Обширные исследования, необходимые для обнаружения полезных применений квантовых вычислений, можно разделить на пять основных этапов, и идея обычно проходит через каждый из них, прежде чем окажет конкретное влияние.
Шаг I – Открытие: Новый абстрактный квантовый алгоритм – например Алгоритм Саймона найти скрытые закономерности, Алгоритм Гровера для неструктурированных исследований или алгоритм оценки квантовой фазы — обнаруживается и анализируется. Эти алгоритмы теоретически могут решать проблемы быстрее, чем классические методы, и обеспечивать фундаментальные результаты в заданной области, но их прямая практическая полезность на этой ранней стадии часто неопределенна или ограничена. Эта работа часто опирается на самые фундаментальные фундаментальные исследования характеристик и ограничений квантовых вычислений (шаг 0).
Шаг II. Найдите правильные экземпляры проблемы: На этом этапе основное внимание уделяется поиску и описанию случаев конкретных, поддающихся проверке задач, в которых квантовый алгоритм демонстрирует реальное преимущество перед всеми известными классическими методами. Например, решение абстрактной задачи этапа I, такой как «нахождение состояния молекулы с наименьшей энергией», требует идентификации конкретных молекул («проблемных экземпляров»), для которых квантовый компьютер предоставит преимущество. Это может быть сложно, поскольку многие случаи реальных проблем часто можно решить с помощью классических компьютеров. Квантовое преимущество может быть гарантировано только в самых сложных случаях, а сложные классические случаи может быть трудно идентифицировать. Чтобы достичь этого рубежа, квантовый алгоритм должен успешно конкурировать с широким спектром постоянно совершенствующихся классических подходов.
Шаг III – Создайте реальное преимущество: Это «ну и что?» сцена. После характеристики примеров проблем, которые мы можем решить лучше, чем традиционные примеры, на этом этапе задается вопрос, связаны ли эти случаи с конкретный, реальный мир вариант использования. Например, как моделирование конкретных молекул, которые, как мы знаем, являются классически сложными (этап II «проблемные случаи»), создает ценность для открытия лекарств? Первая общая проблема на этом этапе заключается в том, что дьявол кроется в деталях, и часто бывает трудно найти реальные варианты использования, которые соответствуют критериям квантового преимущества, определенным на этапе II. Экспертам в области квантовых технологий и прикладных областей также не хватает знаний. Например, специалисты по квантовым алгоритмам часто не знают тонких деталей такой прикладной области, как химия батарей, а инженеры по батареям не знают тонкостей квантовых алгоритмов.
Этап IV – Проектирование использования: Как только у нас появится пример реальной задачи с квантовым преимуществом, нам нужно понять, сколько на самом деле это будет стоить в вычислительном отношении. На этом этапе мы выполняем практическую оптимизацию, несколько уровней компиляции и оценку ресурсов для конкретного варианта использования. Ключевые вопросы здесь включают: сколько кубитов и вентилей? Как долго будет работать алгоритм? Для случаев использования отказоустойчивых квантовых вычислений (т. е. случаев использования квантовой коррекции ошибок) шаг IV также включает в себя отображение того, как будет реализовано это исправление ошибок.
