DE OPKOMST VAN DE QUANTUM WORKFORCE

Quantum computing heeft alles in zich om the next big thing te worden. Het potentieel ervan is op vele fronten disruptief te noemen: als het gaat om de ontwikkeling van medicijnen bijvoorbeeld, de versnelling van de ontwikkeling van nieuwe materialen, of de toepassing van complexe financiële modellen. Dankzij dat potentieel staat quantumtechnologie bovenaan het lijstje bij veel bedrijven. Er wordt echter minder progressie geboekt dan we zouden willen, bij de vaststelling van quantumroadmaps of het onderzoek naar de impact van quantum computing op bedrijven. De beperkte beschikbaarheid van talenten is het voornaamste probleem; niet de beschikbare middelen of toegang tot technologie. Hoe kunnen bedrijven de juiste teams samenstellen?

De interesse in quantum computing heeft een explosie van innovatieve startups tot gevolg. Vooraanstaande bedrijven zijn betrokken en eindgebruikers raken enthousiast. Allerlei roadmaps reppen vol ambitie van commerciële meerwaarde die halverwege dit decennium al een feit zal zijn. Bedrijven kijken naar elk onderdeel van de stack, van hardware tot programmeertalen tot debugging tools. Quantum computing is bijna onder ons. De contouren van de toekomstige computing workflow beginnen vorm te krijgen en er ontstaan nieuwe taken, rollen en banen.

Maar welke profielen hebben we nodig om de droom van quantum te realiseren? Tot dusver werd het proces vooral voortgestuwd door quantum-informatiewetenschappers, maar als quantum tot wasdom komt zijn meer, en meer uiteenlopende rollen nodig. In 2022 wordt het veld niet langer gedomineerd door wetenschappers en informatiewetenschappers. We moeten gaan nadenken over een rol voor onze testers, infrastructuur-specialisten, programmeurs, solution architects, Cybersecurity officers, CTO’s en CEO’s.

Inzicht in de quantum computing-stack helpt ons bij de definitie van de quantum-rollen die zullen ontstaan. Maar terwijl we nu al weten dat quantum-hardware fundamenteel anders is dan traditionele hardware, hebben we nog nauwelijks zicht op die stack. Als de tijd verstrijkt wordt alleen meer complexiteit toegevoegd en verworden operaties op lagere niveaus tot abstracties. Toch is controle vanaf het laagste niveau cruciaal, als je applicaties wilt inzetten die de grenzen opzoeken van wat quantum computing vermag. Wij doen hieronder een voorzet.

1. Het hardware interface-niveau van de stack vormt de interface tussen de abstractie van digitale programmering en de fysieke implementatie van de qubits. Supergeleidende qubits worden bijvoorbeeld gecodeerd in de lading van een supergeleidende stroom (transmon qubits), waarin microwave-pulsen worden gebruikt om quantum gates te implementeren. Terwijl elke quantum computer zijn eigen default-instellingen heeft, bieden tools als Qua van Quantum Machines een universele taal op pulse-niveau voor quantumcomputers. Ontwikkelaars moeten de controlepuls handmatig optimaliseren voor applicaties die een zeer hoge performance vereisen.
2. Het gate-niveau of circuitniveau van de stack creëert quantum-circuits en implementeert de quantumlogica die quantum computation aanstuurt. Interfaces in deze stack zijn bijvoorbeeld online tools zoals IBM’s Quantum Experience, waarin je circuits kunt definiëren met een grafische gebruikersinterface. Om gespecialiseerde applicaties optimaal te laten presteren, zullen ontwikkelaars de circuits wellicht moeten finetunen.

• Het algoritmische niveau of softwareniveau van de stack wordt gedefinieerd in programmeertalen waarin quantumcircuits worden geabstraheerd. Voor praktische toepassingen zijn miljoenen gates nodig, op duizenden qubits. Bedrijven als Classiq ontwikkelen hiervoor een verklarende programmeertaal die de bedoeling van een algoritme definieert, en niet zozeer de individuele gates, en die automatisch de quantumcircuits genereert. Validatie en verificatie van code zal een uitdaging worden voor ontwikkelaars, omdat traditionele technieken zoals breakpoints niet implementeerbaar zijn op quantumcomputers.
• Op het applicatieniveau zal quantum computing altijd heterogeen zijn en parallel werken aan traditionele resources. De ontwikkeling van tools die op dit niveau van de stack ingrijpen staat nog in de kinderschoenen. De Europese Commissie heeft bijvoorbeeld een programma geformuleerd voor de ontwikkeling van quantum computers, dat als doel heeft quantum computing hardware te integreren met bestaande high performance computing-infrastructuur (HPC). Quantumontwikkelaars moeten op dit niveau hun expertise inzetten om commerciële problemen op te delen in deeltaken die kunnen worden toegewezen aan CPU’s, GPU’s en quantum processors (QPU’s), met als doel een optimale performance. In een scheikundige applicatie kan een ontwikkelaar de optimalisatie van parameters bijvoorbeeld toewijzen aan een CPU, een low accuracy benchmark laten uitvoeren door een GPU en een zeer accurate simulatie van een complex sub-probleem toewijzen aan de QPU (Fig.1).

