De zoektocht naar een ‘quantumvoordeel’
Het bewijs dat een quantumcomputer sneller is dan een normale is een stap dichterbij gekomen. Na een doorbraak in het versnellen van klassieke algoritmen, toonden onderzoekers Vedran Dunjko en Casper Gyurik aan dat slechts één quantumalgoritmen zijn klassieke tegenhanger kon verslaan. Ze vertellen over hun ontdekking in Quanta Magazine.
Er is een klasse van algoritmen voor machine learning die het meest veelbelovend werd geacht om een zogenaamd quantumvoordeel te hebben: deze zouden veel sneller kunnen zijn op een quantumcomputer dan ooit mogelijk zou zijn op een klassieke computer. Maar in 2018 vond de 18-jarige Ewin Tang een nieuwe manier voor klassieke computers om veel van deze berekeningen uit te voeren, waardoor het potentiële kwantumvoordeel verdwijnt. Gyurik en Dunjko toonden in samenwerking met het Nederlandse onderzoekscentrum voor quantum software QuSoft aan dat er één algoritme overbleef: namelijk een voor topologische data-analyse (TDA). Dunjko: 'Er waren redenen om te geloven dat deze misschien de "Tangization" overleeft.'
'We moesten flexibel zijn in onze aanpak'
'Het onderwerp van mijn promotieonderzoek is quantum machine learning', zegt Gyurik. ‘Het is belangrijk om te ontdekken hoe quantumcomputing de methoden voor machine learning kan verbeteren, omdat het overal om ons heen in het dagelijks leven wordt toegepast.' Gyurik leverde het meeste bewijs om aan te tonen dat TDA niet door Tangs methode kon worden verslagen. 'Het was een heel gave ervaring', zegt hij. 'Het feit dat we het antwoord op de vraag "Bestaat er een klassiek algoritme of niet?" niet wisten toen we dit gingen onderzoeken, was spannend. We moesten flexibel zijn in onze aanpak en beide antwoorden als mogelijkheid open laten.'
Er bestaat nog steeds een kans dat er nieuwe klassieke methoden worden ontwikkeld die quantum TDA echt op de proef stellen. Maar beide onderzoekers zijn enthousiast over de toekomst. 'Het is een verhaal, geen geschiedenis', zegt Dunjko. Gyurik vult aan: 'Het voelt als slechts het begin van nog veel meer interessant onderzoek dat gedaan moet worden!'