V České republice se nedávno rozběhl první kvantový počítač. Přístroj VLQ s 24 supravodivými qubity (kvantové bity) funguje v rámci národního superpočítačového centra IT4Innovations při VŠB-TUO v Ostravě. Přístup je výzkumníkům přidělován zdarma, a to v rámci grantů. V prvním kole bylo vybráno 16 projektů z tuzemských institucí. Účastníci mají získat reálnou zkušenost s kvantovým hardwarem.
“Mám pracovní notebook, přes který jde prakticky veškerá má práce. Konkrétně v něm pro vytváření kvantových algoritmů používám standardní programátorské IDE, tedy vývojové prostředí. Slouží programátorům například pro rychlejší orientaci v kódu, správu proměnných a posledních letech i využití AI nástrojů. Dlouho jsem používal Spyder, ale v poslední době jsem přešel na Antigravity IDE,” nastínil Michal Belina z IT4Innovations způsob, jakým Vlka používá.
“Kvantové algoritmy píšu v jazyce Python. Specifické je používání knihoven pro kvantové počítání. Ty poskytují objekty reprezentující kvantové obvody a operace, z nichž sestavuji konkrétní algoritmy, a následně je překládají do instrukcí pro konkrétní kvantový hardware, jako je například VLQ,” navázal.
“Instrukce mají podobu velmi krátkých mikrovlnných pulzů. Finální program pak spustím v IDE nebo přes příkazový řádek a po prodlevě, která závisí na délce mého algoritmu a aktuální vytíženosti VLQ, obdržím nějakou sadu nul a jedniček: výsledek. Třeba rozpětí napětí na uzlu sítě, při kterém ještě bude síť fungovat,” doplnil Belina.
Ukázky projektů, které se na českém kvantovém počítači VLQ počítají, popisujeme níže.
QUASION: AI pro návrh nové generace kvantových algoritmů
Ivan Zelinka získal výpočetní čas na kvantovém počítači VLQ pro projekt QUASION, který propojuje umělou inteligenci s návrhem a optimalizací kvantových algoritmů. Cílem je posunout vývoj kvantového softwaru od převážně ručního návrhu k metodám, v nichž AI dokáže automaticky hledat nové struktury kvantových obvodů, optimalizovat je a ověřovat jejich funkčnost.
S rostoucím počtem qubitů a složitostí algoritmů se totiž rychle zvětšuje i prostor možných kvantových obvodů. Zároveň musí jejich návrh respektovat omezení dnešních kvantových procesorů – topologii propojení qubitů, dostupné kvantové brány, omezenou koherenční dobu i šum.
Vědci z Fakulty elektrotechniky a informatiky VŠB-TUO proto vyvíjejí AI-assisted a hardware-aware metody, které budou automaticky generovat a optimalizovat kvantové obvody podle konkrétní úlohy a cílového kvantového procesoru. Hodnotit se bude nejen správnost výsledku, ale také počet a hloubka kvantových operací, nároky na hardware a odolnost obvodu vůči šumu.
Klíčovou součástí projektu bude porovnání výsledků získaných na kvantových simulátorech s experimenty na reálném kvantovém počítači VLQ. Projekt tak propojí umělou inteligenci, kvantové programování, optimalizaci a experimentální ověřování na skutečném kvantovém hardwaru.
Ambicí QUASION je přispět k vývoji nástrojů, které umožní, aby se umělá inteligence v budoucnu aktivně podílela na návrhu kvantových algoritmů – podobně jako dnes AI pomáhá programátorům při vývoji klasického softwaru.
Kvantové a klasické výpočty pro hlubší porozumění molekulám pomocí Augerovy spektroskopie
Maximilián Lamanec získal výpočetní čas na superpočítačích Karolina, LUMI a Barbora NG a na kvantovém počítači VLQ pro vývoj nových výpočetních metod, které pomohou přesněji interpretovat experimenty zaměřené na vlastnosti molekul. Projekt se soustředí na Augerovu spektroskopii – metodu využívající rentgenové záření ke studiu elektronové struktury molekul a procesů souvisejících s jejich elektronovými stavy.
Součástí projektu je vývoj teoretického rámce pro přesnější simulaci Augerových spekter, který umožní lépe propojit experimentální data s vlastnostmi elektronové struktury molekul. Na kvantovém počítači VLQ bude Maximilián Lamanec testovat kvantově-klasické výpočetní postupy pro výpočty elektronových stavů molekul a zkoumat jejich potenciál pro budoucí využití v náročných chemických simulacích.
Výsledky výzkumu mohou přispět k rozvoji metod využitelných v chemii, materiálovém výzkumu i dalších oblastech, kde je důležité detailně porozumět vlastnostem molekul.
