Федеральное агентство по образованию
Саратовский государственный технический университет
Кафедра информационных систем и технологий
Курсовая работа по теме:
Перспективы развития вычислительных систем. Квантовыекомпьютеры и нейровычислители
Саратов
2010
Оглавление
Введение
1. Нейровычислитель
2. Перспективы нейровычислителей
3. Квантовыекомпьютеры
4. Перспективы квантовых компьютеров
Заключение
Списокиспользованных источников
Введе/>ние
Современный компьютерпредставляет собой кульминацию многих лет технологического развития, начиная сранних идей Чарльза Бэббеджа и окончательного создания первого компьютеранемецким инжененером Конрадом Зюсе в 1941 году. Компьютерперед вами в принципе не отличается от своих 30-тонных предшественников,которые были заполнены 18000 вакуумных ламп и 500 милями проводов.Хотякомпьютеры стали компактными и значительно быстрее, чем раньше, справляются сосвоей задачей, сама задача остается прежней: манипулировать последовательностьюбитов и интерпретировать эту последовательность как полезный вычислительныйрезультат.
Также следует отметить,что М. Минский сформулировал гипотезу: производительность параллельной системырастёт (примерно) пропорционально логарифму числа процессоров — это намногомедленнее, чем линейная функция. Эта гипотеза позволяет сделать вывод о том,что для того, чтобы увеличить производительность, недостаточно просто развиватьклассические технологии, а нужно искать принципиально новые подходы.
Параллельно с обычнымитипами архитектур существуют и развиваются альтернативные, основанные напринципиально иных механизмах, архитектуры.
Целью данной курсовойработы является рассмотрение альтернативных типов вычислительных систем, такихкак квантовые компьютеры и нейровычислители, в основе которых лежат новыепринципы, которые открывают новые возможности для обработки информации, а такжеобзор перспектив, открывающихся с использованием этих систем.
1. Нейровычислитель
Нейровычислитель -устройство переработки информации на основе принципов работы естественныхнейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить отеории искусственных нейронных сетей. Проблематика нейрокомпьютеров заключаетсяв построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделироватьискусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работыкомпьютера, что станет возможным говорить о том, что они работают всоответствии с теорией искусственных нейронных сетей.
Идея нейро-бионики (создания технических средств нанейро-принципах) стала интенсивно реализовываться в начале 1980-х гг. Импульсомбыло следующее противоречие: размеры элементарных деталей компьютеровсравнялись с размерами элементарных «преобразователей информации» в нервнойсистеме, было достигнуто быстродействие отдельных электронных элементов вмиллионы раз большее, чем у биологических систем, а эффективность решениязадач, особенно связанных задач ориентировки и принятия решений в естественнойсреде, у живых систем пока недостижимо выше.
Другой импульс развитию нейрокомпьютеров далитеоретические разработки 1980-х годов по теории нейронных сетей.
Согласно [1], в отличиеот цифровых систем, представляющих собой комбинации процессорных и запоминающихблоков, нейропроцессоры содержат память, распределённую в связях между оченьпростыми процессорами, которые часто могут быть описаны как формальные нейроныили блоки из однотипных формальных нейронов. Тем самым основная нагрузка навыполнение конкретных функций процессорами ложится на архитектуру системы,детали которой в свою очередь определяются межнейронными связями. Подход, основанныйна представлении как памяти данных, так и алгоритмов системой связей (и ихвесами), называется коннекционизмом.
Три основныхпреимуществанейрокомпьютеров:
1. Всеалгоритмы нейроинформатики высокопараллельны, что является залогом высокогобыстродействия.
2. Нейросистемыможно легко сделать очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
3. Устойчивыеи надёжные нейросистемы могут создаваться и из ненадёжных элементов, имеющихзначительный разброс параметров.
Разработчики нейрокомпьютеров стремятся объединитьустойчивость, быстродействие и параллелизм АВМ суниверсальностью современных компьютеров.
На роль центральной проблемы, решаемой всейнейроинформатикой и нейрокомпьютингом, А. Горбань предложил проблемуэффективного параллелизма.
