NEC разрабатывает первую в мире единичную ячейку
По мере увеличения количества кубитов становится сложно напрямую их соединять. Существующие кубиты нестабильны. Это сильно замедляет создание квантового компьютера.
Однако технологии не стоят на месте. NEC, японский производитель компьютерной техники, разрабатывает компьютер с полностью связанными кубитами. Компания планирует использовать архитектуру LHZ, в которой четыре кубита объединяются центральной схемой связи 💠. Так, если использовать цепочку из физических кубитов ( 🔵➖🔵➖🔵), то получается, что на каждый информативный кубит есть два соседа, которые следят за ошибками. В архитектуре LHZ на каждый кубит приходится по 4 следящих соседа. Такая архитектура позволяет масштабироваться до нескольких полностью связанных кубитов (используя другие кубиты, которые физически связаны только с соседями). Простым языком: теперь кубиты будут логически связаны друг с другом, сохраняя при этом все свои квантовые свойства. Минус один: при такой архитектуре требуется намного больше кубитов, что на данный момент непросто.
Разработку финансирует японское правительственное агентство NEDO. Напомним, что компания NEC совместно с группой российских ученых первая в мире представила в 2005 году работающий двухкубитный процессор. И первая решила мелкомасштабные задачи комбинаторной оптимизации с помощью квантового отжига. Теперь же компания планирует к 2023 году создать полностью связанную архитектуру кубитов для работы квантового отжига. Осталось не так долго, будем ждать!
По мере увеличения количества кубитов становится сложно напрямую их соединять. Существующие кубиты нестабильны. Это сильно замедляет создание квантового компьютера.
Однако технологии не стоят на месте. NEC, японский производитель компьютерной техники, разрабатывает компьютер с полностью связанными кубитами. Компания планирует использовать архитектуру LHZ, в которой четыре кубита объединяются центральной схемой связи 💠. Так, если использовать цепочку из физических кубитов ( 🔵➖🔵➖🔵), то получается, что на каждый информативный кубит есть два соседа, которые следят за ошибками. В архитектуре LHZ на каждый кубит приходится по 4 следящих соседа. Такая архитектура позволяет масштабироваться до нескольких полностью связанных кубитов (используя другие кубиты, которые физически связаны только с соседями). Простым языком: теперь кубиты будут логически связаны друг с другом, сохраняя при этом все свои квантовые свойства. Минус один: при такой архитектуре требуется намного больше кубитов, что на данный момент непросто.
Разработку финансирует японское правительственное агентство NEDO. Напомним, что компания NEC совместно с группой российских ученых первая в мире представила в 2005 году работающий двухкубитный процессор. И первая решила мелкомасштабные задачи комбинаторной оптимизации с помощью квантового отжига. Теперь же компания планирует к 2023 году создать полностью связанную архитектуру кубитов для работы квантового отжига. Осталось не так долго, будем ждать!
Крупнейший банк Великобритании будет использовать квантовый компьютер
Банк HSBC договорился о трехлетнем сотрудничестве с IBM для совместного изучения применения квантовых технологий в финансовой сфере. В основном, конечно, речь идёт об оптимизации портфеля финансовых инструментов, оценки рисков и выявления мошенничества. Последнее весьма актуально для этого банка, ведь он уже не раз был втянут в сомнительные истории.
Начиная с 2005 года против HSBC выдвигались обвинения в том, что он участвовал в отмывании денег террористами и мексиканскими и колумбийскими наркокартелями. А в 2017 году HSBC был одним из банков, через который мошенники выводили десятки миллиардов долларов из России в оффшорные зоны. Банк утверждает, что просто не заметил подозрительных переводов 🤷♀️
Восстановление репутации – дело не быстрое. Но то, что HSBC ставит себе задачей выявлять мошеннические операции при помощи квантовых технологий – большой шаг! Предполагается, что исследования будут проходить на недавно вышедшем 127-кубитном процессоре Eagle. А еще с помощью IBM банк планирует повышать квалификацию своих сотрудников в области квантовых технологий.
Мы в QuSolve тоже заботимся о просвещении в сфере квантовых технологий и поэтому не просто полностью берем на себя процесс разработки и внедрения quantum-inspired алгоритмов. Мы также обучаем клиента, буквально перестраивая его мышление и представления об оптимизации производственных и бизнес-процессов.
