(chú thích: Máy tính lượng tử thực tế có thể còn nhiều thập kỷ nữa mới xuất hiện - nhưng cuộc đua chế tạo chúng đang giúp giải quyết các vấn đề toàn cầu hóc búa và mở khóa bí mật của vũ trụ)

Pin LITHIUM-ION là anh hùng thầm lặng của thế giới hiện đại. Kể từ lần đầu tiên được thương mại hóa vào đầu những năm 1990, nó đã làm thay đổi ngành công nghệ với khả năng lưu trữ lượng năng lượng khổng lồ trong một không gian tương đối nhỏ. Nếu không có lithium, sẽ không có iPhone hay Tesla - và máy tính xách tay của bạn sẽ to hơn và nặng hơn rất nhiều.

Nhưng thế giới đang cạn kiệt kim loại quý này - và đó có thể là một nút thắt lớn trong việc phát triển xe điện và các giải pháp lưu trữ năng lượng mà chúng ta cần chuyển sang năng lượng tái tạo. Một số nhà khoa học hàng đầu thế giới đang tham gia vào một cuộc chạy đua điên cuồng để tìm ra công nghệ pin mới có thể thay thế lithium-ion bằng thứ gì đó sạch hơn, rẻ hơn và dồi dào hơn. Máy tính lượng tử có thể là vũ khí bí mật của họ.

Đó cũng là một câu chuyện tương tự trong nông nghiệp, nơi có tới 5% lượng khí đốt tự nhiên tiêu thụ trên thế giới được sử dụng trong quy trình Haber-Bosch, một phương pháp lâu đời để biến nitơ trong không khí thành phân bón gốc amoniac cho cây trồng. Nó cực kỳ quan trọng - giúp duy trì khoảng 40% dân số thế giới - nhưng cũng cực kỳ kém hiệu quả so với các phương pháp của tự nhiên. Một lần nữa, máy tính lượng tử có thể cung cấp câu trả lời.

Cho đến nay, các nhà nghiên cứu vẫn đang nghiên cứu những vấn đề này bằng các công cụ “cùn”. Chúng có thể thực hiện các mô phỏng ngày càng mạnh mẽ bằng cách sử dụng các thiết bị cổ điển, nhưng các phản ứng càng phức tạp thì siêu máy tính càng khó xử lý. Điều này có nghĩa là hiện tại, các nhà khoa học bị hạn chế chỉ xem xét những vấn đề rất nhỏ, hoặc họ buộc phải hy sinh độ chính xác cho tốc độ.

Ví dụ, một nguyên tử hydro chỉ có một proton tích điện dương và một electron và rất dễ mô phỏng trên máy tính xách tay - bạn thậm chí có thể tính toán hóa học của nó bằng tay. Heli, nguyên tố tiếp theo trong bảng tuần hoàn, có hai proton, được quay quanh bởi hai electron mang điện tích âm - nhưng khó mô phỏng hơn, vì các electron bị vướng vào nhau, vì vậy trạng thái của một electron liên kết với trạng thái của electron kia, có nghĩa là tất cả chúng cần được tính toán đồng thời.

Khi bạn xét đến thulium - có 69 electron quay quanh, tất cả đều vướng vào nhau - bạn đã vượt xa khả năng của máy tính cổ điển. Nếu bạn viết ra một trong những trạng thái có thể có của thulium mỗi giây thì sẽ mất 20 nghìn tỷ năm - hơn một nghìn lần tuổi của vũ trụ. Trong cuốn sách Schrödinger's Killer App năm 2013 của mình , John Dowling đã tính toán rằng để mô phỏng thulium trên một máy tính cổ điển, bạn sẽ cần mua toàn bộ sản lượng chip trên toàn thế giới của Intel trong 1,5 triệu năm tới, với chi phí khoảng 600 nghìn tỷ USD.

Một cách thay thế nhanh hơn nhiều là chỉ cần đo trực tiếp nguyên tử. “Các máy tính cổ điển dường như trải qua sự chậm lại theo cấp số nhân khi đưa vào mô phỏng các hệ lượng tử vướng víu”, Dowling viết.

