Doch nicht alle Fragen zu Quantensystemen lassen sich einfach mit Quantenalgorithmen lösen. Einige sind für klassische Algorithmen, die auf normalen Computern laufen, gleichermaßen einfach zu lösen, während andere sowohl für klassische als auch für Quantenalgorithmen schwierig zu lösen sind.
Um zu verstehen, wo Quantenalgorithmen und die Computer, die sie ausführen können, einen Vorteil bieten könnten, analysieren Forscher häufig mathematische Modelle, sogenannte Spinsysteme, die das grundlegende Verhalten von Netzwerken interagierender Atome erfassen. Sie fragen sich dann vielleicht: Was macht ein Spinsystem, wenn man es bei einer bestimmten Temperatur in Ruhe lässt? Der Zustand, in dem es sich stabilisiert, der sogenannte thermische Gleichgewichtszustand, bestimmt viele seiner anderen Eigenschaften. Forscher versuchen daher seit langem, Algorithmen zu entwickeln, um Gleichgewichtszustände zu finden.
Ob diese Algorithmen tatsächlich von ihrer Quantennatur profitieren, hängt von der Temperatur des jeweiligen Spinsystems ab. Bei sehr hohen Temperaturen können bekannte klassische Algorithmen diese Aufgabe problemlos erledigen. Das Problem wird schwieriger, wenn die Temperatur sinkt und sich Quantenphänomene verstärken. In manchen Systemen wird es für Quantencomputer zu schwierig, das Problem in angemessener Zeit zu lösen. Doch die Einzelheiten all dessen bleiben im Dunkeln.
„Wann sind wir in einem Bereich, in dem wir Quantenphysik brauchen, und wann sind wir in einem Bereich, in dem sie uns nicht einmal hilft? sagte Ewin Tang, Forscher an der University of California in Berkeley und einer der Autoren des neuen Ergebnisses. „Darüber ist nicht viel bekannt. »
Im Februar begannen Tang und Moitra, gemeinsam mit zwei anderen MIT-Informatikern über das Problem des thermischen Gleichgewichts nachzudenken: einem Postdoktoranden namens Ainesh Bakshi und Moitras Doktoranden Allen Liu. Bis 2023 hatten beide gemeinsam an einem revolutionären Quantenalgorithmus für eine andere Aufgabe mit Spinsystemen gearbeitet und suchten nach einer neuen Herausforderung.
„Wenn wir zusammenarbeiten, passieren die Dinge ganz natürlich“, sagte Bakshi. „Es ist großartig. »
Vor diesem Durchbruch im Jahr 2023 hatten die drei MIT-Forscher noch nie an Quantenalgorithmen gearbeitet. Sie hatten einen Hintergrund in der Lerntheorie, einem Teilgebiet der Informatik, das sich auf statistische Analysealgorithmen konzentriert. Aber wie alle ehrgeizigen jungen Menschen auf der Welt sahen sie ihre relative Naivität als Vorteil, als eine Möglichkeit, ein Problem mit neuen Augen zu sehen. „Eine unserer Stärken ist, dass wir nicht viel über Quanten wissen“, sagte Moitra. „Das einzige Quantum, das wir kennen, ist das, das Ewin uns beigebracht hat. »
Das Team beschloss, sich auf relativ hohe Temperaturen zu konzentrieren, bei denen die Forscher die Existenz schneller Quantenalgorithmen vermuteten, obwohl niemand dies beweisen konnte. Ziemlich schnell fanden sie einen Weg, eine alte Technik aus der Lerntheorie an einen schnellen neuen Algorithmus anzupassen. Doch während sie ihre Arbeit schrieben, kam ein anderes Team zu einem ähnlichen Ergebnis: ein Beweis dafür, dass ein vielversprechender Algorithmus, der im Vorjahr entwickelt wurde, bei hohen Temperaturen gut funktionieren würde. Sie waren geschlagen worden.
Plötzlicher Tod wiedergeboren
Etwas enttäuscht über den zweiten Platz begannen Tang und seine Mitarbeiter mit Álvaro Alhambra zu korrespondieren, einem Physiker am Institut für Theoretische Physik in Madrid und einem der Autoren der konkurrierenden Arbeit. Sie wollten die Unterschiede zwischen den unabhängig voneinander erzielten Ergebnissen ermitteln. Doch als Alhambra eine vorläufige Version des Beweises der vier Forscher las, stellte er überrascht fest, dass sie in einem Zwischenschritt noch etwas anderes bewiesen hatten: In jedem Spinsystem im thermischen Gleichgewicht verschwindet die Verschränkung oberhalb einer bestimmten Temperatur vollständig. „Ich sagte ihnen: ‚Oh, das ist sehr, sehr wichtig‘“, sagte Alhambra.
