Квантовите компютри ще направят миниреволюция във фармацията и криптографията – тазгодишният носител на наградата „Джон Атанасов” пред Economy.bg
Д-р Марин Буков е тазгодишният носител на наградата „Джон Атанасов”, присъждана за постижения в областта на компютърните науки. 34-годишният българин е създател и ръководител на научна група в Макс Планк Институт за физика на комплексните системи в Дрезден, Германия. Основният научен интерес на д-р Буков е в разработването и използването на изкуствен интелект в квантовите технологии.
Как се прави наука на световно ниво, колко дълъг е пътят и какви са предизвикателствата до значимите открития, къде е пресечната точка между изкуствения интелект и квантовата физика, кога квантовите компютри могат да навлязат масово, в кои области може да имат най-широко приложение и имат ли основания страховете от „квантов апокалипсис“ – тези и други въпроси коментирахме с д-р Марин Буков.
Марин, преди дни получихте престижната награда „Джон Атанасов”. За какви постижения бяхте отличен?
За изключителен научен принос в областта на изкуствения интелект, приложим в квантовите технологии, както и за ролята ми в разработката на ефективни преподавателски подходи, чрез които се обучават млади учени по целия свят.
Преди месец Ваш проект беше одобрен за финансиране от Европейския изследователски съвет в списък с 400 проекта за авангардни научни изследвания. Вие сте единственият българин там. Какъв конкретно е Вашият проект и колко трудно се достига до такова финансиране?
Проектът се казва Nonequilibrium Many Body Control of Quantum Simulators (неравновесен контрол на многочастични квантови симулатори) и цели разработването на теория за управление на неравновесни квантови системи, с приложение в квантовите симулатори и квантовите компютри. Ще се опитам да обясня какво означават тези думи.
Равновесните системи са обект на изследване на статистическата физика и термодинамиката и често се описват с една шепа термодинамични потенциали (напр. налягане, обем, температура, ентропия, химичен потенциал, брой частици, магнетизация, магнитно поле и т.н.). Състоянието на (термодинамично) равновесие се откроява като специално, тъй като се получава вследствие на редица ограничения върху динамиката и свойствата на системата (напр. притежават максимална ентропия, позволяват да се дефинира свойството температура и т.н.).
Неравновесните състояния не са подложени на ограниченията на равновесната физика и следователно водят до богата палитра от феномени, които не съществуват в равновесие (напр. нови фази на материята като времеви кристали, мета-стабилни състояния поддържани от фин баланс между външни задвижвания и вътрешната динамика на системата и т.н.).
Неравновесните състояния са трудни за изследване, защото не познаваме универсални принципи, с които да ги опишем (както напр. уравнението за състоянието на идеалния газ, свойството температура и др.). Те обаче крият потенциал, който е неизследван, а когато има липса на яснота и възможност да се преодолеят ограниченията, наложени от термодинамичното равновесие, се поражда въпросът какви свойства имат неравновесните системи, които не са налични в равновесие и как можем да ги овладеем и използваме.
Още по-интересно е, когато системата извън равновесие има квантови свойства: проблемът тук е, че класическите компютри не разполагат с необходимата памет за симулирането на квантови многочастични системи (и това няма да се промени). Една идея на Ричард Файнман от края на 80-те години е да използваме една квантова система, за да симулираме поведението на друга. Примерно, за да симулираме поведението на електрони в даден материал, можем да използваме ултрастудени атоми в оптична решетка.
Квантовите симулатори произлизат от синергията между квантовата оптика и кондензираната материя и представляват системи, които се оперират при температура близка до абсолютната нула и които се контролират чрез оптични методи (най-често лазери). Тези операции ги изкарват извън равновесие и следователно са необходими нови неравновесни методи за тяхното управление.
Квантовите симулатори и квантовите компютри са много сходни като идея: разликата е в това, че компютърът трябва да може да симулира която и да е система, т.е. трябва да бъде универсален. Симулаторът е нещо като специализиран компютър, който може да симулира някои, но не всички квантови системи. Това не е нова идея сама по себе си: древните гърци са конструирали Механизма от Антикитера – древен симулатор на движението на планетите, който са ползвали, за да изчисляват слънчевите затъмнения (т.е. в случая една класическа система симулира поведението на друга). По същия начин можем да си представим квантовите симулатори като предшественици на пълноправните (универсалните) квантови компютри. Проектът ми към ERC цели да разработи точно такива методи за управление на неравновесни квантови симулатори.