Банк HSBC договорился о трехлетнем сотрудничестве с IBM для совместного изучения применения квантовых технологий в финансовой сфере. В основном, конечно, речь идёт об оптимизации портфеля финансовых инструментов, оценки рисков и выявления мошенничества. Последнее весьма актуально для этого банка, ведь он уже не раз был втянут в сомнительные истории.
Начиная с 2005 года против HSBC выдвигались обвинения в том, что он участвовал в отмывании денег террористами и мексиканскими и колумбийскими наркокартелями. А в 2017 году HSBC был одним из банков, через который мошенники выводили десятки миллиардов долларов из России в оффшорные зоны. Банк утверждает, что просто не заметил подозрительных переводов 🤷♀️
Восстановление репутации – дело не быстрое. Но то, что HSBC ставит себе задачей выявлять мошеннические операции при помощи квантовых технологий – большой шаг! Предполагается, что исследования будут проходить на недавно вышедшем 127-кубитном процессоре Eagle. А еще с помощью IBM банк планирует повышать квалификацию своих сотрудников в области квантовых технологий.
Мы в QuSolve тоже заботимся о просвещении в сфере квантовых технологий и поэтому не просто полностью берем на себя процесс разработки и внедрения quantum-inspired алгоритмов. Мы также обучаем клиента, буквально перестраивая его мышление и представления об оптимизации производственных и бизнес-процессов.
Louis Vuitton выпустил новые часы Spin Time Air Quantum
До сих пор не было принципиальной разницы между «квантовой» (Quantum) и классической версией часов Louis Vuitton Tambour Spin Time Air. Что же нового в обновлённой версии? Модный дом добавил светоизлучающую систему для освещения циферблата ночью. Дизайнеры якобы вдохновлялась морскими существами.
Все бы ничего, но что повлияло на выбор «квантового» названия для этих часов? Ответа нет. Надеемся, часы не находятся в суперпозиции, т.е. по ним хотя бы можно точно определить время. Правда, глядя на дизайн, возникают большие сомнения.
До сих пор не было принципиальной разницы между «квантовой» (Quantum) и классической версией часов Louis Vuitton Tambour Spin Time Air. Что же нового в обновлённой версии? Модный дом добавил светоизлучающую систему для освещения циферблата ночью. Дизайнеры якобы вдохновлялась морскими существами.
Все бы ничего, но что повлияло на выбор «квантового» названия для этих часов? Ответа нет. Надеемся, часы не находятся в суперпозиции, т.е. по ним хотя бы можно точно определить время. Правда, глядя на дизайн, возникают большие сомнения.
Квантовый шах и мат
Помните, мы говорили, что на Q2B, одной из главных конференций по квантовым вычислениям, ученые и исследователи играли в квантовые шахматы? Мы решили подробнее рассказать, как детерминированная игра с полной информацией стала более «запутанной».
Придумал эту игру в 2016 году аспирант Университета Южной Калифорнии Крис Кэнтуэлл. Популярность квантовые шахматы получили в том же году благодаря короткометражке Anyone Can Quantum, в которой была показана дуэль двух умов: Стивена Хокинга и актера Пола Радда. Пол, которого многие знают по роли человека-муравья, обыграл знаменитого физика. Правда, сама игра выглядит немного театральной и в правдивости проигрыша Хокинга (просто потому что он – Великий Хокинг) многие сомневаются. Однако цель ролика была достигнута –все заинтересовались необычной игрой.
Основное отличие этих шахмат от тех, что были придуманы еще до нашей эры, состоит в суперпозиции шахматных досок. Это означает, что фигуры могут находиться в нескольких местах доски одновременно и тебе сложнее защищаться и нападать (но и твоему сопернику тоже). Существование фигуры на той или иной клетке определяется вероятностью, которая может меняться. Из-за этих особенностей шахматы потеряли свой статус игры с «полной информацией», так как ты не знаешь точно ход соперника. Плюс на одних досках ты можешь выигрывать, а на других сильно проигрывать.