“Tuy nhiên, cùng một hệ thống lượng tử vướng víu đó không cho thấy sự chậm lại theo cấp số nhân khi mô phỏng chính nó. Hệ thống lượng tử vướng víu hoạt động giống như một máy tính mạnh hơn bất kỳ máy tính cổ điển nào theo cấp số nhân ”. Mặc dù chúng ta đã biết tất cả các phương trình chúng ta cần để mô phỏng hóa học từ những năm 1930, nhưng chúng ta chưa bao giờ có khả năng tính toán để làm điều đó. Điều này có nghĩa là thông thường, khi xử lý các mô phỏng phức tạp khó xử lý đối với máy tính cổ điển, cách tiếp cận tốt nhất vẫn là đơn giản thử nhiều thứ khác nhau trong thế giới thực và rút ra kết luận từ quan sát và thử nghiệm.

Christopher Savoie của Zapata (công ty phát triển phần mềm lượng tử, tách từ Havard năm 2017) cho biết: “Chúng tôi thực sự không thể dự đoán được các electron sẽ hoạt động như thế nào ngay bây giờ. “Nếu chúng ta có thể bước vào một thế giới mà chúng ta đang mô phỏng nó trên máy tính, chúng ta có thể dự đoán nhiều hơn và thực hiện ít thí nghiệm thực tế hơn trong phòng thí nghiệm”. Ông nói, cứ như thể Airbus vẫn đang thử nghiệm máy bay bằng cách chế tạo các mô hình quy mô nhỏ và ném chúng lên trời. Sergio Boixo của Google nói: “Bạn không thể mô phỏng các quá trình hóa học mà bạn quan tâm. Với rất nhiều khoa học và kỹ thuật vật liệu cấp thấp, bạn gần như mù".

Để giải quyết những vấn đề này, và rất nhiều vấn đề khác giống như vậy, các nhà hóa học, sinh vật học và vật lý học cần phải mô phỏng tự nhiên - và, chính xác như Richard Feynman đã dự đoán vào những năm 1980, họ cần máy tính làm từ các thành phần lượng tử để giúp họ. Theo một cách nào đó, bạn có thể coi máy tính lượng tử như một phân tử có thể lập trình được, Marissa Giustina, đồng nghiệp ở Google của Boixo, nói. “Đó là một hệ thống gồm nhiều bộ phận hoạt động theo các quy tắc của cơ học lượng tử, giống như một phân tử. Bạn thấy một con đường để kết nối từ đó đến việc thực sự lập trình hóa học theo một số nghĩa".

Một kỹ sư của Microsoft lắp ráp 'đèn chùm' của máy tính lượng tử cryostat

Năm 2010, Alán Aspuru-Guzik - giáo sư hóa học và khoa học máy tính, đồng thời là người đồng sáng lập Zapata - đã hợp tác với nhà vật lý lượng tử Andrew White từ Đại học Melbourne và những người khác để thực hiện một trong những mô phỏng hóa học lượng tử đầu tiên. Họ đã chọn dihydrogen - một phân tử khá đơn giản, và chắc chắn không phải là thứ có thể gây ra bất kỳ vấn đề nào đối với một máy tính cổ điển, hoặc thậm chí đối với một nhà vật lý với một cây bút và một ít giấy.

Dihydrogen - chỉ là hai nguyên tử hydro liên kết với nhau - lần đầu tiên được phân tích bằng cách sử dụng khoa học mới về cơ học lượng tử vào năm 1927. Mục đích, vào thời điểm này, chỉ đơn giản là để chứng minh rằng máy tính lượng tử có thể được sử dụng cho loại tính toán này - một bằng chứng về khái niệm. Mô phỏng lượng tử của họ, chạy trên một thiết bị lượng tử dựa trên photon, có thể tính toán chính xác độ bền của liên kết giữa các nguyên tử hydro, chính xác đến sáu phần triệu.

Có ba cách mà máy tính lượng tử có thể giúp nâng cao hiểu biết của chúng ta về các phản ứng ở cấp độ phân tử. Cách tiếp cận đầu tiên liên quan đến việc xây dựng một máy tính cụ thể để mô hình hóa vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết - tái tạo vật lý phân tử với đúng số lượng qubit tương ứng với cấu trúc thực tế của nó. Loại máy này sẽ dễ chế tạo hơn, nhưng sẽ không phải là một máy tính theo nghĩa truyền thống - bạn sẽ không thể dễ dàng lập trình lại nó để giải quyết các vấn đề khác nhau.

