OsloMets kvantehub

Kvantefysikken forklarer hvordan den materielle verden er skrudd sammen. Sånn sett er kvantefysikken noe vi ofte støter på. Vi møter også kvantefysikken daglig i form av teknologi.

Vi vet jo at lasere blir brukt til mye. De baserer seg på at kvantesystemer hopper synkront mellom to tilstander. Båndteori ligger til grunn for å lage transistorer og annen halvleder-basert teknologi, som blir til mye – å lage (vanlige) datamaskiner, blant annet.

Mange av oss har nok vært på sykehus og blitt undersøkt i en MR-maskin. En slik maskin baserer seg på partikler, som elektroner og atomkjerner, og har en kvante-egenskap kalt spinn (snl.no).

Kvantefysikken ligger også til grunn for de kraftigste mikroskopene vi har – tunnelerings-mikroskop. Med slike kan du faktisk se atomer.

Det at energien til atomer og molekyler er kvantisert, gjør at alle stoff har et slags fingeravtrykk som er unikt for stoffet. Dette gjør oss i stand til å identifisere ukjente substanser. Teknikker for å gjøre dette kaller vi spektroskopi med et samlenavn.

Kvantefenomen, som for eksempel sammenfiltring, blir også utnyttet til å gjøre ekstremt nøyaktige målinger. Sammenfiltring, entanglement på engelsk, blir også brukt innen kryptering og sikker kommunikasjon. Dette er eksempel på hvordan kvantefysikk blir brukt til å håndtere informasjon.

Og nå begynner vi å nærme oss det som blir kalt den andre kvante-revolusjonen: kvantedatabehandling.

I tradisjonell databehandling er informasjon formulert som sekvenser av 0-ere og 1-ere – «bits». I en kvante-sammenheng kan vi tillate at hver bit har litt av både 0 og 1 i seg – samtidig.

Og viktigere: Når man setter sammen flere slike «kvantebits», kan man konstruere tilsvarende blandinger av alle mulige sekvenser av 0 og 1. Kvante-informasjonsmengden vokser ikke bare litt når man legger til flere bits – den vil dobles for hver kvantebit!

I en kvantedatamaskin kan slike blandinger av sekvenser bli prosessert i én beregning. I en slik prosess vil noen av bit-sekvensene forsterkes, andre vil nulles ut. Å utnytte disse mulighetene til å lage mer effektive algoritmer, er ikke gjort helt av seg selv, men det går an.

Mange eksempler finnes, og det jobbes stadig med å utvikle flere metoder og bedre kvantemaskiner. Når det stadig bygges større og mer presise kvantedatamaskiner, vil dette kunne endre verden – for alle, ikke bare for spesielt interesserte.

Hva er kvanteberegninger ikke?

En kvantedatamaskin er ikke en datamaskin som er raskere i seg selv. Og kvantealgoritmer er ikke vanlige algoritmer som har fått en «kvante-speedup».

Kvantedatabehandling er annerledes – mer generell. Og dette handlingsrommet kan utnyttes til å finne mer effektive løsninger på spesifikke problemer.

Du kommer ikke til å erstatte pc-en du har hjemme med en kvante-pc i nær framtid, sannsynligvis aldri. De spesifikke problemene som kan løses med kvante-fordel, hører stort sett hjemme i det vi kaller tungregning.

Heller ikke på dette området vil kvantedatamaskinene overta bruksområdet til vanlige datamaskiner fullstendig. Når kvantedatamaskiner kjører kvantealgoritmer, vil dette skje i parløp med klassiske datamaskiner.

Kvantedatabehandling er en annerledes, mer generell, måte å behandle data på – en måte som tillater algoritmer som ikke kan kjøres på vanlige datamaskiner.

På en kvantedatamaskin kan visse problemer løses langt mer effektivt. Og i visse tilfeller vil kvantedatamaskiner kunne løse problemer som rett og slett ikke lar seg løse – noen gang – med tradisjonelle datamaskiner. Så hvilke algoritmer og problemer er det snakk om? Det er en hel dyrehage med kvante-algoritmer (quantumalgorithmzoo.org).

En av de viktigste, Shors algoritme, kan brukes til å faktorisere tall – og dermed finne høye primtall. Det høres kanskje nokså akademisk ut, men evnen til å finne høye primtall raskt vil kunne sparke beina under mye av krypteringsmetodene som blir brukt i dag.

Mange kvantealgoritmer, Shors algoritme inkludert, er slik at man trenger store kvantedatamaskiner med lite eller ingen støy for å kunne kjøre dem. Slike maskiner finnes ikke ennå. Men det finnes også algoritmer som tåler litt støy – og ikke trenger veldig mange kvantebits.

Mange av disse er relatert til optimering. Bedre, mer effektive metoder for optimering vil kunne ha store konsekvenser for hva man kan få til innen materialteknologi, logistikk og kunstig intelligens – bare for å nevne noen områder.

Men den mest direkte bruken av kvantedatamaskiner, er nok å beregne egenskaper for kvantesystemer som atomer og molekyler – altså til å simulere faktiske kvantesystemer. Dette var også motivasjonen for å lansere tanken om kvantedatamaskinen – en gang på 80-tallet. Også her er potensialet stort – innen, for eksempel, kjemisk industri og farmasi.

I fysikken hadde man, i løpet av 1800-tallet, forstått at lys er en type bølger. Men på begynnelsen av 1900-tallet fant man ut at lyset også måtte oppfattes som partikler i visse sammenhenger.

Samtidig hadde man, omsider, forstått at materien bestod av partikler – atomer. På denne tiden kom den franske adelsmannen Luis de Broglie med følgende idé: Siden lys ikke bare er bølger, men også partikler, kanskje materie ikke bare er partikler men også er bølger?

Og han hadde rett!

Kvantefysikken, som beskriver små ting som nanostrukturer, molekyler, atomer, atomkjerner og enda mindre partikler, skiller seg fra tradisjonell fysikk på mange måter. Siden en partikkel også er en bølge, har den ikke – i utgangspunktet – noen bestemt posisjon eller fart.

«Sammenfiltring» (entanglement) er et annet pussig kvantefenomen: to «kvanteballer» kan godt være slik at den ene er rød og den andre er blå – uten at noen av ballene har en bestemt farge i utgangspunktet. Fargen blir derimot bestemt når vi observerer den. Men sett at vi observerer at den ene ballen er rød, hvordan kan da den andre umiddelbart vite at den må være blå – uavhengig av avstanden mellom dem?

En tredje «pussighet» er at bundne systemer bare kan bli observert med helt bestemte energier, energien er kvantisert. På den måten har hvert stoff sitt eget fingeravtrykk av mulige energier.

Introduksjon til kvanteverda for nyfikne (vidareutdanning)