Но чуть-чуть классики в обновлённой версии игры все же осталось: ты можешь ходить обычным ходом, а можешь квантовым (нажимая два раза на фигуру), при этом для упрощения игры квантовым ходом «есть» нельзя. Кажется невероятно запутанной игрой, да? Однако в квантовые шахматы уже многие играют, и по ним даже проводят турниры. Действующий «квантовый» гроссмейстер Александр Кубица является сотрудником Amazon.
Мы знаем, что вам захотелось попробовать поиграть самим изапутаться понять еще больше. Ссылка на игру: раз и два. А для тех, кому все-таки будет сложно, есть квантовые крестики-нолики 😉
Помните, мы говорили, что на Q2B, одной из главных конференций по квантовым вычислениям, ученые и исследователи играли в квантовые шахматы? Мы решили подробнее рассказать, как детерминированная игра с полной информацией стала более «запутанной».
Придумал эту игру в 2016 году аспирант Университета Южной Калифорнии Крис Кэнтуэлл. Популярность квантовые шахматы получили в том же году благодаря короткометражке Anyone Can Quantum, в которой была показана дуэль двух умов: Стивена Хокинга и актера Пола Радда. Пол, которого многие знают по роли человека-муравья, обыграл знаменитого физика. Правда, сама игра выглядит немного театральной и в правдивости проигрыша Хокинга (просто потому что он – Великий Хокинг) многие сомневаются. Однако цель ролика была достигнута –все заинтересовались необычной игрой.
Основное отличие этих шахмат от тех, что были придуманы еще до нашей эры, состоит в суперпозиции шахматных досок. Это означает, что фигуры могут находиться в нескольких местах доски одновременно и тебе сложнее защищаться и нападать (но и твоему сопернику тоже). Существование фигуры на той или иной клетке определяется вероятностью, которая может меняться. Из-за этих особенностей шахматы потеряли свой статус игры с «полной информацией», так как ты не знаешь точно ход соперника. Плюс на одних досках ты можешь выигрывать, а на других сильно проигрывать.
Но чуть-чуть классики в обновлённой версии игры все же осталось: ты можешь ходить обычным ходом, а можешь квантовым (нажимая два раза на фигуру), при этом для упрощения игры квантовым ходом «есть» нельзя. Кажется невероятно запутанной игрой, да? Однако в квантовые шахматы уже многие играют, и по ним даже проводят турниры. Действующий «квантовый» гроссмейстер Александр Кубица является сотрудником Amazon.
Мы знаем, что вам захотелось попробовать поиграть самим и
На Белоярской АЭС оптимизировали защиту энергоблока
Белоярская АЭС обладает двумя крупнейшими в мире энергоблоками – БН-600 и БН-800 – на быстрых нейтронах. Специалисты станции оптимизировали алгоритм проверки безопасности БН-800 так, что теперь человеческого вмешательства в процесс требуется гораздо меньше.
Защита энергоблока нужна на производстве на случай гипотетического обесточивания устройств. При каждой остановке энергоблока на три дня и больше требуется проверять защиту АЗ-3. До оптимизации персонал устанавливал (а затем снимал) 200 сигналов, имитирующих ответ оборудования. Сменному инженеру приходилось каждую имитацию набирать отдельно, проверять правильность набранного маркера и его значения на соответствие программе проверки защит. На это каждый раз работник тратил более четырех часов. Затем начальник смены цеха ещё все перепроверял.
В рамках ПСР-проекта (Производственная система Росатома) инженеры доработали алгоритмы, что позволило устанавливать имитации вводом накладки. Это изменение рабочих процедур снизит нагрузку на персонал и сократит число однообразных действий, которые производит в течении дня сотрудник энергоблока. К тому же это означает снижение человеческого фактора, риска ошибки.
Кстати, Белоярская АЭС принадлежит корпорации Росатом, которая уже три года отвечает за дорожную карту квантовых технологий в России. То,что оптимизация производства и переход к индустрии 4.0 на АЭС начинается только сейчас объясняется тем, что ответственность здесь очень высока: надо миллион раз все проверить, прежде чем что-то менять.
Белоярская АЭС обладает двумя крупнейшими в мире энергоблоками – БН-600 и БН-800 – на быстрых нейтронах. Специалисты станции оптимизировали алгоритм проверки безопасности БН-800 так, что теперь человеческого вмешательства в процесс требуется гораздо меньше.