Для преодоления этого ограничения применяетсяследующий подход: для различных классов задач строятся максимально параллельныеалгоритмы решения, использующие какую-либо абстрактную архитектуру (парадигму)мелкозернистого параллелизма, а для конкретных параллельных компьютеров создаютсясредства реализации параллельных процессов заданной абстрактной архитектуры. Врезультате появляется эффективный аппарат производства параллельных программ.
Нейроинформатика поставляет универсальныемелкозернистые параллельные архитектуры для решения различных классов задач.Для конкретных задач строится абстрактная нейросетевая реализация алгоритмарешения, которая затем реализуется на конкретных параллельных вычислительныхустройствах. Таким образом, нейросети позволяют эффективно использовать параллелизм.
Многолетние работы привели к тому, что к настоящемумоменту накоплено большое число различных «правил обучения» и архитектурнейронных сетей, их аппаратных реализаций и приёмов использования нейронныхсетей для решения прикладных задач.
Эти интеллектуальные изобретения существуют в виде«зоопарка» нейронных сетей. Каждая сеть из зоопарка имеет свою архитектуру,правило обучения и решает конкретный набор задач. В последнее десятилетиеприлагаются серьёзные усилия для стандартизации структурных элементов ипревращений этого «зоопарка» в «технопарк»: каждая нейронная сеть из зоопаркареализована на идеальном универсальном нейрокомпьютере, имеющем заданнуюструктуру.
Основные правила выделения функциональныхкомпонентов идеального нейрокомпьютера (по Миркесу):
1. Относительнаяфункциональная обособленность: каждый компонент имеет чёткий набор функций. Еговзаимодействие с другими компонентами может быть описано в виде небольшогочисла запросов.
2. Возможностьвзаимозамены различных реализаций любого компонента без изменения другихкомпонентов.
2. Перспективы нейровычислителей
В настоящее время искусственные нейронные сетиявляются важным расширением понятия вычисления. Они уже позволили справиться срядом непростых проблем и обещают создание новых программ и устройств,способных решать задачи, которые пока под силу только человеку. Современныенейрокомпьютеры используются в основном в программных продуктах и поэтому редкозадействуют свой потенциал параллелизма. В полную силу использованиепараллельных нейровычислений начнется с появлением на рынке большого числааппаратных реализаций -специализированных нейрочипов и плат расширений, предназначенных для обработкиречи, видео, статических изображений и других типов образной информации.
Прогнозируется появление техники подстраивающейсяпод пользователя. При помощи нейросетевых блоков можно реализовать механизмы,при помощи которых приборы будут узнавать своих владельцев по голосу, внешнемувиду и ряду других уникальных характеристик. Получат развитие и системыжизнеобеспечения так называемых «умных домов», которые станут еще болееадаптивными и обучаемыми. На производстве и в различных промышленных системахинтеллектуальные нейросетевые контроллеры получат возможность распознаватьпотенциально опасные ситуации, уведомлять о них людей и принимать адекватные исвоевременные меры.
На данный момент нейрокомпьютеры используют в самыхразных сферах человеческой деятельности. Это область экспертных систем, областьобработки сигналов. Множество систем автоматического управления сейчаспостроено на нейронных сетях. Нейронные сети иногда являются единственнымиточными предсказателями временных рядом.
Согласно [2], следует отметитьдостижения нейронных сетей в ассоциативном поиске текстовой информации.Традиционные методы поиска и фильтрации документов были разработаны длябиблиотечных баз данных ограниченного объема и заранее известной структуры.Создание глобальной сети привело к тому, что число поставщиков информации сталостремительно расти, при том, что публикуемая ими информация не имеет однороднойструктуры. Последовавший информационный взрыв стал вызовом стандартныминформационным технологиям. Новые масштабы с одной стороны сделали аутсайдераминекоторые ранее конкурентоспособные интеллектуальные технологии, а с другой — стимулировали интенсивные исследования в области статистических методовобработки текстовой информации и новых способов навигации в информационномморе. Нейросети являются перспективным инструментом извлечения статистическихзакономерностей в текстах, и использования этих закономерностей дляпрецизионной фильтрации документов.
