben een chip met negen qubits om een deel van een foutcontroleprogramma uit te voeren, de oppervlaktecode genaamd, dat nodig is om zo'n computer te laten werken (ibm heeft sindsdien een deel van de oppervlaktecode op vier qubits laten werken). We demonstreerden de technologie tot een punt waarop ik wist dat we konden opschalen, zegt Martinis. Dit was echt.
Martinis wil pronken met een complete universele kwantumcomputer met ongeveer 100 qubits rond dezelfde tijd dat hij Google's nieuwe kwantumontharder levert, over ongeveer twee jaar. Dat zou een mijlpaal zijn in de informatica, maar het is onwaarschijnlijk dat de programmeurs van Google er meteen mee geholpen zijn. De oppervlaktecode is zo complex dat, hoewel een chip met 100 qubits het foutcontroleprogramma zou kunnen uitvoeren, het verder geen nuttig werk zou kunnen doen, zegt Robert McDermott , die een onderzoeksgroep voor kwantumcomputers leidt aan de Universiteit van Wisconsin. Toch denkt Martinis dat als hij eenmaal zijn qubits betrouwbaar genoeg kan krijgen om er 100 op een universele kwantumchip te zetten, de weg naar het combineren van nog veel meer zal openen. Dat begrijpen we vrij goed, zegt hij. Het is moeilijk om samenhang te krijgen, maar eenvoudig op te schalen.
Stomme algoritmen
Als Martinis uitlegt waarom zijn technologie nodig is bij Google, spaart hij de gevoelens van de mensen die aan AI werken niet. Algoritmen voor machinaal leren zijn echt een beetje dom, zegt hij, met een vleugje verwondering in zijn stem. Ze hebben zoveel voorbeelden nodig om te leren.
De machine learning die door Google en andere computerbedrijven wordt gebruikt, is inderdaad zielig naast de manier waarop mensen of dieren nieuwe vaardigheden of kennis opdoen. Om een stukje software nieuwe trucjes te leren, zoals het herkennen van auto's en katten op foto's, zijn over het algemeen duizenden of miljoenen zorgvuldig samengestelde en gelabelde voorbeelden nodig. Hoewel een techniek die deep learning wordt genoemd recentelijk opmerkelijke vooruitgang heeft geboekt in de nauwkeurigheid waarmee software kan leren beelden en spraak te interpreteren, blijven complexere vermogens zoals het begrijpen van de nuances van taal buiten het bereik van machines.
Uitzoeken hoe de chips van Martinis de software van Google minder stom kunnen maken, is voor Neven. Hij denkt dat de wonderbaarlijke kracht van qubits de kloof tussen machinaal leren en biologisch leren zal verkleinen - en het veld van kunstmatige intelligentie opnieuw zal maken. Machine learning zal worden omgezet in kwantumleren, zegt hij. Dat kan software zijn die kan leren van rommeligere gegevens, of van minder gegevens, of zelfs zonder expliciete instructie. De onderzoekers van Google hebben bijvoorbeeld een algoritme ontworpen waarvan ze denken dat het machine-learningsoftware in staat zou kunnen stellen een nieuwe truc op te pikken, zelfs als maar liefst de helft van de gegeven voorbeeldgegevens onjuist is gelabeld. Neven mijmert dat dit soort rekenkracht de sleutel zou kunnen zijn tot het geven van computercapaciteiten die tegenwoordig beperkt zijn tot mensen. Mensen praten over de vraag of we creatieve machines kunnen maken - de meest creatieve systemen die we kunnen bouwen, zijn kwantum-AI-systemen, zegt hij.
Meer praktisch, met voorlopig alleen de machine van D-Wave om op te oefenen, kunnen de onderzoekers van Google niet veel meer doen dan speculeren over wat ze precies zouden kunnen of moeten doen met de chips die Martinis aan het bouwen is. Zelfs als ze ze in handen krijgen, zal het tijd kosten om de infrastructuur uit te vinden en te bouwen die nodig is om grote aantallen van de exotische apparaten te bedienen, zodat ze een wezenlijke bijdrage kunnen leveren aan de activiteiten van Google.
Neven is ervan overtuigd dat de kwantumvakmensen van Google en zijn team dat allemaal aankunnen. Hij stelt zich rijen supergeleidende chips voor die opgesteld staan in datacenters waar Google-technici relatief snel toegang toe hebben via internet. Ik zou voorspellen dat er over 10 jaar niets anders is dan kwantummachine learning - je doet niet meer op de conventionele manier, zegt hij. Een lachende Martini accepteert die visie behoedzaam. Dat vind ik leuk, maar het is moeilijk, zegt hij. Hij kan dat zeggen, maar ik moet het bouwen.