Защита энергоблока нужна на производстве на случай гипотетического обесточивания устройств. При каждой остановке энергоблока на три дня и больше требуется проверять защиту АЗ-3. До оптимизации персонал устанавливал (а затем снимал) 200 сигналов, имитирующих ответ оборудования. Сменному инженеру приходилось каждую имитацию набирать отдельно, проверять правильность набранного маркера и его значения на соответствие программе проверки защит. На это каждый раз работник тратил более четырех часов. Затем начальник смены цеха ещё все перепроверял.
В рамках ПСР-проекта (Производственная система Росатома) инженеры доработали алгоритмы, что позволило устанавливать имитации вводом накладки. Это изменение рабочих процедур снизит нагрузку на персонал и сократит число однообразных действий, которые производит в течении дня сотрудник энергоблока. К тому же это означает снижение человеческого фактора, риска ошибки.
Кстати, Белоярская АЭС принадлежит корпорации Росатом, которая уже три года отвечает за дорожную карту квантовых технологий в России. То,что оптимизация производства и переход к индустрии 4.0 на АЭС начинается только сейчас объясняется тем, что ответственность здесь очень высока: надо миллион раз все проверить, прежде чем что-то менять.
Теперь скорая помощь в труднодоступных местностях сможет приезжать к пострадавшим быстрее. Спасибо квантовой оптимизации!
Чтобы эффективно разместить пункты скорой помощи в сельской местности, необходимо учитывать доступность дорог. В городе мы об этом не задумываемся, а ведь иногда лишние 15 минут могут стоить человеку жизни. Целью исследования китайских ученых было определить оптимальное местоположение новых станций скорой помощи для оказания медицинских услуг в горных, сельских районах.
Ученые пытались расположить станции так, чтобы до любого жилого дома можно было доехать не более, чем за 30 минут. В расчет также брали вероятность того, что могут быть построены новые дороги или отремонтированы существующие. Для решения задачи с таким большим количеством переменных ученые разработали улучшенный многокритериальный алгоритм имитации отжига.
Количество домов, не охваченных станциями скорой помощи (то есть тех, время пути до которых занимает более 30 минут), уменьшилось с 30,7% до 22% при условии, что дороги не улучшат. Если же строить новые пути, то эффективность будет еще больше: количество не охваченных людей снижается в таком случае до 18%.
Такую вот важную социальную функцию может может нести оптимизация строительства и размещения объектов в пространстве. И в данном случае алгоритмы, можно сказать, спасают жизни.
Чтобы эффективно разместить пункты скорой помощи в сельской местности, необходимо учитывать доступность дорог. В городе мы об этом не задумываемся, а ведь иногда лишние 15 минут могут стоить человеку жизни. Целью исследования китайских ученых было определить оптимальное местоположение новых станций скорой помощи для оказания медицинских услуг в горных, сельских районах.
Ученые пытались расположить станции так, чтобы до любого жилого дома можно было доехать не более, чем за 30 минут. В расчет также брали вероятность того, что могут быть построены новые дороги или отремонтированы существующие. Для решения задачи с таким большим количеством переменных ученые разработали улучшенный многокритериальный алгоритм имитации отжига.
Количество домов, не охваченных станциями скорой помощи (то есть тех, время пути до которых занимает более 30 минут), уменьшилось с 30,7% до 22% при условии, что дороги не улучшат. Если же строить новые пути, то эффективность будет еще больше: количество не охваченных людей снижается в таком случае до 18%.
Такую вот важную социальную функцию может может нести оптимизация строительства и размещения объектов в пространстве. И в данном случае алгоритмы, можно сказать, спасают жизни.
Новый подход к решению задач оптимизации с использованием машин Больцмана
Группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли изучала потенциал машин Изинга для решений сложных задач комбинаторной оптимизации. Машина Изинга — это решатель, помогающий найти состояние одноименной модели. Машина Изинга представляет фундаментальный вычислительный интерес, поскольку любую задачу класса сложности NP можно сформулировать как задачу Изинга. А ещё с помощью неё можно объяснить рисунок ящерицы :).
