[论文解读] Forecasting timelines of quantum computing

Jaime Sevilla, Christian Riedel|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2020

Quantum Computing Algorithms and Architecture参考文献 45被引用 24

一句话总结

本文提出了一种统一指标——广义逻辑量子比特（GLQ），结合物理量子比特数量与两量子比特门错误率，以预测容错量子计算的进展。基于超导量子计算机（2007–2020年）的对数线性回归分析，在假设持续指数级进步的保守前提下，估计在2026年之前实现容错量子计算概念验证的可能性小于5%，且在2039年之前实现RSA-2048因数分解的可能性也小于5%。

ABSTRACT

We consider how to forecast progress in the domain of quantum computing. For this purpose we collect a dataset of quantum computer systems to date, scored on their physical qubits and gate error rate, and we define an index combining both metrics, the generalized logical qubit. We study the relationship between physical qubits and gate error rate, and tentatively conclude that they are positively correlated (albeit with some room for doubt), indicating a frontier of development that trades-off between them. We also apply a log-linear regression on the metrics to provide a tentative upper bound on how much progress can be expected over time. Within the (generally optimistic) assumptions of our model, including the key assumption that exponential progress in qubit count and gate fidelity will continue, we estimate that that proof-of-concept fault-tolerant computation based on superconductor technology is unlikely (<5% confidence) to be exhibited before 2026, and that quantum devices capable of factoring RSA-2048 are unlikely (<5% confidence) to exist before 2039. It is of course possible that these milestones will in fact be reached earlier, but that this would require faster progress than has yet been seen.

研究动机与目标

• 开发一种统一指标，用于追踪大规模容错量子计算的进展。
• 预测实现概念验证容错量子计算的时间表。
• 估算量子计算机能够破解RSA-2048密码学的时间表。
• 评估基于历史数据的外推预测模型的稳健性与局限性。

提出的方法

• 广义逻辑量子比特（GLQ）指标将物理量子比特数量与两量子比特门错误率结合为一个单一的性能指标，用于追踪进展。
• 对33台超导量子计算机（2007–2020年）的历史数据应用多变量对数线性回归模型，以建立量子比特数量与错误率之间的关系。
• 该模型假设量子比特数量与门保真度均呈指数级进步，以预测未来性能并设定可能进展的上限。
• 通过使用不同数据时间段（如2007–2018年、2015–2020年）进行外推，以检验模型的稳健性与对数据选择的敏感性。
• 模型将里程碑事件操作化为达到1 GLQ（可扩展计算）和4100 GLQ（RSA-2048因数分解能力）。
• 通过将预测值与实际值对比进行验证，并使用分位数（5%、50%、95%）评估置信区间。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于超导量子比特，实现概念验证容错量子计算的预计时间表是什么？
• RQ2 量子计算机何时可能具备因数分解RSA-2048的能力，从而破解现代公钥密码学？
• RQ3 在当前的量子硬件中，物理量子比特数量与两量子比特门错误率随时间如何相关？
• RQ4 基于历史数据的外推预测模型在多大程度上能为未来进展提供可靠的上限？
• RQ5 模型预测对数据选择和建模假设的变化有多大的稳健性？

主要发现

• 广义逻辑量子比特（GLQ）指标成功地将物理量子比特数量与门错误率结合为一个单一、可解释的性能指标，用于追踪容错量子计算的进展。
• 观察到物理量子比特数量与门错误率之间存在正相关关系，表明存在一个在量子比特数量与错误率之间权衡的技术发展前沿。
• 在假设持续指数级进步的保守前提下，2026年之前实现概念验证容错量子计算的可能性小于5%。
• 同样，2039年之前量子计算机具备因数分解RSA-2048能力的可能性也小于5%。
• 模型稳健性检验显示，不同数据时间段和建模选择下预测结果保持一致，尽管数据窗口越短，置信区间越宽。
• 模型预测通过与实际数据对比得到验证，大多数情况下90%预测区间能覆盖真实值，但部分早期预测因不确定性较高而落在区间之外。