Exxon Mobil разрабатывает алгоритмы оптимизации транспортных маршрутов на квантовом компьютере IBM.
Рынок морских перевозок - $14 трлн, 50 000 судов, каждое перевозит до 25 000 контейнеров.
Общее количество возможных маршрутов для всех контейнеров – примерно 10 в 12й степени (чуть больше, чем атомов во Вселенной 😂). Задача поиска оптимального маршрута решается традиционными компьютерами в упрощенном виде (вспомним автомобильные навигаторы), но квантовый компьютер способен решить ее полноценно в разумный срок.
ExxonMobil использует квантовые вариационные алгоритмы, которые уже опробованы в финансах и химии. Результат – рекомендации по оптимальной последовательности перемещений между портами и точками погрузки-разгрузки.
Алгоритм еще тестируется, но научные статьи уже опубликованы, патенты в процессе регистрации, а значит, внедрение не заставит себя ждать.
Кстати, IBM и еще несколько компаний предоставляют удаленный доступ к квантовым симуляторам и реальным компьютерам. Напишите нам, если у вас есть похожая задача.
Рынок морских перевозок - $14 трлн, 50 000 судов, каждое перевозит до 25 000 контейнеров.
Общее количество возможных маршрутов для всех контейнеров – примерно 10 в 12й степени (чуть больше, чем атомов во Вселенной 😂). Задача поиска оптимального маршрута решается традиционными компьютерами в упрощенном виде (вспомним автомобильные навигаторы), но квантовый компьютер способен решить ее полноценно в разумный срок.
ExxonMobil использует квантовые вариационные алгоритмы, которые уже опробованы в финансах и химии. Результат – рекомендации по оптимальной последовательности перемещений между портами и точками погрузки-разгрузки.
Алгоритм еще тестируется, но научные статьи уже опубликованы, патенты в процессе регистрации, а значит, внедрение не заставит себя ждать.
Кстати, IBM и еще несколько компаний предоставляют удаленный доступ к квантовым симуляторам и реальным компьютерам. Напишите нам, если у вас есть похожая задача.
Квантовая связь и квантовая криптография (тесно связанные понятия) являются абсолютно надежными, недоступными для взлома, причем эта надежность математически доказуема. В их основе лежит технология квантового распределения ключей (QKD). Защита достигается благодаря тому, что любое внешнее вмешательство (попытка прослушать канал, по которому передается ключ) приведет к необратимому изменению передаваемой информации и будет мгновенно замечено.
Лидером в этой области является Китай, где начиная с 2016 г. построена первая в мире интегрированная сеть квантовых коммуникаций, включающая 4 600 км наземных каналов (на базе оптоволокна), две станции спутниковой связи и спутник Micius. К сети уже подключены более 150 китайских организаций, среди которых гос. учреждения, в т.ч. порталы электронного правительства, а также частные банки и электросетевые компании, которые активно пользуются новым сервисом, несмотря на относительно низкую скорость генерации ключей – около 48 Кбит/с.
За 5 лет существования проекта удалось в 40 раз увеличить скорость и примерно в 10 раз – дальность передачи данных. На подходе – запуск совместных международных проектов с участием Австрии, Италии, Канады и России💪. А вам требуется защита передаваемых по сети данных😉?
Лидером в этой области является Китай, где начиная с 2016 г. построена первая в мире интегрированная сеть квантовых коммуникаций, включающая 4 600 км наземных каналов (на базе оптоволокна), две станции спутниковой связи и спутник Micius. К сети уже подключены более 150 китайских организаций, среди которых гос. учреждения, в т.ч. порталы электронного правительства, а также частные банки и электросетевые компании, которые активно пользуются новым сервисом, несмотря на относительно низкую скорость генерации ключей – около 48 Кбит/с.
За 5 лет существования проекта удалось в 40 раз увеличить скорость и примерно в 10 раз – дальность передачи данных. На подходе – запуск совместных международных проектов с участием Австрии, Италии, Канады и России💪. А вам требуется защита передаваемых по сети данных😉?
Все уже слышали про новый смартфон Samsung Galaxy A71 5G с квантовым чипом для генерации истинно случайных чисел. В чем суть? Традиционные алгоритмы генерации случайных чисел, используемые в т.ч. при создании ключей шифрования, позволяют генерировать т.н. псевдослучайные числа.