В статье, опубликованной в научном рецензируемом журнале Nature Electronics, ученые представили новую машину Изинга, состоящую из множества ограниченных машин Больцмана (нейросеть). Машина Больцмана, в свою очередь, использует для обучения алгоритм имитации отжига (мы писали про это тут). Первые результаты впечатляют – оборудование находит решение в 10 000 раз быстрее, чем обычный компьютер.
По словам исследователей, машина с легкостью отвечает на вопрос: «Какие А и В такие, что А х В = 42593?». Это классическая задача о разложении числа на множители, которая относится к классу NP-сложных. Вычислительную сложность такой задачи используют в наиболее распространённых алгоритмах шифрования (например, в RSA), так как подобрать шифр классическими методами невозможно. Чтобы разложить число 15 на множители 3 и 5 специалистам IBM потребовалось семь кубит. Но для взлома криптографического алгоритма RSA нужно около 20 миллионов кубитов. Это очень много: сейчас мощность квантовых компьютеров исчисляется всего сотней кубит.
Авторы статьи планируют масштабировать свое изобретение, чтобы эта машина могла выполнять более крупные и сложные задачи оптимизации.
Группа исследователей из Калифорнийского университета в Беркли изучала потенциал машин Изинга для решений сложных задач комбинаторной оптимизации. Машина Изинга — это решатель, помогающий найти состояние одноименной модели. Машина Изинга представляет фундаментальный вычислительный интерес, поскольку любую задачу класса сложности NP можно сформулировать как задачу Изинга. А ещё с помощью неё можно объяснить рисунок ящерицы :).
В статье, опубликованной в научном рецензируемом журнале Nature Electronics, ученые представили новую машину Изинга, состоящую из множества ограниченных машин Больцмана (нейросеть). Машина Больцмана, в свою очередь, использует для обучения алгоритм имитации отжига (мы писали про это тут). Первые результаты впечатляют – оборудование находит решение в 10 000 раз быстрее, чем обычный компьютер.
По словам исследователей, машина с легкостью отвечает на вопрос: «Какие А и В такие, что А х В = 42593?». Это классическая задача о разложении числа на множители, которая относится к классу NP-сложных. Вычислительную сложность такой задачи используют в наиболее распространённых алгоритмах шифрования (например, в RSA), так как подобрать шифр классическими методами невозможно. Чтобы разложить число 15 на множители 3 и 5 специалистам IBM потребовалось семь кубит. Но для взлома криптографического алгоритма RSA нужно около 20 миллионов кубитов. Это очень много: сейчас мощность квантовых компьютеров исчисляется всего сотней кубит.
Авторы статьи планируют масштабировать свое изобретение, чтобы эта машина могла выполнять более крупные и сложные задачи оптимизации.
Медузы и осьминоги на выставке о квантовой физике
В течение последних двух десятилетий ученые Йельского университета сыграли важную роль в развитии квантовой физики. Теперь
они совместно с музеем Нью-Хейвена организовали художественную выставку «Квантовая революция: ручная работа в Нью-Хейвене», которая продлится до 16 сентября.
На выставке представлены фотографии, оборудование, инструменты и подробные рисунки художницы Марты В. Льюис. Марта целый год общалась с исследователями и студентами и зарисовывала то, что видела в лаборатории. На выставке также есть сверхпроводящие кубиты, которые были изобретены и построены исследователями из Йельского университета. Интересно, что некоторые объекты носят причудливые названия, такие как «медуза», «ежик», «бегемот» и «осьминог». Ученые просто дают «домашние» имена своим изобретениям, основываясь на их внешних или внутренних отличительных особенностях ☺️.
Флориан Карл, управляющий Йельским квантовым институтом, выступил куратором выставки. По его словам, идея выставки — объединить искусство и науку и показать «человеческую сторону» квантовой физики, сделав ее тем самым менее далекой и пугающей. Вообще, университет много делает в этом направлении и превращает науку в художественное выражение. Так, недавно они записали музыкальный альбом «Квантовый звук». Ученые обрабатывали с помощью специальной программы звуки, которые исходят из квантовых компьютеров, превращая их в мелодию.