EEN SOFTWARE LIFECYCLE-MODEL HELPT ONS DE QUANTUM SOFTWARE DEVELOPMENT-CYCLE TE VOORSPELLEN VANUIT EEN PROCESMATIG PERSPECTIEF

Quantum-applicaties worden commercieel gezien steeds interessanter. De integratie van quantum computing in de business-infrastructuur verdient daarom prioriteit. Om quantum-taken op een veilige, betrouwbare en schaalbare manier uit te voeren, moeten bedrijven verder kijken dan proofs of concept en processen ontwikkelen voor testen, onderhouden en uitrollen van code.

De huidige quantum-hardware biedt nog geen toegevoegde waarde ten opzichte van conventionele computers als het gaat om commercieel relevante applicaties. Om het potentieel van de technologie te onderzoeken, creëren ontwikkelaars van quantum algoritmes PoC’s en demonstraties. Daarmee laten ze zien wat voor commercieel relevante problemen quantum computing kan oplossen en wat daarvan de voordelen kunnen zijn. Integratie in commerciële workflows is nauwelijks een relevant probleem; applicatie-lifecycles hebben vaak een experimenteel format waarin code niet rigoureus wordt geoptimaliseerd, getest, uitgerold of onderhouden.

Daar waar quantum-algoritmen commercieel potentieel hebben is een andere benadering nodig. Bedrijven moeten een breed scala aan integratie-uitdagingen overwinnen als ze quantumsoftware willen inzetten in de praktijk. Om ons te helpen de quantum software development cycle te voorspellen vanuit een procesmatig perspectief, kunnen we een software lifecycle model inzetten zoals dat ook wordt gebruikt in hedendaags programmeren. De mate van penetratie in de lifecycle in de stack hangt tot op zekere hoogte af van de toepassing en de volwassenheid van de technologie. Net zoals waardevolle, traditionele applicaties soms dedicated hardware en low level programming nodig hebben om te draaien, vereisen hoogwaardige quantum applicaties wellicht ook dedicated hardware of low level programming. Het ontwerp van quantum software verloopt daarentegen via een conventionele cyclus van planning, ontwikkeling, testen, uitrollen en onderhouden (Fig.2).

Plan

Ten eerste moeten berekeningsproblemen onderverdeeld worden in traditionele en quantum-aspecten. Op die manier zorg je ervoor dat je de juiste resources kunt toewijzen aan het juiste device. De splitsing tussen quantum en raditioneel kan echter op verschillende niveaus van granularity plaatsvinden. Op de circuit-laag, resulteert een splitsing tussen quantum en traditioneel erin dat een deel van de workload wordt overgeheveld naar intelligente, high latency, traditionele pre- en post-processing. Een niveau lager, op de hardware-interface, wordt splitsing gebruikt voor foutcorrectie, noise mitigation en geheugentoegang. Geautomatiseerde tools en compilers kunnen tot op zekere hoogte helpen bij de onderverdeling. Maatwerkprogrammeren is mogelijk nodig op alle niveaus, afhankelijk van de requirements van de applicatie.

Develop

De volgende fase in de lifecycle is de ontwikkeling van quantum-algoritmen en -circuits. Er zijn steeds meer softwarepakketten beschikbaar die ontwikkelaars in staat stellen om op een makkelijke manier te experimenteren met algoritmen. De ontwerp-scope is echter uitdagend. Op een hoog niveau moeten overwegingen zoals kosten versus prestaties, beschikbaarheid van hardware en schaalbaarheid een rol spelen. Nieuwe algoritmen worden normaalgesproken op het gate-niveau ontwikkeld. Bestaande algoritmen kunnen ook worden geoptimaliseerd met hardware-efficiënte mappings, noise mitigation en andere technieken. Voor specifieke applicaties is het zeker op korte termijn verstandig om algoritmen op het laagste niveau te optimaliseren. Technieken als optimal control, applicationspecific calibration, en adaptive compiling dragen bij aan de noise reduction in applicaties en verbeteren de prestaties van algoritmen.