Одной из проблем современных нейровычислителейявляется их доступность. Они или выпускаются в составе специализированныхустройств, или достаточно дороги, а зачастую и то и другое. На их разработкутратится значительное время, за которое программные реализации на самыхпоследних компьютерах оказываются лишь на порядок менее производительными, чтоделает использование нейропроцессоров нерентабельным. Однако аналогичная проблемараньше стояла и перед обычными компьютерами, поэтому следует ожидать, чтонейровычислители станут доступнее.
3. Квантовые компьютеры
Квантовый компьютер -вычислительное устройство, которое путём выполнения квантовых алгоритмовсущественно использует при работе квантовомеханические эффекты, такие какквантовый параллелизм и квантовая запутанность.
Квантовый параллелизмзаключается в том, что данные в процессе вычислений представляют собойквантовую информацию, которая по окончании процесса преобразуется вклассическую путём измерения конечного состояния квантового регистра. Выигрыш вквантовых алгоритмах достигается за счёт того, что при применении однойквантовой операции большое число коэффициентов суперпозиции квантовыхсостояний, которые в виртуальной форме содержат классическую информацию,преобразуется одновременно.
Квантовую суперпозициюможно представить как некое объединённое состояние двух дискретных величин,которое при измерении дает только одну из них.
Базовые характеристикиквантовых компьютеров в теории позволяют им преодолеть некоторые ограничения,возникающие при работе классических компьютеров.
Основой для работыквантового компьютера является Кубит.
Согласно с [3], идеяквантовых вычислений, впервые высказанная Ю.И. Маниным и Р. Фейнманом, состоитв том, что квантовая система из Lдвухуровневых кубитов (квантовых элементов) имеет 2Lлинейно независимых состояний, а значит, вследствие принципа квантовойсуперпозиции, пространством состояний такого квантового регистра является 2L-мерноегильбертово пространство. Операция в квантовых вычислениях соответствуетповороту вектора состояния регистра в этом пространстве. Таким образом,квантовое вычислительное устройство размером Lкубитможет выполнять параллельно 2Lопераций.
Предположим, что имеетсяодин кубит. В таком случае после измерения, в так называемой классическойформе, результат будет 0 или 1. В действительности кубит-квантовый объект ипоэтому, вследствие принципа неопределённости, в результате измерения можетбыть и 0, и 1 с определеннойвероятностью. Если кубит равен 0 (или 1) со стопроцентной вероятностью, егосостояние обозначается с помощью символа />(или />) – в обозначениях Дирака. />и /> – это базовые состояния. В общем случаеквантовое состояние кубита находится «между» базовыми и записывается,в виде />, где |a|²и |b|² -вероятностиизмерить 0 или 1 соответственно; />; |a|²+ |b|² = 1. Болеетого, сразу после измерения кубит переходит в базовое квантовое состояние,аналогичное классическому результату.
Приведем для объяснениядва примера из квантовой механики: 1) фотон находится в состоянии суперпозициидвух поляризаций; измерение раз и навсегда коллапсирует состояние фотона втаковое с определенной поляризацией; 2) радиоактивный атом имеет определенныйпериод полураспада; измерение может выявить то, что он еще не распался, но этоне значит, что он никогда не распадется.
Перейдем к системе издвух кубитов. Измерение каждого из них может дать 0 или 1. Поэтому у системы 4классических состояния: 00, 01, 10 и 11. Аналогичные им базовые квантовыесостояния: />.И наконец, общее квантовое состояние системы имеет вид />.Теперь |a|² -вероятностьизмерить 00 и т. д. Отметим, что |a|²+|b|²+|c|²+|d|²=1как полная вероятность.
В общем случае системы изLкубитов,у неё 2Lклассических состояний (00000…(L-нулей),…00001(L-цифр), …, 11111…(L-единиц)),каждое из которых может быть измерено с вероятностями 0-100 %.
Таким образом, однаоперация над группой кубитов затрагивает все значения, которые она можетпринимать, в отличие от классического бита. Это и обеспечивает беспрецедентныйпараллелизм вычислений.
Упрощённая схемавычисления на квантовом компьютере выглядит так: берется система кубитов, накоторой записывается начальное состояние. Затем состояние системы или еёподсистем изменяется посредством базовых квантовых операций. В конце измеряетсязначение, и это результат работы компьютера.
