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量子電腦的應用

  • 林育中
由於量子位元與量子演算法獨特的性質,量子電腦預計先會被應用於4個領域:材料科學、製藥、通訊和AI。(圖片來源:Pixabay)

最近Google發表了72位元量子電腦Bristlecone,科技新聞多加了量子霸權(quantum supremacy)的註腳。量子霸權一語有點誤導,量子計算只在特定的演算問題BQP(Bounded error, Quantum, Polynomial time)上相對於2進位von Neumann架構傳統電腦有優勢,而且在有些問題的優勢只是平方倍(quadratic),有些才是指數倍(exponential)的優勢。但無論如何,量子電腦在BQP問題上有優勢是沒有疑義的,這也定義出量子電腦的應用方向。

由於量子位元與量子演算法獨特的性質,量子電腦預計先會被應用於4個領域:材料科學、製藥(pharmaceutical)、通訊和AI。

材料科學現在的研發方式多是先定義所需要的物性,譬如電、磁、光、壓力、熱等,然後以第一原理計算(first principles calculation)計算各種可能元素、二元素(binary,2種元素的化合物)、三元素(ternary)等的物性,找出其中適合需求的材料。這個計算牽涉到物體晶格的能帶,基本上需要用到量子力學,而量子電腦最早期的規劃用途之一,就是要尋求牽涉量子力學問題的快速解決,這也是Feynman於1982年著名的論文Simulating Physics with Computers中所倡議的。材料科學與奈米科技-操控微小粒子的技術-現在正處於大爆發期,而未來半導體技術的演進雖然無法像摩爾定律那樣銳進,但是依靠材料科學的進展,製程的微縮與優化仍然可以持續進行。所以台灣即使不直接投入量子電腦的研發,也要在量子電腦的應用上急起直追。

製藥上的適用理由也類似。現在大部份的藥品還是以合成方式製成,而其產品的藥性也可以用上述的第一原理計算搜尋、篩選適用化合物。

在通訊上的應用主要是網路安全機制,主要的骨幹是量子訊息中的另一次領域量子通訊,但是量子電腦在其中仍然有角色可以扮演,譬如量子鑰匙配送(QKD;Quantum Key Distribution,這是韓國KIST在量子信息領域的研究首要項目)、量子亂數產生(QRNG;Quantum Random Number Generation)等。

在人工智慧的應用上,量子電腦在尋找極值(optimum)此一程序比傳統電腦享有天生的優勢。尋找極值是機器學習很常見的一個程序,譬如AlphaGo的程式就有一部份在評價每一棋步的價值,而下的指令-下一步棋的位置-就是這個評價尋找極值結果的最大值。但是傳統電腦的機器學習很容易陷於局部極值(local optimal)的困境。以山嶺來比喻,一個山嶺在鄰近的區域中可能是最高點,但它不是玉山之巔,可是往周遭各方向走卻都是下坡路,違反程式尋求最大值的目標。這樣的問題通常要在演算法中另外處理,跳脫陷阱。量子位元本身卻天生包括了所有可能的狀態,不容易陷入這種困境。

量子電腦到商用還有一些時日,但是量子演算法不是一般資工系、所的基本學習內容,目前人才欠缺。台灣如果要發展量子電腦,先期培訓量子演算法人才是必要儲備,這是元件設計、測試的基本能力。即使不發展量子電腦,有鑑於它廣泛的應用範圍,開始培訓量子演算法人才也是必要的。有些商業公司已經開始提供租用量子電腦、培訓量子演算法種子人才的服務,可以認真考慮這些機會。

現為DIGITIMES顧問,1988年獲物理學博士學位,任教於中央大學,後轉往科技產業發展。曾任茂德科技董事及副總、普天茂德科技總經理、康帝科技總經理等職位。曾於 Taiwan Semicon 任諮詢委員,主持黃光論壇。2001~2002 獲選為台灣半導體產業協會監事、監事長。現在於台大物理系訪問研究,主要研究領域為自旋電子學相關物質及機制的基礎研究。