Для работы такого алгоритма необходимо задать начальную последовательность чисел (к примеру, 12321), из которой алгоритм генерирует условно случайную последовательность большей длины. С этим алгоритмом есть несколько проблем: (1) Кто задает начальную последовательность? (например, для этого может использоваться значение времени в момент запуска алгоритма). (2)
Выдаваемая алгоритмом последовательность после определенной длины начинает повторяться. (3) Последовательность коррелированна с начальными значениями. Все эти проблемы сглаживаются с помощью разных ухищрений, но все равно остается возможность “угадать” следующее число, а значит - подобрать ключ.
Так вот, чип IDQ250C2 производства ID Quantique использует принципиально другой метод - источником случайной последовательности служит шум на сенсоре камеры смартфона, фиксируемый при попадании на него света. Сам чип только обрабатывает данные о шуме, превращая их в случайную последовательность. Да, это тоже квантовые технологии, хоть и в опосредованном виде.
Куда еще можно поставить такой чип, кроме смартфона? В любые оконечные устройства, в т.ч. IoT, где требуется аутентификация и шифрование чувствительной информации.
Для работы такого алгоритма необходимо задать начальную последовательность чисел (к примеру, 12321), из которой алгоритм генерирует условно случайную последовательность большей длины. С этим алгоритмом есть несколько проблем: (1) Кто задает начальную последовательность? (например, для этого может использоваться значение времени в момент запуска алгоритма). (2)
Выдаваемая алгоритмом последовательность после определенной длины начинает повторяться. (3) Последовательность коррелированна с начальными значениями. Все эти проблемы сглаживаются с помощью разных ухищрений, но все равно остается возможность “угадать” следующее число, а значит - подобрать ключ.
Так вот, чип IDQ250C2 производства ID Quantique использует принципиально другой метод - источником случайной последовательности служит шум на сенсоре камеры смартфона, фиксируемый при попадании на него света. Сам чип только обрабатывает данные о шуме, превращая их в случайную последовательность. Да, это тоже квантовые технологии, хоть и в опосредованном виде.
Куда еще можно поставить такой чип, кроме смартфона? В любые оконечные устройства, в т.ч. IoT, где требуется аутентификация и шифрование чувствительной информации.
Группа индийских исследователей рассчитала оптимальную модель локдауна для пяти крупнейших индийских городов с использованием адиабатического компьютера D-Wave. Алгоритм квадратичной бинарной оптимизации (QUBO), примененный к расширенной недетерминированной модели распространения эпидемии (SEIRD) показал лучшие результаты по сравнению с классическим алгоритмом.
Модель была рассчитана на 100 дней и предполагала максимальныую гибкость: дни локдауна и открытые дни могли чередоваться как внутри одного города, так и между городами. Целью была минимизация числа смертей, падения ВВП и максимальная экономия больничных коек.
В результате квантовый алгоритм предложил более жесткий сценарий локдауна (города были закрыты 80% времени против 75% у классического алгоритма), однако позволил добиться улучшений одновременно по всем целевым параметрам (см. графики).
Стоит отметить, что эта работа проводилась, когда штамм дельта еще не появился. Тем не менее, результаты выглядят весьма перспективно.
Модель была рассчитана на 100 дней и предполагала максимальныую гибкость: дни локдауна и открытые дни могли чередоваться как внутри одного города, так и между городами. Целью была минимизация числа смертей, падения ВВП и максимальная экономия больничных коек.
В результате квантовый алгоритм предложил более жесткий сценарий локдауна (города были закрыты 80% времени против 75% у классического алгоритма), однако позволил добиться улучшений одновременно по всем целевым параметрам (см. графики).
Стоит отметить, что эта работа проводилась, когда штамм дельта еще не появился. Тем не менее, результаты выглядят весьма перспективно.
Компания Fujitsu сначала создала компьютер, работающий по технологии квантового отжига (annealing), а затем с его помощью оптимизировала подбор заказов на собственном складе электронных компонентов, до 45% сократив затраты времени.
