Квантовые компьютеры — это будущее вычислений, но пока они находятся на ранних стадиях развития. Не смотря на это, уже сейчас они показывают внушительные результаты в вычислениях. Например, недавно квантовый компьютер от Google решил задачу, на которую суперкомпьютерам понадобилось бы 10 септиллионов лет (это в 714285700000000 — семьсот четырнадцать триллионов двести восемьдесят пять миллиардов семьсот миллионов раз больше, чем возраст вселенной).
Как работают квантовые компьютеры?
Квантовый компьютер — невероятно сложное устройство. Настолько, что может работать только при температуре -273 °C и идеальной тишине. Для того, чтобы понять то, как он работает, необходимо иметь уникальный физико-математический склад ума и несколько лет учить квантовую механику.
Если попытаться понять основные принципы, можно представить себе это следующим образом:
Классический компьютер работает с битами. Бит может быть либо включен (1), либо выключен (0). Все вычисления строятся на комбинациях этих нулей и единиц.
Квантовый компьютер использует кубиты (квантовые биты). Кубит — это как бит который может быть одновременно и включен, и выключен. Это называется суперпозицией.
Суперпозиция позволяет квантовому компьютеру выполнять одновременно большое количество вычислений. При этом кубиты могут связываться между собой. Если менять положение одного кубита, изменится и позиция второго. Это называется “квантовая запутанность”. Это позволяет выполнять вычисления гораздо быстрее. Комбинация квантовой запутанности и суперпозициям, возникает квантовый параллелизм. Это позволяет на супер большой скорости выполнять одновременно огромное количество вычислений.
Как квантовые компьютеры смогут применять в медицине?
Главная задача, которую можно возложить на квантовые компьютеры — дорогостоящая и длительная разработка лекарств. Видели объявления в СМИ о том, что человеку требуется укол, который стоит гигантских денег, вплоть до нескольких десятков миллионов рублей? Такие суммы возникают не от жадности фармакологических корпораций, а из-за сложности, длительности и дороговизны исследований.