Kvantediskusjoner med OsloMet og Tekna

Tirsdag 6. mai deltok OsloMets kvantehub på arrangementet «Norge og kvanteteknologi: hva skjer nå?» i samarbeid med Tekna Big Data og Teknas nettverk for utviklere.

– Vi ønsker å sette søkelys på kvanteteknologi – hva det er, hvorfor det er viktig, og hva Norge må gjøre for å henge med, forteller arrangør Anna Kramar, som er rådgiver for teknologi og innovasjon i Tekna.

Arrangementet var initiert av Teknas nettverk for utviklere, men fant sted på OsloMet, og møtte mange kvanteinteresserte hoder, både fysisk og på nett.

– OsloMet har tatt tydelige steg innen kvantefeltet med sin kvantehub, og vi ser på dem som en naturlig samarbeidspartner. De kombinerer utdanning, forskning og formidling – noe vi i Tekna er opptatt av å støtte og være en del av, forteller Kramar.

– Det skjer nå

– 2025 er det internasjonale året for kvanteteknologi, og dette er en god anledning til å starte en bredere samtale her hjemme, fortsetter Kramar.

Med dette viser hun til at det nå er 100 år siden den første utviklingen innenfor kvanteteknologien.

– Kvanteteknologi er ikke noe som skjer langt unna – det skjer nå, og det vil få betydning for Norge. Skal vi være relevante fremover, må vi satse på kompetanse, forskning og samarbeid, sier hun.

Viser til nabolandene våre

Arrangementet ble innledet av en kort introduksjon til kvanteteknologi av Morten Hanshaugen fra Google Cloud. Deretter forklarte divisjonsdirektør i Simula, Are Magnus Bruaset, hvorfor kvanteteknologi er viktig for Norge, og hvordan vi bør satse innenfor feltet.

Han viste blant annet til nabolandene våre for inspirasjon. Allerede i 2023 publiserte regjeringen i Danmark en nasjonal strategi for kvanteforskning. Også i Sverige og Finland har fagmiljøene kommet sammen for å vise hva en nasjonal strategi bør innebære. Alle de tre landene har investert i kvanteteknologien.

Også i Norge publiserte Simula, OsloMet og Sigma2 i 2023 et posisjonspapir med forslag til en norsk nasjonal kvantestrategi.

Selv om debatten nå går i Norges kvantemiljø, og den har blitt fanget opp politisk, finnes det fremdeles ingen norsk kvantestrategi, poengterte Bruaset.

Are Magnus Bruaset fortalte om hva som bør være med i en norsk kvantesatsing. Foto: Noa Cecilie Sæther

Satse på programvareutvikling

Bruaset viste videre til fire punkter i en norsk kvantesatsing.

Den må være bred og inkluderende, og inkludere alle de tre fagfeltene innenfor kvanteteknologien. I tillegg må man satse på co-design og programvareutvikling. Videre mener han at det er viktig å bygge et solid tverrfaglig kunnskapsgrunnlag, og bruke både sunn fornuft og etisk skjønn i prosessen.

Deretter gikk PhD-kandidat ved OsloMet, Kristian Wold, inn på hva som faktisk skjer på kvantefeltet og praktiske bruksområder for kvanteteknologien. Videre gjorde OsloMet-professor Sergiy Denysov en live-demonstrasjon av en av OsloMets egne kvantedatamaskiner.

Sergiy Denysov viste fram en av OsloMets egne kvantedatamaskiner. Foto: Noa Cecilie Sæther

– Må handle nå

Til slutt ledet Morten Hanshaugen en paneldiskusjon om Norges kvantefremtid og hvilke kvanteteknologier Norge burde forske på for å sitte igjen med mest mulig verdifulle resultater og nytteverdi for det norske næringslivet.

Her diskuterte Kristian Wold, Kvantehubens Sølve Selstø, Pia Bauspieß fra Schibsted og Marianne Etzelmüller Bathen fra UiO kompetanse, arbeidskraft, investeringer, sikkerhet og etiske spørsmål innenfor kvanteteknologien.