Kvantové rezervoáry a analýzy finančních transakcí
Van Binh Henri Vu z IT4Innovations získal výpočetní čas na superpočítačích Barbora NG, Karolina, LUMI a kvantovém počítači VLQ pro vývoj nové metody odhalování praní špinavých peněz s využitím kvantových technologií a umělé inteligence. Banky dnes využívají umělou inteligenci k odhalování podezřelých vzorců ve finančních transakcích, současné „klasické“ počítače ale často nedokážou držet krok se stále sofistikovanějšími a rychle se měnícími metodami podvodníků.
Van Binh Henri Vu proto vyvíjí systém inspirovaný principy zpracování informací v mozku – specializovaný kvantově-klasický rezervoár určený k analýze časových řad firemních transakcí. Vychází přitom z datové sady a metodiky předzpracování dat navržených v nedávno publikovaném výzkumu zaměřeném na detekci podvodů v transakčních datech. Jednotlivé transakce jsou do systému vkládány postupně a zpracovávány pomocí malého náhodně vytvořeného kvantového obvodu. Z naměřených výsledků vytváří souhrnný obraz historie transakcí společnosti, který následně klasifikátor vyhodnotí a označí transakce vykazující známky možného podvodu.
Na kvantovém počítači VLQ bude tento přístup testovat a porovnávat výsledky běžně používaných metod, jako jsou LSTM, RNN a GRU. Cílem je ověřit, zda kvantové technologie dokážou přesněji odhalovat finanční podvody, snížit počet falešných poplachů a lépe objasnit, jak složitost transakčních dat ovlivňuje úspěšnost odhalování podvodů.
Vliv šumu na kvantové výpočty elektronové struktury pevných látek
Martin Friák získal výpočetní čas na kvantovém počítači VLQ pro výzkum možností využití kvantových technologií při výpočtech elektronové struktury krystalických materiálů. Znalost elektronové struktury je klíčová pro přesné předpovídání vlastností materiálů, například jejich fyzikálních a chemických charakteristik. U větších systémů však výpočty pomocí klasických počítačů narážejí na vysokou výpočetní náročnost a omezenou škálovatelnost.
Kvantové počítače představují nový přístup, jejich současné generace však stále ovlivňuje šum a výpočetní chyby, které mohou mít dopad na výsledky. Výzkumníci proto budou na reálném kvantovém počítači VLQ zkoumat, jak tyto faktory ovlivňují výpočty elektronové struktury, a porovnávat výsledky s kvantovými simulacemi prováděnými na superpočítačích Karolina a Barbora NG.
Cílem projektu je lépe porozumět možnostem současných kvantových počítačů a vyvinout nové algoritmy a hybridní kvantově-klasické metody, které pomohou omezit vliv šumu a chyb.
Odhalování falešných hlasových nahrávek pomocí kvantově-klasických metod
Anton Firc získal výpočetní čas na superpočítačích Karolina a LUMI a na kvantovém počítači VLQ pro vývoj nových metod odhalování falešných hlasových nahrávek (tzv. audio deepfake). Umělá inteligence dnes dokáže vytvářet stále realističtější syntetický hlas, což představuje výzvu pro důvěryhodnost digitální komunikace, médií i bezpečnostních systémů.
Vědci z Vysokého učení technického v Brně proto vyvíjejí hybridní modely propojující klasickou umělou inteligenci s kvantovými moduly. Budou zkoumat, zda kvantové komponenty mohou zvýšit spolehlivost těchto systémů pro rozpoznávání uměle vytvořeného hlasu a jak je nejlépe využít při analýze zvukových dat.
Součástí bude také hledání efektivnějších způsobů zpracování řečových dat a optimalizace výpočtů. Cílem je vytvořit nové metody zvukové forenzní analýzy, které budou odolnější vůči měnícím se podmínkám a mohou v budoucnu přispět k lepší ochraně digitální komunikace.
Strojové učení a kvantové výpočty pro výzkum léčiv
Przemyslaw Karol Grenda získal výpočetní čas na superpočítačích Karolina, LUMI a na kvantovém počítači VLQ pro vývoj nových metod kombinujících umělou inteligenci, kvantovou chemii a kvantové výpočty pro simulace využitelné ve farmaceutickém výzkumu. Mnoho moderních léčiv je v lidském těle zpracováváno enzymy z rodiny cytochromu P450, a proto je pochopení jejich chování zásadní pro vývoj bezpečných a účinných léčiv. V centru každého z těchto enzymů se nachází hemová skupina – stejná struktura obsahující železo, která v hemoglobinu přenáší kyslík a dává krvi její červenou barvu. V cytochromu P450 však železo plní jinou roli: místo pouhého vázání kyslíku jej využívá k napadání a rozkladu molekul léčiv. Právě tato chemie činí simulace těchto enzymů mimořádně náročnými.
Výzkumníci proto vyvíjejí modely založené na strojovém učení, které dokážou napodobit výsledky přesných kvantově-mechanických výpočtů při výrazně nižší výpočetní náročnosti. Cílem je vytvořit nástroj umožňující rychlejší a přesnější simulace interakcí mezi léčivy a enzymy podílejícími se na jejich metabolismu, což by mohlo pomoci zkrátit čas i snížit finanční náklady spojené s vývojem nových léčiv.