ERC стартинг грантовете са едни от най-престижните грантове за наука в Европа. Мотивацията е много висока – 1,5 млн. евро, конкуренцията е изключително силна и се състои от най-добрите млади учени в Европа и света (това е активен инструмент на ЕС за brain gain и работи доста успешно). Те дават възможността и необходимите ресурси, за да се прави наука на световно ниво в Европа, и са на принципа „парите следват човека“. От гледна точка на кариерното развитие на младите учени те отварят изключително много врати.
За съжаление, българските научни организации и университети са много слабо представени (а в STEM науките мисля, че изобщо не са представени през последните 10 години). За сметка на това в общността „Макс Планк“ тази година имаме 20 стартинг гранта, два от които в нашия институт за физика на комплексните системи.
Мисля, че българската общественост не е запозната с ERC (Европейския научноизследователски съвет), а това определено си заслужава да се проучи и опише отделно. Годишният бюджет на ERC е наистина внушителен, а той идва от европейските данъкоплатци, част от които са и българските.
Колко дълъг път извървяхте до ръководител на научна група във водещия изследователски институт „Макс Планк“? Кои бяха основните предизвикателства по този път?
Започнах през 2008 като студент в университета „Лудвиг- Максимилиан“, където учих физика и математика. Нивото на обучение там е изключително високо – към всеки курс в университета ни даваха задачи за домашно всяка седмица; прекарвах огромна част от времето си да ги решавам. В края на бакалавърската степен (която е 3-годишна) написах и първата си публикация, което създаде интерес у мен към научна дейност.
През 2011 ме приеха в елитната магистърска програма по математическа и теоретична физика, която се предлага заедно от двата големи университета в Мюнхен: „Лудвиг-Максимилиан“ и Техническия университет. По това време научих и за квантовите симулатори. Като цяло получих много солидно образование по физика в Мюнхен. Поради интереса си към научната дейност, записах докторантура. Реших, че искам да видя как се живее от другата страна на океана, и през 2013 започнах докторантура в Бостънския университет в САЩ. Тогава открих системите извън равновесие и започнах да изследвам поведението на периодично задвижваните системи. Изследванията ми намериха приложение тъкмо в квантовите симулатори: оказа се, че високочестотните периодични задвижвания могат да допринесат да се подобрят и усъвършенстват симулаторните способности на квантовите симулатори (напр. да се увеличи броят на системите, които могат да се симулират). Малко преди да завърша, се запознах и с машинното обучение и изкуствения интелект. С няколко PhD студенти, един постдокторант и двама професори организирахме journal club, в който прочетохме и обсъдихме основния учебник по обучение с утвърждение – един от трите стълба на машинното обучение. Тогава осъзнах и преимуществото на PhD-образованието по физика – то просто изкоренява „страха“ да се занимаваш и да разбираш поведението на сложни системи; вместо това те въоръжава с богата палитра от методи как да раздробиш един проблем на съставните му части, как да решиш всяка част поотделно и след това да ги сглобиш в едно цяло, за да получиш решението на първоначалната задача.
В периода 2017 – 2020 бях постдокторант в Калифорнийския университет в Бъркли като стипендиант на фондация „Гордън и Бети Муур“. Там доразвих интереса си към приложенията на изкуствения интелект в квантовата физика. Също така израснах като независим млад учен. Това ми позволи да спечеля грант за малко над 1 млн. лв. от Фонд „Научни изследвания“ (ФНИ) в България, с който трябваше да създам научна група в София. В същото време получих индивидуална стипендия от Европейската комисия по проект, свързан с управлението на квантови системи. За съжаление, ковид пандемията в комбинация с рестриктивните правила на програмата и на правилника на ФНИ не ми позволиха да намеря учени в отредения 6-месечен срок и проектът беше прекратен. Положителното в случая е, че рестриктивният текст на научната програма беше коригиран много бързо от МОН; за съжаление обаче, правилникът на ФНИ все още не е и възпрепятства учените от българските научни организации и университети да се конкурират на световно ниво.
Тогава кандидатствах и получих предложение да създам научната си група в Института „Макс Планк“ за физика на комплексните системи в Дрезден, което приех с огромен интерес. Няма да забравя, един мой колега от Бъркли ми каза: „това е най-доброто място за изследвания в областта на многочастичната физика в Европа“ – оказа се абсолютно прав! В момента ръководя 4 PhD студенти, 2 постдокторанти и няколко студенти. Спечеленият грант от Европейския научноизследователски съвет ще даде допълнителна видимост на нашите изследвания.
Откъде тръгна интересът Ви към квантовата физика?
Като студент в Мюнхен слушах лекциите по атомна физика и ултрастудени атоми на проф. Имануел Блох, които бяха толкова интересни, че се „заразих“ и ме влече и до днес. Най-интересното е, че продължавам да откривам нови и нови взаимовръзки между квантови феномени и системи дори и днес.