Cách tiếp cận thứ hai liên quan đến việc triển khai các thuật toán cho thấy cách một hệ thống thay đổi theo thời gian. Bạn nhập trạng thái hiện tại của hệ thống, dưới dạng hàm sóng của nó và mức năng lượng trong hệ thống (được gọi là Hamilton của nó, theo tên nhà toán học Sir William Rowan Hamilton) và xem nó phát triển theo thời gian. Những 'mô phỏng Hamilton' này, như thường được biết đến, có rất nhiều tiềm năng sử dụng và có thể đặc biệt hữu ích trong việc hiểu và dự đoán các phản ứng phức tạp liên quan đến các phân tử như thulium, nơi các electron có tương quan cao.

Có một số vấn đề đang diễn ra như thế đang gây khó khăn cho các máy tính cổ điển và các máy tính lượng tử hứa hẹn một tốc độ tăng theo cấp số nhân. Những thách thức về hóa học chỉ chờ đợi một máy tính lượng tử đủ mạnh và đáng tin cậy để bẻ khóa chúng, từ khai thác kim loại bằng xúc tác đến cố định carbon dioxide, có thể được sử dụng để thu phát thải và làm chậm biến đổi khí hậu. Nhưng lĩnh vực có khả năng bị ảnh hưởng lớn nhất có thể là sản xuất phân bón. Cây cần được cung cấp nitơ lành mạnh để phát triển. Trong không khí có đầy nitơ, nhưng thực vật không thể tự lấy nó từ bầu trời, vì vậy nông dân phải bổ sung phân bón giàu nitơ cho cây trồng được sản xuất bằng quy trình Haber-Bosch tiêu tốn nhiều năng lượng.Bốn mươi phần trăm lượng khí thải carbon của một ổ bánh mì đến từ việc sản xuất nitơ để làm phân bón cho lúa mì.

Nhưng tự nhiên có phương pháp riêng của nó. Một số loài thực vật dựa vào vi khuẩn sử dụng một loại enzyme gọi là nitrogenase để 'cố định' nitơ từ khí quyển và kết hợp nó thành amoniac. Hiểu được cách thức hoạt động của enzyme này sẽ là một bước quan trọng để cải thiện quy trình Haber-Bosch và tạo ra các loại phân bón tổng hợp ít tiêu tốn năng lượng hơn.

Chìa khóa để giải quyết vấn đề đó là hiểu cấu trúc của FeMoco, một phân tử phức tạp ở trung tâm của enzyme mà máy tính cổ điển quá khó để mô hình hóa. Vào năm 2017, một nhóm nghiên cứu từ Microsoft và ETH Zurich đã chứng minh rằng một máy tính lượng tử với hàng trăm qubit logic có thể giải quyết vấn đề này - nhưng thừa nhận rằng chúng sẽ cần tới một triệu qubit vật lý để tạo thành chúng.

Một lĩnh vực khác mà các mô phỏng Hamilton có thể tỏ ra hữu ích là tìm hiểu cách thực vật sử dụng sức mạnh của mặt trời. Ở thực vật, hệ thống quang hợp II là một phức hợp khổng lồ, phức tạp của các enzym khác nhau thực hiện một số bước đầu tiên của quá trình quang hợp. Sử dụng máy tính lượng tử để mô hình hóa quá trình này có thể giúp các nhà hóa học thiết kế các phương pháp quang hợp nhân tạo, cho phép họ khai thác sức mạnh của mặt trời để tạo ra nhiên liệu.

Các tấm pin mặt trời là một lĩnh vực khác mà máy tính lượng tử có thể giúp đỡ, bằng cách đẩy nhanh việc tìm kiếm các vật liệu mới. Cách tiếp cận này cũng có thể giúp xác định các vật liệu mới cho pin và chất siêu dẫn hoạt động ở nhiệt độ phòng, điều này sẽ thúc đẩy những tiến bộ trong động cơ, nam châm và thậm chí có thể là bản thân máy tính lượng tử.

Zapata đang nghiên cứu phương pháp tìm kiếm vật liệu mới sử dụng mô hình tổng hợp - tương tự như công việc cung cấp dữ liệu cho máy học từ một tập hợp nhỏ dữ liệu trong thế giới thực. Savoie giải thích: “Nếu chúng ta có một mẫu hàng trăm thứ, chúng ta có thể sử dụng mô hình chung để tạo ra những thứ tương tự. Chúng ta có thể sử dụng điều này để sàng lọc các thư viện hóa học hoặc tạo các thư viện hóa học ảo để tìm các hợp chất mới”.

