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.

Teknologirådet besøker Kvantehuben

Denne uka fikk Kvantehuben besøk av Joakim Valevatn og Sjur Hamre fra Teknologirådet. For å orientere seg om nye teknologitrender som kan bli viktige for Norge, fikk de innspill fra instituttleder André Brodtkorb og OsloMet-professorene Sølve Selstø og Andre Laestadius.

Teknologirådet er oppnevnt av regjeringen og gir Stortinget og andre myndigheter begrunnede og nyskapende innspill innen teknologi. Denne uka fikk de bidrag fra OsloMets kvanteteam som kan tas med videre i arbeidet med å informere politikerne.

– Hvis Norge ikke følger med og kan nok om dette, er vi prisgitt alt som skjer i utlandet. Med dagens geopolitiske situasjon vil vi ikke ha en sjanse, sier André Brodtkorb.

Instituttleder André Brodtkorb delte innspill til regjeringens kvanteteknologi-satsing. Foto: Noa Cecilie Sæther

Storsatsing

I oktober 2024 lanserte regjeringen en satsing på 70 millioner kroner til forskning på kvanteteknologi.

– Nå rigger vi oss for et felles nasjonalt, og ikke minst nordisk, teknologisprang til det beste for samfunnet, sa digitaliserings- og forvaltningsminister Karianne Tung.

Kvantedatamaskiner har en mye raskere søkealgoritme enn vanlige datamaskiner, og kan for eksempel finne faktorer i store tall, som kan knekke store deler av dagens kryptering. Forvarsminister Bjørn Arild Gram poengterte derfor at samfunnet har behov for økt kompetanse innen kvanteteknologien.

– Vi er avhengige av å kunne kommunisere sikkert. Det er svært viktig å sørge for at sikkerhetssystemene våre og kryptologiske løsninger er trygge nå som kvanteteknologien slår gjennom for fullt, sa han.

(f.v.) Digitaliserings- og forvaltningsminister Karianne Tung, forsvarsminister Bjørn Arild Gram, forskings- og høyere utdanningsminister Oddmund Hoel og professor ved OsloMet, Sølve Selstø.

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.

OsloMet hosts the 4th annual NQLS

The 4th annual Nordic Quantum Life Science Round Table (NQLS) was held at Soria Moria on the 16th and 17th of september, hosted by NordSTAR, the Quantum Hub, OsloMet AI Lab and Simula.

Since 2021, representatives from Sweden, Denmark, Finland and Norway have taken turns hosting the event. Among the attending are academics, researchers, politicians and stakeholders from the public and private sector.

Promoting quantum computing

The round table aims to advance the field of quantum life sciences by debating and sharing knowledge between scientists and innovators.

By exploring advanced technology, software and algorithms, they hope to apply the knowledge to practical problems in life sciences in the future.

Head of NordSTAR and professor at OsloMet, Pedro Lind, emphasizes the value of promoting quantum computing towards life science applications.

– For instance, quantum computers could calculate the chemical combinations and matching effects of pharmaceuticals at a greater speed than any other computer, he explains.

Pedro Lind introduced the round table on the 16th of september. Foto: Sonja Balci / Oslomet.

Great turnout

Among several presentations were Shaukat Ali from SIMULA, on “The superposition of quantum computing and artificial intelligence”, Morten Hjort-Jensen on “Quantum technologies and machine learning, research and education at the University of Oslo” and Sølve Selstø, from the OsloMet Quantum Hub, presenting the challenges of teaching quantum computing to non-technical audiences.

Additionally, the statements “How to make Nordic Quantum Life Science stronger and more competitive” and “Quantum hardware requirements for first life science applications: Status and outlook” were debated.

This year marked an increase in Norwegian stakeholders. Photo: Olav Johan Øye.

Lind’s overall impressions of the event were very positive, specifically when observing this years Norwegian participation.

Next year, the torch will be passed back to the Swedish NQLS-group. Until then, the steering committee will be working on a position paper summarizing the discussions on Quantum Life Sciences so far.

Kvantehuben til stede på konferanse om cybersikkerhet

10. og 11. september deltok kvantehuben på Finans Norge sin konferanse “Digital robusthet 2024 – svindel og cybersikkerhet”. Der diskuterte de informasjonssikkerhet og svindel i finansnæringen.

Sølve var på plass for å fortelle om kvanteteknologi, og trusselen kvantedatamaskiner kan utgjøre mot dagens krypteringer i fremtiden.

Les mer her!