Къде е пресечната точка между изкуствения интелект и квантова физика?
Не са една или две, много са. Изкуственият интелект позволява да се автоматизират процеси примерно в даден експеримент, като по този начин се пренасочва човешки капацитет към дизайна и подобрението на експеримента. Също така модели на машинното обучение, като някои видове дълбоки невронни мрежи, намират приложение за решаване на числени задачи в многочастичната физика. Не на последно място, квантовата физика може да бъде доста неинтуитивна, докато изкуственият интелект подхожда безпристрастно и съответно може да разкрие нови неподозирани взаимовръзки.
Разработвате алгоритми, които стоят в основата на внедряването на програмен код в квантовите компютри. Каква ще е ролята им, за да станат квантовите компютри по-масови?
Нашите алгоритми целят да увеличат степента, до която можем да контролираме и манипулираме информацията, записана в квантовите битове (кюбитите). В този смисъл те са насочени не толкова да направят квантовите компютри по-масови, колкото да ги направят по-точни изчислителни машини с по-малко изчислителни грешки.
Как бизнесът може да се възползва от потенциала на квантовите компютри? Къде виждате най-големи възможности за приложение?
В зависимост от големината на квантовия регистър на един квантов компютър, т.е. колко взаимодействащи кюбита имаме на разположение, ще можем да решаваме различни задачи. Има два вида кюбити – физически кюбити и логически кюбити. Според съвременните очаквания един оперативен квантов компютър ще се нуждае от стотина физическите кюбити, които да кодират един единствен логически кюбит. За квантови изчисления се броят логическите кюбити.
В следващото десетилетие, квантовите компютри от до 1000 логически кюбита се очаква да направят пробив в симулирането на силно взаимодействащи квантови системи, което може да доведе до разработването на нови квантови материали със специфични свойства (примерно свръхпроводимост при стайна температура или материали които са изолатори в сърцевината си, но провеждат ток само по ръба си). Освен това ще има приложения в квантовата химия под формата на синтетични комплексни молекули с дизайнерски свойства; те биха стояли в основата на една очаквана миниреволюция във фармацията.
Ако имате достъп до напълно опериращ квантов компютър с над 1000 логически кюбита, ще можете да се възползвате от някои от квантовите алгоритми за криптиране и декриптиране на данни. Това ще даде сериозен бууст на стандарта за криптографията. Освен това ще можете да решавате някои проблеми по комбинаторика, като traveling salesman problem, които могат да революционизират логистиката (трансфер на стоки, пътникопоток на авиокомпании, и др.). Разбира се, с повече логически кюбити ще можете да прилагате все по-софистицирани квантови алгоритми.
Не на последно място, квантовите компютри ще позволят да се намери отговорът на редица фундаментални проблеми в квантовата физика, които изискват изчислителна мощ отвъд тази на класическите компютри. На мен лично това ми е най-интересно. Накрая, важно е да се каже, че квантовите компютри ще бъдат по-добри от класическите компютри при решаването на определени задачи, а не на всички задачи.
Ще създадат ли нови проблеми квантовите компютри? Все повече се говори се за „квантов апокалипсис“ заради страховете, че квантовата технология ще допринесе за разкриването на пазени с години тайни.
Това ми звучи като онези първобитни хора, които са се страхували да използват огъня, че да не им се запалят кожите в пещерата. Всяка нова технология може да се използва по добронамерен и злонамерен начин. Квантов апокалипсис поради разкриването на данни може да се очаква само ако някой се сдобие с квантов компютър много преди повечето хора. Но както се е случило и с атомната бомба, в един глобален свят тези напреднали технологии се разпространяват сравнително бързо сред човечеството (ако един човек може да го построи, обикновено могат и други). Важно е да се каже, че квантовата криптография идва не само с алгоритми за декриптиране на класически данни, но и с цяла нова палитра от квантови алгоритми както за декриптиране, така и за криптиране. Това, което можете да очаквате със сигурност, е промяна в стандартите на криптографията към повече сигурност.
Какъв съвет бихте дали на младите българи с интерес към точните науки?
Най-важното е да следват любопитството си и да не се вслушват в гласове, които ги съветват да не го правят; то ще ги отведе толкова далеч, колкото е голямо самото то. Второто най-важно нещо е да бъдат упорити: проумяването на това, как работят законите на природата, изисква сериозни усилия за затвърждаване на постигнатите знания. И накрая – да подбират внимателно менторите си, според това колко и какво биха могли реалистично да научат от тях, а не колко е престижен университетът/институтът, в който преподават/работят.
Интервю: Детелина Калфова