Khả năng xác định tiềm năng các hợp chất mới là một lý do tại sao ngành y tế hào hứng với tính toán lượng tử. Chúng ta đã thấy làm thế nào máy tính lượng tử có thể xử lý dữ liệu từ kết quả quét MRI một cách hiệu quả và chính xác hơn, nhưng chúng cũng có thể tiết kiệm hàng tỷ đô la trong việc thiết kế thuốc, bằng cách cho phép các công ty nhanh chóng xác định các hợp chất mới và sau đó mô phỏng tác dụng của chúng mà không cần phải tổng hợp chúng. Hơn nữa, điện toán lượng tử có thể giúp các nhà khoa học lập mô hình các tương tác và quá trình phức tạp trong cơ thể, cho phép khám phá ra các phương pháp điều trị mới cho các bệnh như Alzheimer hoặc hiểu biết nhanh hơn về các bệnh mới như Covid-19. Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng bởi các công ty như DeepMind để hiểu sâu hơn về quá trình gấp protein - một khía cạnh quan trọng của tăng trưởng và bệnh tật - và máy tính lượng tử sẽ đẩy nhanh nỗ lực này.

Trong khi hầu hết các ứng dụng này có thể phải đợi một máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi, có thể sửa lỗi với hàng nghìn hoặc hàng triệu qubit, việc mô phỏng một số vấn đề tự nhiên mà trước đây không thể thực hiện, theo một số người trong lĩnh vực, có thể trở thành hiện thực trong tầm thập kỉ tiếp theo. Những nỗ lực đầu tiên để xây dựng máy tính lượng tử sẽ ồn ào và dễ xảy ra lỗi, nhưng điều đó thực sự có thể khiến chúng rất phù hợp với việc mô phỏng tự nhiên - các phân tử trong thế giới thực cũng tồn tại trong một thế giới nhiễu và giao thoa.

“Đối với nhiều ứng dụng của thiết bị lượng tử, chẳng hạn như mật mã, nhiễu có thể là một hạn chế to lớn và dẫn đến mức độ sai số không thể chấp nhận được,” Anton Toutov, một nhà hóa học hữu cơ của Caltech, và Prineha Narang, một nhà khoa học vật liệu Harvard, viết trong một bài báo cho WIRED. “Tuy nhiên, đối với các mô phỏng hóa học, nhiễu sẽ đại diện cho môi trường vật lý, trong đó tồn tại cả hệ thống hóa học (ví dụ như một phân tử) và thiết bị lượng tử. Điều này có nghĩa là mô phỏng NISQ của một phân tử sẽ bị nhiễu, nhưng tiếng nhiễu này thực sự cho bạn biết điều gì đó có giá trị về cách phân tử đang hoạt động trong môi trường tự nhiên của nó”.

Khi nói đến tính chất mô phỏng, nhiễu và lỗi có thể là một tính năng, chứ không phải lỗi. Hiện tại, các máy tính lượng tử quy mô nhỏ được trang bị các thuật toán thông minh, tiết kiệm tài nguyên đang bắt đầu được sử dụng cho các vấn đề trong thế giới thực trong hóa học và khoa học vật liệu.

Một mỏ hàn chính xác cố định các thành phần lượng tử vào bảng mạch tại khuôn viên Redmond của Microsoft

Vào tháng 1 năm 2020, các nhà nghiên cứu tại IBM đã công bố cái nhìn sơ lược về cách máy tính lượng tử có thể hữu ích trong kỷ nguyên NISQ. Hợp tác với nhà sản xuất ô tô của Đức Daimler về việc cải tiến pin cho xe điện, họ đã sử dụng một máy tính lượng tử quy mô nhỏ để mô phỏng hành vi của ba phân tử chứa lithium, có thể được sử dụng trong thế hệ pin lithium-sulfur tiếp theo hứa hẹn nhiều hơn mạnh mẽ và rẻ hơn so với các tế bào năng lượng ngày nay. Thay vì chạy một mô phỏng Hamilton, vốn sẽ yêu cầu nhiều qubit hơn những gì các nhà nghiên cứu có thể truy cập, họ đã sử dụng các thuật toán lượng tử biến thiên - cách thứ ba mà máy tính lượng tử có thể mô phỏng tự nhiên và có khả năng hữu ích nhất trong ngắn hạn và trung hạn.