Test

Een steeds vaker onderzocht aandachtsgebied en een cruciaal onderdeel van de quantum software lifecycle is het testen en verifiëren van quantum applicaties. Huidige systemen hebben een beperkt aantal qubits en kunnen daardoor op traditionele hardware worden gesimuleerd. Zo gauw we boven de 50 qubits komen, is zo’n getrouwe simulatie niet meer mogelijk. Daarom moeten we verschillende benaderingen toepassen, op alle niveaus van de stack. Op het hardwareniveau moeten we verschillende karakteristieken testen, met elk hun eigen beperkingen en voordelen. Daarvoor zetten we benchmarks in zoals aantal quibits, quantum volume, gate fidelity en QLPOS. Op het algoritme-niveau wordt de performance meestal gemeten met een complexity centric benadering, gebaseerd op de schaling van de algoritmen. Die benadering kent echter beperkingen, waardoor op meer uitgebreide schaalgrootte veel onduidelijk blijft. Andere technieken zijn gericht op de kwantificering van de ‘quantumness’ van data en algoritmen, vanuit de gedachte dat quantum algoritmen meer ‘expressief’ zijn en effectiever zijn in het concretiseren van bepaalde categorieën dan traditionele probleemoplossers. Op het applicatie-niveau kunnen quantum-resultaten worden gebenchmarkt tegen GPU-gebaseerde benchmarks. Benchmarken wordt echter ingewikkeld als quantum applicaties resultaten leveren op problemen die voor traditionele technologie een brug te ver waren. Traditionele test tools zoals unit tests of breakpoints zijn voor quantum computers meestal niet beschikbaar. Dat vormt een extra uitdaging.

Deploy

Quantum applicaties moeten worden gepackaged, gedeployed en uitgevoerd in quantum clouds en traditionele clouds. Vanuit het perspectief van de workflow moeten workloads beheerd, gecontroleerd en toegewezen worden. Afhankelijkheden moeten worden opgelost. Applicaties moeten worden gepackaged en gecompiled naar dedicated hardware. Op een laag niveau moeten runtimes gevirtualiseerd worden. Bijkomende complicatie is dat traditionele en quantum resources fysiek op verschillende locaties staan. In elke laag is het van cruciaal belang dat veilige runtimes worden gecreëerd die op een efficiënte manier gebruik maken van beschikbare resources, vanuit de grote variëteit aan low-latency beperkingen.

Maintain

Onderhoud is nodig om te borgen dat quantum software op het gewenste moment de gewenste oplossingen levert en dat quantum-enabled systemen zijn voorbereid op softwareupdates, configuratiewijzigingen, downtime voor onderhoud en andere operationele uitdagingen.

Naar mate de tijd verstrijkt, zullen specialisaties ontstaan binnen quantum software-rollen die invulling geven aan door volwassenheidsniveau en door applicaties gedicteerde requirements. Ontwikkelingen in hardware zoals foutcorrectie, optimal control of quantum-geheugen, en ontwikkelingen in software zoals orkestratie-platforms en algoritme-bibliotheken maken de weg vrij voor computerwetenschappers en domein-experts om quantum applicaties te ontwikkelen binnen grotere workflows van berekeningen. Deze workflows worden in toenemende mate geïntegreerd in high performance berekeningsinfrastructuren en verbonden met traditionele softwarelifecycles.

Aan de andere kant kunnen bedrijven, afhankelijk van hun applicatie-requirements, kiezen voor out of the box oplossingen of voor een specifiek doel ontworpen, sterk geoptimaliseerde quantum hardware en software. Dit op een vergelijkbare manier als Java-ontwikkelaars die gebruik maken van JVM zonder na te denken over de onderliggende hardware, of netbeheerders die juist gebruik maken van dedicated hardware en software voor kwaliteitscontrole.

Hoe het ook zij: er zullen nieuwe rollen ontstaan in het quantumveld voor testers, softwareontwikkelaars, quantum data-wetenschappers, quantum data-engineers en anderen. We kunnen het stack-model gebruiken om deze rollen en de vereiste technische diepgang te doorgronden. De software lifecycle helpt ons ondertussen om de verschillende stadia te begrijpen in de ontwikkeling van quantum applicaties.

De lifecycle helpt ons ook te voorspellen wie betrokken zijn per ontwikkelingsstadium, en wat er nodig is om quantum applicaties te draaien voor real life applicaties. In tabel 1 bieden we een samenvatting van de relevante rollen binnen de taxonomie die we in dit artikel presenteren. We beginnen de contouren te ontwaren van een opwindende toekomst. Dankzij recent geboekte vooruitgang zijn er ook steeds meer kansrijke toepassingen denkbaar. Toch weet niemand van ons wat de toekomst zal brengen. De meest disruptieve toepassing van quantum computing is er waarschijnlijk een die we nog niet hebben bedacht. Tegen de achtergrond van zulke snelle technologische ontwikkelingen, is het belangrijker dan ooit om een open innovatiecultuur te adopteren.