– Her kom det tydelig fram at vi må handle nå hvis vi skal ha en reell rolle i det globale kvanteløpet – og ikke bli stående på sidelinjen, sier Anna Kramar fra Tekna i etterkant av arrangementet.

– Norge har gode fagmiljøer og enkeltpersoner som er i gang med viktig arbeid innen kvanteteknologi, men det mangler fortsatt en samlet, nasjonal strategi. Vi ser et klart behov for økt satsing på utdanning, rekruttering og investeringer, og for bedre samarbeid mellom akademia, næringsliv og myndigheter, sier hun.

F.v. Morten Hanshaugen ledet paneldiskusjonen med Kristian Wold, Pia Bauspieß og Marianne Etzelmüller Bathen og Sølve Selstø. Foto: Noa Cecilie Sæther

Kristian Wold finner kvantestøy-diagnosen

– For at kvantedatamaskiner skal komme til nytte, må de ha en viss fidelitet. De må være pålitelige og gjøre som vi forventer. Likevel skjer det flere feil, såkalt kvantestøy.

Det forteller PhD-kandidat Kristian Wold, som er på siste året av graden sin ved OsloMet. Det er nettopp denne støyen Wold forsker på.

– Ideelt er kvantekomputeren isolert fra omverdenen, og qubitene interagerer kun med hverandre når du vil. Problemet er at det lekker informasjon ut i omverdenen og mellom qubitene hele tiden. Det gjør at de beregningene som vi ønsker å gjøre på dem blir korrupte. Vi får ikke de svarene vi ønsker, forklarer han.

– Manipulerer naturen

– Fysikeren Richard Feynman sa at “for å skjønne noe, må du kunne bygge det”. Det jeg liker veldig godt med programmering er at det gir deg en følelse av at du bygger noe, forteller Wold.

Han tok en bachelorgrad i fysikk ved Universitetet i Oslo, der han også fikk øynene opp for programmering.

– Fysikk er en veldig fin, reduksjonistisk måte å prøve å forstå verden på. Å forstå de minste bestanddelene, og så bygge det videre opp. Jeg har alltid vært veldig glad i matematikk, og det går godt sammen med fysikken fordi disse fundamentene er veldig matematiske.

For å forstå naturen, må man forstå kvantefysikk. Kvantedatamaskiner handler derimot om å bruke naturen etter vår vilje, mener Wold.

– De siste tiårene har man gått fra å forsøke å forstå naturen til å forsøke å manipulere den, sier han.

– Diagnosen først

I dag undersøker Wold hvordan man kan modellere støyen og karakteristikkene ved den. Wold har blant annet bidratt til å utvikle metoden som kalles Quantum Process Tomography.

– Det betyr at vi ser på datamaskinen som en “black box” – vi vet ikke hva som foregår inni den. Ved å gi mange inputs og måle outputs, kan vi prøve å rekonstruere hva som skjer inni den. Da får vi et bilde av karakteristikken til støyen, og det viser seg at den er veldig kaotisk i en matematisk forstand.

Dette er et av hovedresultatene i tesen hans til nå. Det viser seg at støyen følger prediksjoner fra en matematisk verktøykasse som kalles Random Matrix Theory (RMT). Det kan kanskje si noe om hvordan støy kan bli mitigert i framtiden, mener Wold.

– Og da er spørsmålet: hva er kuren? Men vi fokuserer på diagnosen, for den kommer først. Kuren er et fremtidig mål.

Europeisk samarbeid

Store deler av forskningen gjør han sammen med DQUANT, et europeisk samarbeid om å forstå og modellere dagens kvantedatamaskiner med teori fra “åpne kvantesystemer”, altså kvantesystemer som er påvirket av miljøet rundt dem.

Deltakerne er lokalisert i Norge, Portugal, Tyskland, Polen og Slovenia, og Wold har særlig samarbeidet med kollegaer fra Portugal.

I mai har Wold planlagt en tur til Lisboa for å samarbeide på neste paper, der de viser til to funn.