Các thuật toán lượng tử biến đổi sử dụng kết hợp giữa máy tính lượng tử và máy tính cổ điển để tăng tốc độ tính toán. Trong một bài đăng trên blog , Peter Johnson - nhà khoa học nghiên cứu chính và là người sáng lập tại Zapata - rút ra một so sánh với cách Google Maps tìm cho bạn đường về nhà tốt nhất trong một khoảng thời gian hợp lý. Ông viết: “Ứng dụng không tìm kiếm thông qua tất cả các tuyến đường có thể. Thay vào đó, nó kết thúc việc tìm kiếm thông qua một tập hợp con các tuyến đường và các tuyến đường từng phần được thúc đẩy tốt”. Điều mà Johnson đang nói ở đây là, thay vì tìm kiếm hoàn toàn mù mờ, thuật toán lập bản đồ của Google sử dụng các phím tắt và quy tắc thông thường để giới hạn kích thước của cơ sở dữ liệu mà nó phải tìm kiếm.

Bạn có thể làm điều gì đó tương tự nếu bạn đang tìm một số nhà cụ thể trên một con phố xa lạ và bạn biết rằng số chẵn và lẻ nằm ở hai phía khác nhau của con đường. Chỉ kiểm tra một bên đường làm giảm một nửa thời gian tìm kiếm của bạn, với chi phí tối thiểu cho kết quả cuối cùng.

Thay vì cố gắng thực hiện toàn bộ phép tính bằng máy tính lượng tử, các thuật toán lượng tử biến đổi có thể sử dụng một số qubit hạn chế để đưa ra dự đoán tốt nhất về giải pháp với các tài nguyên có sẵn và sau đó chuyển kết quả cho một máy tính cổ điển, sau đó sẽ quyết định xem để có tiếp tục đi theo hướng đó không. Tách quá trình xử lý lượng tử thành các bước nhỏ hơn, độc lập có nghĩa là bạn có thể chạy các phép tính với số qubit ít hơn, nhiễu hơn.

Vào năm 2016, Alán Aspuru-Guzik của Zapata đã hợp tác với nhóm nghiên cứu của Google ở Santa Barbara để mô phỏng lại dihydrogen, nhưng lần này là sử dụng qubit siêu dẫn của gã khổng lồ tìm kiếm và một thuật toán được gọi là 'máy đo lượng tử biến thiên'.

Một lần nữa, một máy tính lượng tử có thể dự đoán các trạng thái năng lượng và độ dài liên kết của phân tử. Kỹ thuật này hứa hẹn sẽ dễ dàng mở rộng quy mô lên các hệ thống phức tạp hơn mà không đòi hỏi sự gia tăng lớn về yêu cầu sửa lỗi.

Heike Riel của IBM cho biết: “Với phương pháp này của phương pháp giải toán lượng tử biến thiên, một trong những điều bạn có thể làm là tìm ra năng lượng tối thiểu cho vấn đề của mình. Thông thường, bạn có một phương trình mô tả hệ thống vật lý của bạn và một trong những vấn đề bạn phải giải quyết là tìm năng lượng tối thiểu của phương trình này". Phương pháp này yêu cầu ít qubit hơn nhiều so với một mô phỏng đầy đủ và có nhiều ứng dụng, từ các bài toán tối ưu hóa như người bán hàng tìm đường, cho đến các phản ứng hóa học mà bạn cần tìm trạng thái cơ bản (mức năng lượng thấp nhất có thể của một hệ thống), và những thứ mà trạng thái kích thích (bất kỳ mức năng lượng nào khác) được quan tâm - như trường hợp quang hợp và năng lượng mặt trời.