Оказывается, что дляпостроения любого вычисления достаточно двух базовых операций. Квантоваясистема дает результат, только с некоторой вероятностью являющийся правильным.Но за счет небольшого увеличения операций в алгоритме можно сколь угодноприблизить вероятность получения правильного результата к единице.
С помощью базовыхквантовых операций можно симулировать работу обычных логических элементов, изкоторых сделаны обычные компьютеры. Поэтому любую задачу, которая решенасейчас, квантовый компьютер решит, и почти за такое же время. Следовательно,новая схема вычислений будет не слабее нынешней.
Но тогда возникаетвопрос о преимуществах квантового компьютера. Большая часть современных ЭВМработают по такой же схеме: nбит памяти хранят состояние, и каждый такт времени изменяются процессором. Вквантовом случае система из n-кубитовнаходится в состоянии, являющимся суперпозицией всех базовых состояний, поэтомуизменение системы касается всех 2nбазовых состояний одновременно. Теоретически новая схема может работать намного(в экспоненциальное число раз) быстрее классической. Практически квантовыйалгоритм Гровера поиска в базе данных показывает квадратичный прирост мощностипротив классических алгоритмов.
Также в сфере квантовыхкомпьютеров есть такое понятие, как квантовая телепортация. Алгоритмтелепортации реализует точный перенос состояния одного кубита (или системы) надругой. В простейшей схеме используются 4 кубита: источник, приёмник и двавспомогательных. Отметим, что в результате работы алгоритма первоначальноесостояние источника разрушится -это пример действия общего принципа невозможности клонирования — невозможносоздать точную копию квантового состояния, не разрушив оригинал. На самом деле,довольно легко создать одинаковые состояния на кубитах. К примеру, измерив 3кубита, мы переведем каждый из них в базовые состояния (0 или 1) и хотя бы надвух из них они совпадут. Не получится скопировать произвольное состояние, ителепортация — замена этой операции.
Телепортация позволяетпередавать квантовое состояние системы с помощью обычных классических каналовсвязи. Таким образом, можно, в частности, получить связанное состояние системы,состоящей из подсистем, удаленных на большое расстояние.
Может показаться, чтоквантовый компьютер -это разновидность аналоговой вычислительной машины. Но это не так: по своейсути это цифровое устройство, но с аналоговой природой.
Основные проблемы,связанные с созданием и применением квантовых компьютеров:
· необходимообеспечить высокую точность измерений;
· внешниевоздействия могут разрушить квантовую систему или внести в неё искажения.
Благодаря огромнойскорости разложения на простые множители, квантовый компьютер позволитрасшифровывать сообщения, зашифрованные при помощи популярного асимметричногокриптографического алгоритма RSA.До сих пор этот алгоритм считается сравнительно надёжным, так как эффективныйспособ разложения чисел на простые множители для классического компьютера внастоящее время неизвестен. Для того, например, чтобы получить доступ ккредитной карте, нужно разложить на два простых множителя число длиной в сотницифр. Даже для самых быстрых современных компьютеров выполнение этой задачизаняло больше бы времени, чем возраст Вселенной, в сотни раз. Благодаряалгоритму Шора эта задача становится вполне осуществимой, если квантовыйкомпьютер будет построен.
Применение идейквантовой механики уже открыли новую эпоху в области криптографии, так какметоды квантовой криптографии открывают новые возможности в области передачисообщений.
4. Перспективыквантовых компьютеров
Перспективность квантовых вычислений заключается втом, что квантовые компьютеры смогут решать целые классы задач, которые сейчасявляются очень тяжелыми и трудно обрабатываемыми. Они же смогут решать их оченьбыстро. В частности, наиболее перспективной областью, в которую в основном идутсредства, является создание квантовой криптографии.
Квантовая криптография говорит о следующем: перехватпосланного сообщения сразу же становится известным. Это означает, что фактшпионажа не заметить нельзя. Перехваченное сообщение, зашифрованное квантовымкомпьютером, утрачивает свою структуру и становится непонятным для адресата.Поскольку квантовая криптография эксплуатирует природу реальности, а нечеловеческие изыски, то скрыть факт шпионажа становится невозможно. Появлениешифрования такого рода поставит окончательную точку в борьбе криптографов за наиболеенадежные способы шифрования сообщений.