На складе площадью 1000 кв. метров размещены 3000 наименований компонентов, использующихся в производстве серверов и систем хранения. Исторически Fujitsu пользовалась аутстаффингом для подбора заказов, однако, однажды решив организовать подбор силами штатных сотрудников, пришла к пониманию, что процесс трудоемок и требует высокой квалификации, а значит, длительного обучения персонала. Поскольку параллельно велись работы над созданием эмулятора квантовых вычислений, реализующего некоторые принципы квантовой механики на традиционном железе (по-английски называется «Digital Annealer», можно перевести как «программный аннилер»), решено было испытать его на задаче оптимизации подбора заказов.
Был организован облачный доступ к аннилеру в реальном времени и написана простая программная оболочка для визуализации маршрутов на планшетах сборщиков заказов. Сразу после внедрения, средняя длина маршрута подбора и время сократились на 20%, кроме того, отпала необходимость привлекать к подбору квалифицированных сотрудников. Следующим шагом стало перераспределение мест хранения компонентов на основе данных об оптимальных маршрутах – в результате экономия времени возросла до 45%. В качестве дальнейших шагов запланированы подключение облачного аннилера к задачам оптимизации рабочих смен и размещения заказов.
Квантовые алгоритмы + традиционные технологии реального времени = измеримый результат. QuScape обладает экспертизой в подобных решениях.
На складе площадью 1000 кв. метров размещены 3000 наименований компонентов, использующихся в производстве серверов и систем хранения. Исторически Fujitsu пользовалась аутстаффингом для подбора заказов, однако, однажды решив организовать подбор силами штатных сотрудников, пришла к пониманию, что процесс трудоемок и требует высокой квалификации, а значит, длительного обучения персонала. Поскольку параллельно велись работы над созданием эмулятора квантовых вычислений, реализующего некоторые принципы квантовой механики на традиционном железе (по-английски называется «Digital Annealer», можно перевести как «программный аннилер»), решено было испытать его на задаче оптимизации подбора заказов.
Был организован облачный доступ к аннилеру в реальном времени и написана простая программная оболочка для визуализации маршрутов на планшетах сборщиков заказов. Сразу после внедрения, средняя длина маршрута подбора и время сократились на 20%, кроме того, отпала необходимость привлекать к подбору квалифицированных сотрудников. Следующим шагом стало перераспределение мест хранения компонентов на основе данных об оптимальных маршрутах – в результате экономия времени возросла до 45%. В качестве дальнейших шагов запланированы подключение облачного аннилера к задачам оптимизации рабочих смен и размещения заказов.
Квантовые алгоритмы + традиционные технологии реального времени = измеримый результат. QuScape обладает экспертизой в подобных решениях.
Квантовые технологии пришли в коммерческое искусство. Цифровая картина под названием «Эвереттовы вибрации» (Everettian vibrations) была создана с использованием технологии квантовой нейронной сети, упакована в NFT-токен и продана на сайте rarible.com за ETH 5 (RUB 882 тыс. по текущему курсу 😱).
Название работы отсылает к концепции параллельных Вселенных (Мультивселенных), впервые математически описанной Хью Эвереттом в 1957 г. Автор – Гийом Вердон – сотрудник Alphabet – утверждает, что картина полностью создана с помощью квантового компьютера.
Окрыленный успехом, автор выставил на продажу еще 8 похожих картин - спешите купить!😂
Название работы отсылает к концепции параллельных Вселенных (Мультивселенных), впервые математически описанной Хью Эвереттом в 1957 г. Автор – Гийом Вердон – сотрудник Alphabet – утверждает, что картина полностью создана с помощью квантового компьютера.
Окрыленный успехом, автор выставил на продажу еще 8 похожих картин - спешите купить!😂
Квантовые алгоритмы успешно работают и без квантовых компьютеров
Одним из продуктов металлургического производства является оцинкованный прокат, потребителями которого являются строительная, автомобильная промышленность и другие отрасли.
Покрытие тонким слоем цинка – эффективный способ защиты стали от коррозии – осуществляется в агрегатах непрерывного горячего цинкования. Существуют и другие технологии, однако эта – наиболее производительная, позволяющая получать до 1 млн т продукции в год на одной линии. На вход подается стальная полоса в рулонах, полученных на предыдущем переделе, концы рулонов свариваются для непрерывной подачи в агрегат, а на выходе полоса снова нарезается на товарные рулоны.