Khi số lượng qubit trong các máy tính lượng tử ban đầu tăng lên, những người tạo ra chúng đang mở ra khả năng truy cập thông qua đám mây. Ví dụ, IBM có mạng IBM Q của mình, trong khi Microsoft đã tích hợp các thiết bị lượng tử vào nền tảng điện toán đám mây Azure của mình. Bằng cách kết hợp các nền tảng này với các thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ lượng tử và các thuật toán lượng tử biến đổi, các nhà nghiên cứu có thể bắt đầu thấy một số lợi ích ban đầu của tính toán lượng tử trong các lĩnh vực hóa học và sinh học trong vòng vài năm tới. Theo thời gian, Sergio Boixo của Google hy vọng rằng máy tính lượng tử sẽ có thể giải quyết một số cuộc khủng hoảng tồn tại mà hành tinh của chúng ta phải đối mặt. Ông nói: “Biến đổi khí hậu là một vấn đề năng lượng - năng lượng là một quá trình vật lý, hóa học. Có thể nếu chúng ta xây dựng các công cụ cho phép thực hiện các mô phỏng, chúng ta có thể xây dựng một cuộc cách mạng công nghiệp mới với hy vọng sử dụng năng lượng hiệu quả hơn”. Nhưng cuối cùng, lĩnh vực mà máy tính lượng tử có thể có tác động lớn nhất là trong chính vật lý lượng tử.

Máy Va chạm Hadron Lớn, máy gia tốc hạt lớn nhất thế giới, thu thập khoảng 300 gigabyte dữ liệu mỗi giây khi nó đập các proton lại với nhau để thử và mở khóa những bí mật cơ bản của vũ trụ. Để phân tích nó đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán - ngay bây giờ nó được chia thành 170 trung tâm dữ liệu ở 42 quốc gia. Một số nhà khoa học tại CERN - Tổ chức Nghiên cứu Hạt nhân Châu Âu - hy vọng máy tính lượng tử có thể giúp tăng tốc độ phân tích dữ liệu bằng cách cho phép chúng chạy các mô phỏng chính xác hơn trước khi tiến hành các thử nghiệm trong thế giới thực. Họ đang bắt đầu phát triển các thuật toán và mô hình sẽ giúp họ khai thác sức mạnh của máy tính lượng tử khi thiết bị đủ tốt để trợ giúp.

“Đây là những bước đầu tiên của chúng tôi trong lĩnh vực điện toán lượng tử, nhưng ngay cả khi chúng tôi tham gia tương đối muộn, chúng tôi đang mang đến những kiến thức chuyên môn độc đáo trong nhiều lĩnh vực”, Federico Carminati, nhà vật lý tại CERN, nói với WIRED vào năm 2019 . “Chúng tôi là những chuyên gia trong lĩnh vực cơ học lượng tử, là nền tảng của tính toán lượng tử”. Thành tựu mang tính bước ngoặt của Máy va chạm Hadron Lớn cho đến nay chắc chắn là phát hiện năm 2012 về boson Higgs, một hạt cơ bản mà sự tồn tại của nó đã giúp xác nhận một số bằng chứng về lý thuyết ánh sáng của vật lý lượng tử.

Vào năm 2018, các nhà vật lý từ Caltech và Đại học Nam California đã phân tích lại dữ liệu dẫn đến khám phá đó bằng máy tính lượng tử và tìm cách sao chép kết quả. Nó không nhanh hơn một thiết bị cổ điển, nhưng nó đã chứng minh rằng một cỗ máy lượng tử có thể được sử dụng cho loại vấn đề đó. Carminati cho biết: “Một khả năng thú vị sẽ là thực hiện các mô phỏng rất, rất chính xác của các hệ thống lượng tử với một máy tính lượng tử - bản thân nó là một hệ thống lượng tử. “Các cơ hội đột phá khác sẽ đến từ sự pha trộn giữa điện toán lượng tử và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu lớn - một đề xuất rất tham vọng vào lúc này, nhưng lại là trọng tâm đối với nhu cầu của chúng ta”.Trong Com

puting with Quantum Cats , John Gribbin lập luận rằng đây có thể là, nếu không phải là ứng dụng quan trọng nhất, thì chắc chắn là ứng dụng sâu sắc nhất của máy tính lượng tử. Ông viết: “Nếu chúng ta muốn có một ‘lý thuyết về mọi thứ ‘ thỏa đáng bao gồm cả lý thuyết lượng tử và lực hấp dẫn, thì gần như chắc chắn rằng nó sẽ chỉ được tìm thấy với sự hỗ trợ của máy tính lượng tử để mô phỏng hành vi của vũ trụ”.

(theo WIRED)
https://www.wired.co.uk/article/quantum-computing#intcid=_wired-uk-right-rail_e5b4c0f5-9cbb-4d91-91a7-672d299d8b71_popular4-1
Dịch từ phần trích cuốn sách “Máy tính lượng tử: Cách thức hoạt động và cách nó có thể thay đổi thế giới” của Amit Katwala