For det første kan man bruke kvantedatamaskiner som et laboratorium for å skape spesielle kvanteeffekter man kjenner igjen fra teori. Dette kan for eksempel være kvantekaos, som betyr at systemet oppfører seg veldig irregulært, eller integrerbarhet, som betyr at systemet oppføre seg veldig forutsigbart og ordnet.

– Vi observerer at når kvantedatamaskinen kjører spesifikke algoritmer, eller kvantekretser, så kan det som skjer inni kvantedatamaskinen beskrives som en integrerbar prosess. Det er spennende, fordi det betyr at vi kan bruke kvantedatamaskiner som plattform for å få en dypere matematisk forståelse for disse og liknende fenomener.

For det andre observerer Wold at når man kjører en algoritme lenge nok, blir den resulterende dynamikken kaotisk uansett hvilken algoritme man bruker.

– Dette antyder at støyen som resulterer fra feilene i kvantedatamaskinen har en kaotisk natur, som igjen kan inspirere hvordan vi skal forstå støyen, og kanskje fjerne den.

Wold peker også på mange andre samarbeidsmuligheter i løpet av prosjektet.

– Vi jobber med eksperimental fysikk, ikke bare teori og numerikk. Det krever å faktisk ha tilgang på kvantedatamaskiner. Vi har ikke den vanvittig privilegerte adgangen til kvantedatamaskiner som de store labene har. Derfor har vi hatt mange samarbeid mye med blant annet Finland og Kina som har fungert godt.

– Blir nyttig ved hjelp av KI

Ved å ha funnet likhetene mellom RMT og ekte kvantestøy, håper Wold nå å inspirere til videre undersøkelser av kvantestøy.

– Vi har funnet ut at støy oppfører seg på karakteristiske måter som ikke var visst før, så kanskje det kan hjelpe oss med å forstå støyen bedre, og finne ut hvordan vi kan konstruere maskinvaren på en bedre måte. Da får vi kvantedatamaskiner med mindre støy, som forhåpentligvis er mer nyttige.

Også Google og Microsoft har forsket på kvantestøy, forteller Wold. Blant annet lanserte Google AlphaQubit, som skal gjøre “quantum error correction”. Det skal bidra til å minke kvantestøyen. Microsoft har også forsøkt å jobbe med topologiske qubits, som skal være veldig robuste mot støy, forklarer Wold.

Selv er han usikker på hva framtiden vil bringe, men han tror likevel at kvanteteknologi og kunstig intelligens er potensielle “game changers” som kommer til å ha stor innflytelse de neste årene.

– I retrospekt, fire år senere, må jeg innrømme at KI har beveget seg mye kjappere enn kvanteteknologi, så jeg tror at det vil bli definerende framover. Hvis kvanteteknologi blir nyttig, er det kanskje fordi vi finner ut hvordan vi kan nyttiggjøre den ved hjelp av KI.

Norges kvanteframtid

6. mai deltar Wold på seminaret “Norge og kvanteteknologi: hva skjer nå?” i samarbeid med Tekna. Seminaret skjer på OsloMet, med innspill fra Wold, Are Magnus Bruaset og Morten Hanshaugen.

Her vil Wold bidra med en praktisk demonstrasjon av kvantedatamaskiner og kvantecomputing, samt i en paneldiskusjon om Norges kvanteframtid.

Forsker på bruk av Kvante-KI i kreftbehandling

Siden 2022 har stipendiat ved OsloMet, Heine Olsson Aabø, undersøkt hvorvidt kvantedatamaskiner kan være nyttige innen helseteknologien, mer spesifikt for å finne optimale behandlinger til en kreftpasient.

Ved behandling av kreftpasienter finnes det mange kombinatoriske muligheter gitt et utvalg av tilgjengelige medisiner. Derfor undersøker han om kvantedatamaskiner kan finne optimale kombinasjoner på en mer effektiv måte enn klassiske datamaskiner.