Входные рулоны имеют разную геометрию, а товарная продукция должна иметь различную толщину напыления и ряд других параметров, в зависимости от партии для каждого конкретного заказчика. В результате, при переходе от рулона к рулону зачастую приходится перенастраивать агрегат, а иногда – ставить на вход т.н. «переходные» рулоны из складского запаса, чтобы обеспечить плавный переход от одного входного рулона к другому. Чем больше таких операций, тем ниже производительность линии.
Подобрать оптимальную (минимизирующую количество перенастроек агрегата) последовательность подаваемых в агрегат рулонов – сложная вычислительная задача. В смену агрегат может обработать от 30 до 100 рулонов. Даже для самой «маленькой» смены, количество возможных комбинаций – примерно 10^30😱
Самый простой способ найти хоть какое-то математически обоснованное решение – использовать «жадный алгоритм». Как правило, такое решение хуже, чем может предложить опытный оператор «на глаз». Более продвинутый вариант из мира классических компьютеров – «муравьиный алгоритм», разработанный в 1990-2000е гг. учеными, изучавшими поведение муравьев, прокладывающих маршруты в поисках пищи.
Для решения этой задачи специалисты QuScape применили квантовый алгоритм решения задачи о Гамильтоновом пути, симулированный на классическом компьютере. Результат – двукратное сокращение издержек на переходы между рулонами по сравнению с муравьиным алгоритмом (который, в свою очередь, в 4-5 раз эффективнее жадного алгоритма), а также почти 100-кратное сокращение вычислительного времени (всего около 1 сек для партии из 40 рулонов на компьютере desktop-класса). Обратите внимание - решение не требует специального вычислительного оборудования, а следовательно, имеет минимальное время внедрения. Подобных кейсов в промышленности очень много – будем развивать свой первый успех 😎
Одним из продуктов металлургического производства является оцинкованный прокат, потребителями которого являются строительная, автомобильная промышленность и другие отрасли.
Покрытие тонким слоем цинка – эффективный способ защиты стали от коррозии – осуществляется в агрегатах непрерывного горячего цинкования. Существуют и другие технологии, однако эта – наиболее производительная, позволяющая получать до 1 млн т продукции в год на одной линии. На вход подается стальная полоса в рулонах, полученных на предыдущем переделе, концы рулонов свариваются для непрерывной подачи в агрегат, а на выходе полоса снова нарезается на товарные рулоны.
Входные рулоны имеют разную геометрию, а товарная продукция должна иметь различную толщину напыления и ряд других параметров, в зависимости от партии для каждого конкретного заказчика. В результате, при переходе от рулона к рулону зачастую приходится перенастраивать агрегат, а иногда – ставить на вход т.н. «переходные» рулоны из складского запаса, чтобы обеспечить плавный переход от одного входного рулона к другому. Чем больше таких операций, тем ниже производительность линии.
Подобрать оптимальную (минимизирующую количество перенастроек агрегата) последовательность подаваемых в агрегат рулонов – сложная вычислительная задача. В смену агрегат может обработать от 30 до 100 рулонов. Даже для самой «маленькой» смены, количество возможных комбинаций – примерно 10^30😱
Самый простой способ найти хоть какое-то математически обоснованное решение – использовать «жадный алгоритм». Как правило, такое решение хуже, чем может предложить опытный оператор «на глаз». Более продвинутый вариант из мира классических компьютеров – «муравьиный алгоритм», разработанный в 1990-2000е гг. учеными, изучавшими поведение муравьев, прокладывающих маршруты в поисках пищи.
Для решения этой задачи специалисты QuScape применили квантовый алгоритм решения задачи о Гамильтоновом пути, симулированный на классическом компьютере. Результат – двукратное сокращение издержек на переходы между рулонами по сравнению с муравьиным алгоритмом (который, в свою очередь, в 4-5 раз эффективнее жадного алгоритма), а также почти 100-кратное сокращение вычислительного времени (всего около 1 сек для партии из 40 рулонов на компьютере desktop-класса). Обратите внимание - решение не требует специального вычислительного оборудования, а следовательно, имеет минимальное время внедрения. Подобных кейсов в промышленности очень много – будем развивать свой первый успех 😎