Кроме того, квантовый компьютер, благодаря своимкачествам, способен разложить 250-значное число не за 800-1000 лет, каксовременные самые мощные электронно-вычислительные машины, а за 30 минут. Стакой машиной спецслужбы могут быстро взломать любой, самый сложный шифр.
У квантовых компьютеров есть еще одна сфераприменения, огромное значение которой понятно уже сегодня. Гигантскаявычислительная мощь квантового компьютера позволит переложить на плечи машинысамую разнообразную интеллектуальную деятельность. Машина может не тольконакапливать, хранить и обрабатывать информацию, но и производить с нейоперации, совершенно недоступные даже самым мощным современным компьютерам.
Это значит, что квантовые компьютеры позволятсоздать экспертные системы нового поколения. Экспертная система — этокомпьютерная система, которая использует знания одного или нескольких экспертовв формализованном виде, а также логику принятия решений. Эта системапредназначена для принятия обоснованного решения в тяжелых условиях, когда нехватает времени, опыта, знаний, информации. На введенный запрос машина даетквалифицированную консультацию или подсказку.
Экспертные системы стали создавать, как только этопозволили вычислительные мощности компьютеров. В СССР работы по созданиюэкспертных систем развернул известный специалист в области кибернетики,академик Виктор Глушков еще в 1968 году. Собственно, создание экспертных системназывается часто разработкой искусственного интеллекта.
Первые модели были созданы в середине 1970-х годов:система MYCIN использовалась вмедицине для диагностики заболеваний, DENDRALв разведке месторождений полезных ископаемых для анализа химического составапочв.
Но квантовый компьютер, резко превосходящий обычныйкомпьютер, в состоянии использовать накопленные знания и алгоритмы принятиярешений более полно и всесторонне. Экспертная система на основе квантовыхкомпьютеров может заменить коллективы самых лучших ученых и инженеров, а такжеможет накапливать с течением времени интеллектуальный потенциал. Разумеется,что человек не будет полностью исключен из работы, потому что потребуются люди,которые будут формулировать запросы в экспертную систему.
В памяти экспертной системы может храниться огромноеколичество всевозможных технических сведений: параметры материалов, машин,промышленного оборудования, стандарты и многое другое. Также хранятся алгоритмыпринятия решений, созданные тысячами самых лучших специалистов. В экспертнуюсистему вводится запрос на конструирование машины с определенными функциями.Экспертная система выполняет разработку и конструирование машины, как если быэто делал большой коллектив высококлассных специалистов, и выдает готовыечертежи, по которым машину можно построить. В разработке учтены наличиематериалов и возможности производства.
Создание подобной экспертной системы на основеквантовых компьютеров произведет крупнейший переворот в технике. В разысократится время разработок новых машин, будет освоен большой спектрразнообразных технических и конструкторских решений, будут преодолены традиции,сковывающие работу специалистов. Страна, которая первой создаст такуюэкспертную систему, получит уникальный шанс вырваться в лидеры внаучно-технической гонке.
Также можно отметитьуже функциональные образцы квантовых вычислителей.
Самым нашумевшимпредставителем является компьютер Orionфирмы D-Wave.Данная фирма в 2007 году собрала 16-кубитовый квантовый компьютер, который былотмечен как самый мощный квантовый компьютер, а также первым,на котором можно запускать коммерчески-значимые приложения.
Всё этонамного превосходит большинство других разработок квантовых компьютеров, причёмD-Wave смогла создать компьютер,используя технологии производства полупроводников и существующиеполупроводниковые заводы, не прибегая к помощи оптических схем, квантовыхточек, сдерживания лазера или других экзотических технологий производства. D-Wave работает и над второйполовиной проблемы, а именно над инструментами программирования для созданияприложений, способных получить преимущество от возможностей, которые обещаютдать квантовые вычисления.
Однакоданные открытия ставят под сомнения в научных кругах, указывая на сложности приработе с большим числом кубитов.
Следует отметить, что для проведения операций с кубитамиранее необходимо было использовать лазеры, ядерный магнитный резонанс и ионныеловушки. Но чтобы приблизить появление настоящего квантового компьютера,необходимо создать более простую и менее чувствительную к колебаниям внешнихусловий машину. Это значит, что одну из основных рабочих частей (процессор)желательно создать из классических твёрдых материалов.