В течение последних двух десятилетий ученые Йельского университета сыграли важную роль в развитии квантовой физики. Теперь
они совместно с музеем Нью-Хейвена организовали художественную выставку «Квантовая революция: ручная работа в Нью-Хейвене», которая продлится до 16 сентября.
На выставке представлены фотографии, оборудование, инструменты и подробные рисунки художницы Марты В. Льюис. Марта целый год общалась с исследователями и студентами и зарисовывала то, что видела в лаборатории. На выставке также есть сверхпроводящие кубиты, которые были изобретены и построены исследователями из Йельского университета. Интересно, что некоторые объекты носят причудливые названия, такие как «медуза», «ежик», «бегемот» и «осьминог». Ученые просто дают «домашние» имена своим изобретениям, основываясь на их внешних или внутренних отличительных особенностях ☺️.
Флориан Карл, управляющий Йельским квантовым институтом, выступил куратором выставки. По его словам, идея выставки — объединить искусство и науку и показать «человеческую сторону» квантовой физики, сделав ее тем самым менее далекой и пугающей. Вообще, университет много делает в этом направлении и превращает науку в художественное выражение. Так, недавно они записали музыкальный альбом «Квантовый звук». Ученые обрабатывали с помощью специальной программы звуки, которые исходят из квантовых компьютеров, превращая их в мелодию.
New Haven Register
New exhibit marries science and art to celebrate quantum physics
New exhibit marries science and art to celebrate Yale's contributions to quantum physics...
Квантовая обработка естественного языка
Cambridge Quantum Computing (CQC), независимая компания, которая создает инструменты для коммерциализации квантовых технологий, сейчас занимается обработкой естественного языка на квантовом компьютере IBM. Программа в состоянии одновременно осилить порядка 100 предложений.
Обработка естественного языка (NLP) — это направление ИИ, которое «учит» компьютеры понимать и генерировать слова и предложения. Без NLP не было бы Google Переводчика и Siri с Алисой. Сейчас многие отрасли активно используют NLP, и ожидается, что в следующие пять лет его использование будет ежегодно расти более чем на четверть.
Применение QNLP (Q = квантовая обработка ) к искусственному интеллекту может значительно его улучшить. Для обучения моделей ИИ требуется большой объем данных, а квантовые вычисления значительно ускорят этот процесс, сократив месяцы обучения до нескольких часов или даже минут.
CQC показали в своем исследовании, что это возможно: квантовая машина справлялась с данными, преобразуя значение слова в квантовое состояние, и при этом учитывала грамматическую структуру предложения. Это исследование представляет собой самую масштабную на сегодняшний день экспериментальную реализацию задач обработки естественного языка на квантовом компьютере. Ждём новых открытий!
Cambridge Quantum Computing (CQC), независимая компания, которая создает инструменты для коммерциализации квантовых технологий, сейчас занимается обработкой естественного языка на квантовом компьютере IBM. Программа в состоянии одновременно осилить порядка 100 предложений.
Обработка естественного языка (NLP) — это направление ИИ, которое «учит» компьютеры понимать и генерировать слова и предложения. Без NLP не было бы Google Переводчика и Siri с Алисой. Сейчас многие отрасли активно используют NLP, и ожидается, что в следующие пять лет его использование будет ежегодно расти более чем на четверть.
Применение QNLP (Q = квантовая обработка ) к искусственному интеллекту может значительно его улучшить. Для обучения моделей ИИ требуется большой объем данных, а квантовые вычисления значительно ускорят этот процесс, сократив месяцы обучения до нескольких часов или даже минут.
CQC показали в своем исследовании, что это возможно: квантовая машина справлялась с данными, преобразуя значение слова в квантовое состояние, и при этом учитывала грамматическую структуру предложения. Это исследование представляет собой самую масштабную на сегодняшний день экспериментальную реализацию задач обработки естественного языка на квантовом компьютере. Ждём новых открытий!
Quantagonia выпустила HybridSolver, квантовый решатель для математической оптимизации
Quantagoria – это недавно созданная компания, соучредителем которой является профессор Сабина Йешке, бывший цифровой директор Deutsche Bahn. Напомним, что немецкая транспортная компания сейчас работает над оптимизацией расписания движения поездов. Профессор Йешке расторгла с ними контракт и занялась квантовыми технологиями совместно с Quantagoria.
