Квадриллион чисел в секунду: финский алгоритм взломал стену сложности, перед которой пасовали мощнейшие суперкомпьютеры мира
Квантовые материалы иногда ведут себя так, будто у физики есть скрытые настройки. Стоит сложить несколько атомарно тонких слоёв графена и чуть повернуть их друг относительно друга, и у материала появляются свойства, которых не было у отдельных листов. Самый известный пример - «магический угол» в графене: муаровый узор помогает запустить сверхпроводимость, при которой ток идёт без сопротивления.
Чем сложнее устроен материал, тем труднее заранее понять, как он поведёт себя в опыте. Физики уже собирают не только простые муаровые структуры, но и квазикристаллы с супермуаровыми материалами. В обычном кристалле атомы повторяются по понятному шаблону, поэтому расчёты можно упростить. В квазикристалле порядок сохраняется, но привычной повторяющейся ячейки нет. Из-за этого модель быстро разрастается до огромного объёма: для некоторых расчётов нужны больше квадриллиона чисел, а такой массив не вытягивают даже мощные суперкомпьютеры.
Физики из Университета Аалто предложили способ считать такие материалы без лобового перебора. Команда кафедры прикладной физики разработала квантово-вдохновлённый алгоритм. Он не требует готового квантового компьютера, но берёт из квантовых вычислений главный трюк: описывает огромную задачу как квантовую систему из множества связанных частиц.
В центре работы находятся топологические квазикристаллы. В таких материалах важны не только состав и форма решётки, но и устройство электронных состояний. Эти свойства помогают току меньше страдать от шума, дефектов и других помех. Для будущих квантовых устройств такая устойчивость особенно важна, потому что квантовые состояния легко сбиваются из-за внешнего воздействия.
Но рассчитать топологический квазикристалл обычными методами крайне трудно. У материала нет простой периодичности, а нужные квантовые возбуждения распределены по структуре неровно. В итоге прямой расчёт превращается в попытку описать огромный узор, где нельзя просто взять один фрагмент и повторить его много раз.
Чтобы упростить задачу, исследователи использовали тензорные сети. Этот математический инструмент сжимает описание огромных пространств состояний и не требует перебирать все варианты напрямую. Квантовые компьютеры работают с похожими по масштабу пространствами, поэтому логика тензорных сетей хорошо подходит для моделирования сложных квантовых материалов.
Алгоритм смог рассчитать квазикристалл с более чем 268 млн узлов. Для материаловедения это очень крупный масштаб: классические методы быстро упираются в память, время расчёта и число параметров. В новой схеме задача не превращается в гигантскую таблицу чисел. Вместо этого материал описывается компактнее, через структуру связей внутри квантовой системы.
Пока работа остаётся теоретической и держится на симуляциях. Но смысл результата не в рекорде ради рекорда. Алгоритм даёт способ проектировать супермуаровые квазикристаллы на несколько порядков крупнее, чем позволяют привычные методы. Такой инструмент может пригодиться при разработке топологических кубитов на основе супермуаровых материалов.
Топологические кубиты рассматривают как один из путей к более устойчивым квантовым компьютерам. Обычные кубиты чувствительны к шуму, нагреву и микроскопическим дефектам. Если материал лучше защищает квантовую информацию за счёт топологических свойств, инженерам проще строить вычислительные системы, которые дольше сохраняют состояние.
Новые квантовые материалы могут пригодиться и в электронике без потерь энергии. Центры обработки данных всё сильнее нагреваются из-за ИИ-нагрузок и потребляют всё больше электричества. Компоненты, которые проводят ток без лишнего нагрева, могли бы снизить нагрузку на такую инфраструктуру.
В будущем алгоритм можно перенести на реальные квантовые компьютеры, когда процессоры станут достаточно крупными и точными. В Финляндии для таких экспериментов рассматривают квантовый процессор AaltoQ20 и национальную инфраструктуру Finnish Quantum Computing Infrastructure. Аппаратная база пока не готова полностью взять такие расчёты на себя, но работа уже показывает, где квантовые алгоритмы могут дать практическую пользу одними из первых.