Согласно с [4], на данный момент создан прототипустройства, которое оперирует двумя трансмонными кубитами. Трансмон – это двафрагмента сверхпроводника, соединённых туннельными контактами.
В данном случае процессор представляет собой плёнкусверхпроводящего материала (в его составе присутствует ниобий), нанесённую наподложку из корунда (оксида алюминия). На поверхности вытравлены канавки, ток можеттуннелировать сквозь них (опять же в силу квантовых эффектов).
Два таких кубита (представляющих собой миллиардыатомов алюминия, находящихся в одном квантовом состоянии и действующих какединое целое) в новом чипе разделены полостью, которая является своего рода«квантовой шиной».
Что очень важно -для создания процессора использовалась стандартная технология, применяемая всовременной промышленности.
Единственный минус данного чипа – низкая рабочаятемпература. Для поддержания сверхпроводимости устройство необходимо охлаждать.Этим занимается особая система, которая поддерживает вокруг него температуручуть выше абсолютного нуля (порядка нескольких тысячных долей кельвина).
Кубиты эти могут находиться в состоянии квантовойсцепленности (что достигается с помощью микроволн определённой частоты). Какдолго сохраняется это состояние, определяет импульс напряжения.
Была достигнута длительность сохранения в однумикросекунду (в отдельных случаях даже три микросекунды), что пока являетсяпределом. Однако, всего десять лет назад это значение не превышало наносекунды,то есть было в тысячу раз меньше.
Отметим, что чем дольше держится запутанность, темлучше для квантового компьютера, так как «длительные» кубиты могутрешать более сложные задачи.
В данном случае для выполнения двух различных задачпроцессор использовал квантовые алгоритмы Гровера и Дойча — Джоза. Процессордавал верный ответ в 80% случаев (при использовании первого алгоритма) и в 90%случаев (со вторым алгоритмом).
Считывание результата также происходит с помощьюмикроволн: если частота колебаний соответствует той, что присутствует вполости, то сигнал проходит сквозь неё.
Стоит отметить, что для создания 10-кубитовой схемыпотребуется еще много научной работы, и на данный момент она не возможно.
Это ставиться в разрез с утверждениями компании D-Wave.Причиной разногласий может являться само понятие квантового компьютера. Из-занеточностей в определении могут появиться подмены понятия, в чем и упрекаюткомпанию D-Wave.Последствием этого может стать невозможность реализации квантовых алгоритмов наданных экземплярах квантовых компьютеров.
Заключение
В настоящее время идетактивное исследования альтернативных методов вычислений, таких как вычисленияпри помощи квантовых компьютеров и нейровычислителей. Оба направления дают намбольшие возможности в параллелизме, однако рассматривают этот вопрос с разнойстороны. Квантовые компьютеры позволяют выполнить операцию над неограниченнымколичеством кубитов одновременно, что может многократно увеличить скоростьвычислений. Нейровычислитель же позволяет параллельно выполнять много различныхпростых задач на большом количестве примитивных процессоров, и получить в итогерезультат их работы. Учитывая то, что основной задачей нейрокомпьютеровявляется обработка образов. При параллельной архитектуре эта задача выполняетсягораздо быстрее, чем в классической последовательной. В то же время нейронныекомпьютеры позволяют нам получить универсальные и в то же время «живучие»системы, из-за их однородной структуры.
Нельзя сказать, чтонейронные и квантовые компьютеры целиком вытеснят классические, однако вопределенных сферах данные типы вычислителей смогут значительно улучшитьвыполнение специфичных задач.
Список использованныхисточников
1. «Нейрокомпьютер»- Свободная энциклопедия «Википедия» –ru.wikipedia.org/wiki/Нейрокомпьютер.
2. «Нейрокомпьютинг – состояние и перспективы», С.А. Шумский.
old.ulstu.ru/people/SOSNIN/umk/Basis_of_Artificial_Intelligence/publ_rus/Neurocomp.doc
3. «Квантовыйкомпьютер» — Свободная энциклопедия «Википедия» ru.wikipedia.org/wiki/Квантовый_компьютер
4. «Твердотельный квантовый чип» — Компьютерный журнал«membrana» www.membrana.ru/articles/technic/2009/07/01/173900.html