Součástí projektu bude také ověření možností využití kvantového počítače VLQ pro generování dat potřebných k trénování těchto modelů. Na VLQ budou výzkumníci testovat metody výpočtu atomárních sil pomocí kvantových algoritmů a zkoumat jejich potenciál jako základ pro vývoj přesnějších modelů strojového učení.
Kvantové výpočty pro lepší porozumění vlastnostem molekul
Libor Veis získal výpočetní čas na kvantovém počítači VLQ pro vývoj a testování nových kvantově-klasických metod pro výpočty elektronové struktury molekul. Na VLQ budou výzkumníci testovat variační kvantové algoritmy, které kombinují kvantové výpočty s klasickými metodami. Zaměří se zejména na molekuly se složitými elektronovými vazbami, například na systémy důležité pro studium chemických reakcí nebo katalyzátorů, kde je přesný popis elektronové struktury mimořádně obtížný.
Cílem je ověřit přesnost, škálovatelnost a odolnost těchto metod vůči šumu současných kvantových počítačů a zjistit, pro jaké typy molekul mohou být v budoucnu přínosné. Výzkum je součástí projektu „Multiscale Chemical Simulations on Noisy Quantum Computers (MUSIQ)“ podpořeného Grantovou agenturou ČR a přispěje k rozvoji kvantové výpočetní chemie a hledání nových možností využití kvantových technologií ve vědeckých výpočtech.
Charakterizace kvantových stavů pomocí AI
Pavel Baláž získal výpočetní čas na superpočítači Karolina a kvantovém počítači VLQ pro vývoj nové metody, která pomocí umělé inteligence usnadní zjišťování stavu kvantových systémů. Aby vědci mohli kvantové počítače správně využívat, potřebují přesně zjistit, v jakém stavu se jejich qubity nacházejí. Tento proces se označuje jako kvantová tomografie, ale u větších kvantových systémů vyžaduje obrovské množství opakovaných měření, což je časově i finančně velmi náročné.
Projekt je součástí programu AI: Umělá inteligence pro vědu a společnost, jednoho z programů Strategie AV21. Výzkumníci z Fyzikálního ústavu AV ČR v jeho rámci vyvíjejí metodu založenou na umělé inteligenci, která z výsledků měření — nutně zatížených šumem — dokáže zrekonstruovat nejpravděpodobnější stav kvantového systému. Jednou z klíčových otázek projektu přitom je, kolik měření je vlastně potřeba: zda je nutný jejich kompletní soubor, nebo si model vystačí i s výrazně menším množstvím dat.
Na kvantovém počítači VLQ budou vědci vytvářet data z kvantových obvodů, na kterých budou nový model trénovat a ověřovat. Pomocí superpočítače Karolina budou následně testovat jeho možnosti pro různé velikosti kvantových systémů a porovnávat jej s dalšími přístupy založenými na umělé inteligenci. Cílem je vyvinout efektivnější způsob charakterizace kvantových systémů, který může podpořit další rozvoj kvantových technologií.
Kvantové výpočty pro spolehlivější elektrické sítě
Michal Belina získal výpočetní čas na superpočítači Karolina a kvantovém počítači VLQ pro výzkum využití kvantových výpočtů při analýze elektrických sítí. Projekt se zaměřuje na intervalový výpočet chodu sítě (interval power flow), který pomáhá ověřovat bezpečný provoz sítí i v podmínkách nejistoty způsobené například proměnlivou výrobou energie z obnovitelných zdrojů.
Michal Belina ověří, zda mohou kvantové algoritmy nabídnout efektivnější způsob hledání kritických provozních podmínek než současné metody. Ty nejistotu vstupních hodnot postupně přenášejí přes všechny rovnice výpočtu. Při tom se chyby sčítají a výsledné meze vycházejí širší, než ve skutečnosti odpovídá realitě — provoz sítě se pak jeví rizikovější, než jaký skutečně je. Kvantový přístup tento problém obchází: úlohu formuluje jako optimalizaci a rovnou hledá kombinaci vstupů, která vede k nejhoršímu provoznímu stavu. Výsledkem mohou být užší meze pro napětí a toky výkonu, a tedy efektivnější využití existující infrastruktury bez snížení bezpečnosti.
Na kvantovém počítači VLQ bude tento přístup testovat na menších modelech elektrických sítí a výsledky porovná s klasickými metodami. Cílem je ověřit možnosti využití kvantových technologií při budoucí analýze energetických systémů. Výzkum probíhá v rámci projektu „Zvýšení odolnosti energetických sítí v kontextu dekarbonizace, decentralizace a udržitelného socioekonomického rozvoje“, financovaného z Operačního programu Jan Amos Komenský.
ČLÁNKY DO MAILU