Почему молодая компания занялась именно разработкой солвера? Солвер — это софт, который рассчитывает оптимальную стратегию для заданного пользователем сценария. Он помогает держать весь процесс вычислений под контролем. Выпущенный Quantagoria солвер может работать с формой математического описания оптимизационных задач QUBO, на современных высокопроизводительных компьютерах. HybridSolver также способен перейти к квантовым вычислениям, когда оборудование станет достаточно мощным для этого.
Кстати, наша компания также занимается разработкой собственного солвера. Сейчас эта задача в приоритете, так как в России нет своих солверов и отечественные компании в этом вопросе зависят от зарубежных.
Quantagoria – это недавно созданная компания, соучредителем которой является профессор Сабина Йешке, бывший цифровой директор Deutsche Bahn. Напомним, что немецкая транспортная компания сейчас работает над оптимизацией расписания движения поездов. Профессор Йешке расторгла с ними контракт и занялась квантовыми технологиями совместно с Quantagoria.
Почему молодая компания занялась именно разработкой солвера? Солвер — это софт, который рассчитывает оптимальную стратегию для заданного пользователем сценария. Он помогает держать весь процесс вычислений под контролем. Выпущенный Quantagoria солвер может работать с формой математического описания оптимизационных задач QUBO, на современных высокопроизводительных компьютерах. HybridSolver также способен перейти к квантовым вычислениям, когда оборудование станет достаточно мощным для этого.
Кстати, наша компания также занимается разработкой собственного солвера. Сейчас эта задача в приоритете, так как в России нет своих солверов и отечественные компании в этом вопросе зависят от зарубежных.
Эффективно расположил — сэкономил
Qubit Engineering сейчас работают в Azure Quantum, облачной службе Microsoft, над оптимизацией расположения ветряных электростанций. Это сложная задача, так как неточное положение турбины приведет к уменьшению количества выработанной всей фермой энергии на протяжении ее срока службы - двадцати лет. При оптимальном размещении ветряков дополнительная выработка может составлять десятки мегаватт. Это потенциально обеспечит энергией тысячи домов, а сколько сэкономит средств! Сложность в том, что рассчитать оптимальное местоположение в данном случае очень сложно из-за большого количества переменных. Всего пятьдесят турбин и сто подходящих мест дают космически большое количество комбинаций.
Это классическая комбинаторная задача, которая появляется, когда требуется расположить объекты на карте. Квадратичная задача о назначениях, как ее еще называют, является, говоря математическим языком, NP-трудной. Это значит, что ее невозможно решить за полиномиальное (читай, разумное) время, и даже задачи с небольшим количеством переменных могут потребовать несколько дней вычислений на обычном компьютере.
Qubit Engineering с Microsoft продемонстрировали современное решение этой проблемы: для поиска оптимального расположения ветряных электростанций, компания использует квантово-вдохновленные алгоритмы. Они помогают успешно находить ответ за разумное время.
Qubit Engineering сейчас работают в Azure Quantum, облачной службе Microsoft, над оптимизацией расположения ветряных электростанций. Это сложная задача, так как неточное положение турбины приведет к уменьшению количества выработанной всей фермой энергии на протяжении ее срока службы - двадцати лет. При оптимальном размещении ветряков дополнительная выработка может составлять десятки мегаватт. Это потенциально обеспечит энергией тысячи домов, а сколько сэкономит средств! Сложность в том, что рассчитать оптимальное местоположение в данном случае очень сложно из-за большого количества переменных. Всего пятьдесят турбин и сто подходящих мест дают космически большое количество комбинаций.
Это классическая комбинаторная задача, которая появляется, когда требуется расположить объекты на карте. Квадратичная задача о назначениях, как ее еще называют, является, говоря математическим языком, NP-трудной. Это значит, что ее невозможно решить за полиномиальное (читай, разумное) время, и даже задачи с небольшим количеством переменных могут потребовать несколько дней вычислений на обычном компьютере.
Qubit Engineering с Microsoft продемонстрировали современное решение этой проблемы: для поиска оптимального расположения ветряных электростанций, компания использует квантово-вдохновленные алгоритмы. Они помогают успешно находить ответ за разумное время.