Trener opp en maskinlæringsmodell

Prosjektet har fire veiledere: UiO-researcher Alvaro Köhn-Luque, OsloMet-professorene Sergiy Denysov og Pedro Lind, og førsteamanuensis ved OsloMet, Hårek Haugerud.

Köhn-Luque lager matematiske modeller av kreft, i dette tilfellet en modell for hvordan en enkelt medisin påvirker veksten av kreftceller i en pasient med beinmargskreft. Aabø har videreutviklet denne modellen for å undersøke hva som skjer når man har mer enn én medisin tilgjengelig som kan brukes i sekvens.

Nå jobber Aabø med å trene opp en maskinlæringsmodell til å behandle de virtuelle pasientene, gjennom det som kalles reinforcement learning (forsterkende læring).

Det er en gren av kunstig intelligens der maskiner finner løsningen på et problem ved å definere den ideelle løsningen innenfor en bestemt kontekst. Deretter lærer maskinen gjennom å få belønning eller straff, som i dette tilfellet er basert på lengden av behandlingen før pasienten enten er kurert eller ikke lenger kan behandles.

Leger er kritiske

Per nå benytter man en prøve-og-feile-metode i kreftbehandling. Da tester man medisiner på pasienten, eller tester et utvalg av medisiner på vevprøver. Det kan ta mye tid.

– For en onkolog er det ikke rett frem hva som er best. Man trenger å gjøre gode valg fort. Da kan dette kanskje brukes som et verktøy, forklarer Aabø.

Likevel har Aabø inntrykk av at mange leger er kritiske til bruk av slike matematiske modeller for å behandle mennesker.

Det er fordi medisiner resulterer i bivirkninger for pasienten, som kan utvikle seg forskjellig på ulike mennesker. Det gjør det også vanskeligere å lage en felles modell, som klarer å fange all nødvendig informasjon.

Aabø forsøker å utvikle en modell som kan benyttes i helseteknologien. Foto: Hush Naidoo Jade Photography (Unsplash).

Kan lette behovet for energi

Aabø peker på flere viktige grunner til forskningen.

På grunn av støy i dagens kvantedatamaskiner, er de ikke gode nok til å kjøre algoritmene som man vet at er nyttige. Derfor ønsker man å finne andre algoritmer som er bedre egnet til dagens maskiner.

I tillegg vil kunstig intelligens i mange tilfeller kreve store mengder energi, fordi det krever mange beregninger. Kvantedatamaskiner er forventet å være mer effektive innen kunstig intelligens, som potensielt kan lette behovet for store datasentre og energien de bruker.

Ikke nødvendigvis bedre

Likevel har man man ofte funnet løsninger på kvantedatamaskiner som ikke er en eksponentiell forbedring fra den klassiske datamaskinen.

– Antallet beregninger som trengs for å løse spesielt vanskelige problemer skalerer ofte eksponentielt med problemstørrelsen, så her ønsker man å finne løsninger på kvantedatamaskiner som har en bedre skalering, forklarer han.

For at det skal ha verdi å benytte kvantedatamaskiner, bør tiden utregningen tar være betydelig mindre enn på en klassisk datamaskin.

Aabø påpeker at det er vanskelig å sammenligne kvantealgoritmer med klassiske motparter.

– En ambisjon med prosjektet mitt har derfor vært å undersøke hvordan man kan sammenligne dem, sier han.

Kvante-KI er et annet ord for kvantemaskinlæring. Foto: Google Deepmind (Unsplash)

Mye å utforske

Aabø mener at det er store muligheter i Norge for å utvikle ny teknologi, og interesserte seg for dette forskningsfeltet fordi det fremdeles er mye å utforske.

Han studerte fysikk og skrev en master om hvordan kvantedatamaskiner kan brukes til å beregne bølgefunksjonen til små molekyler og atomer. All informasjon om systemet finnes inni denne bølgefunksjonen.

– Og det syntes jeg var veldig gøy, så jeg hadde lyst til å fortsette med det, forteller han.

Nå skal han fortsette å jobbe med forskningsprosjektet til 2026.