Kuantum bilgi işlem şirketi Quantum Computing Inc. (QCI), ün kazanma iddiasında bulundu. BMW için 3.854 değişkenli bir optimizasyon sorununu çözme. Şirket, BMW’nin Araç Sensörü Yerleştirme Yarışması’nda (VSPC) 2022 araç sensörlerinin ideal yerleşimini çözmek için yeni donanım tabanlı kuantum hesaplama çözümü Entropy Quantum Computing’i (EQC) kullandı. Yeni kuantum sistemi, 70’lik bir performans sağladı. Şirketin kuantum bilgisayar oyuncusu D-Wave’den türetilen hibrit kuantum uygulamasından yararlanan 2021 girişinden kat daha yüksek.
QCI CEO’su Bob Liscouski bir basın açıklamasında, “Kuantumun evriminde önemli bir dönüm noktası olduğuna inandığımız sonuca ulaştığımız için çok gururluyuz” dedi. “Bunun, yenilikçi kuantum bilişim teknolojilerinin günümüzde gerçek iş sorunlarını çözebileceğini kanıtladığına inanıyoruz. Daha da önemlisi, çözülen sorunun karmaşıklığıdır. Bu, kuantum çözümlerinin bir gün mümkün olacağını gösteren basit bir problem değildi; Bu, çözümü otonom araç endüstrisinin gerçekleştirilmesini hızlandırmaya potansiyel olarak katkıda bulunabilecek çok gerçek ve önemli bir sorundu.”
Bu, klasik bilgisayarların çözülmesi katlanarak daha uzun zaman alacak, eyleme geçirilebilir, gerçek dünya sorunlarını çözmek için kuantum hesaplamanın kullanıldığını gösterir. QCI, bunun, günümüzde mevcut olan diğer kuantum sistemlerine kıyasla kuantum hesaplama yaklaşımının avantajlarını kanıtladığını söylüyor. IBM’in 127-qubit Eagle Quantum Processing Unit (QPU) ve Quantum Brilliance’ın elmas tabanlı QPU’ları (halihazırda veri merkezi ortamlarında devreye alınmış) gibi alternatiflerin tümü, Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) sistemleri olarak sınıflandırılır. QCI, gösteriminin kuantum avantajı elde ettiğinin kanıtı olduğunu söylüyor (kuantum bilgisayarların klasik sistemler için imkansız olan sorunları çözdüğü an).
Sensörleri araçlara ve özellikle otonom araçlara yerleştirmek inanılmaz bir zorluktur. Çok sayıda değişken dikkate alınmalıdır – şasi tasarımı (araç güvenliği üzerinde etkileri olan), engel olmaması (farklı yerleşimler farklı görüş alanları sunar veya daha düşük hata olasılığına izin verir), rüzgar direnci ve ağırlık dengeleme gibi değişkenler, Sadece birkaç isim.
Optimum çözümü sağlayamayan ve her yeni araç ve her yeni sensör geliştirmesi için yeniden yapılması gereken çok sayıda deneme yanılma sürecini gerektiren bir sorundur. Bu, araç tasarımının yıllardır nispeten cansız kalmasının bir nedenidir – zaten bilinen çözümlerden sapma maliyeti artırır ve bu da kârı azaltır.
Değişkenlerin ve kısıtlamaların sayısı nedeniyle (QCI, çözüme dayatılan 3.854 değişken ve 500 kısıtlamadan alıntı yapıyor), klasik bir sistemde sensör yerleşimi için olası tüm konumların hesaplanması, maliyette duvarlara çarpıyor – F1 takımları olarak hesaplama süresi pahalı bir uğraştır. sana söyleyecek.
Para sayılmadan önce bile, klasik sistemlerdeki hesaplama süresinin gerçek maliyeti, birçok sorunu çözülemez hale getirdi (lojistik yönetimi, adım sıralaması ve önceliklendirme gibi).
Bunlar, hesaplamaya olasılıklı yaklaşımıyla kuantum hesaplamanın çok kısa sürede çözebileceği problemlerdir. Öyle ki QCI, BMW’nin optimizasyon problemini altı dakikadan kısa bir sürede çözerek, eldeki yerleştirme problemine mümkün olan en iyi çözümü sundu. Bunu yaparken, QCI’nin kuantum donanım ve yazılım sisteminden yararlanarak %96 araç kapsamı sağlayan 15 sensörden oluşan bir çözüm sundu.
VSPC’ye yanıt olarak QCI, kuantum hesaplamanın yeni bir donanım biçiminden yararlandı. Entropi Kuantum Hesaplama, denildiği gibi, kübitlerin üzerinde çalıştığı mükemmele yakın bir ortam gereksinimlerini ortadan kaldırarak tasarım, kurulum ve işletme maliyetlerini önemli ölçüde düşürür. Entropi, herhangi bir sistemin kaosa (veya bu durumda düzensizliğe) doğru meydana gelme eğiliminde olan doğal evrimini ifade eder.
Daha gürültülü bir ortamdan (sıcaklıkların, elektromanyetik radyasyonun ve diğer değişkenlerin kuantum sisteminin tutarlılığını daha fazla bağışladığı) kurtulabildiğiniz zaman, kuantum bilgisayarların konuşlandırılması çok daha uygun hale gelir.
Tutarlılık, kuantum bilgisayarların temel bir gereksinimidir, çünkü ortamındaki değişiklikler, istemeden durumları değiştirmesine neden olabilir – hesaplamalara maliyetli ve bazen hesaplama-öldürme hataları getirir.
QCI’nin Entropi Kuantum Hesaplama yaklaşımı, hesaplama sonuçlarına çevrenin kendisini dikkate alarak çalışır. Kuantum İşlem Biriminin kendisi dışındaki tüm değişkenleri kontrol etmek zorunda kalmayarak zamandan ve maliyetten tasarruf edilir – bunun yerine sistem değişen ortama uyum sağlar, geri bildirimini ve kübitlerin kuantum durumları için ne anlama geldiğini analiz eder.
İşleri son derece basitleştirerek, modern işlemcilerin güç tüketimi ve çalışma sıcaklığı gibi değişkenleri hesaba katarken iş yüküne göre voltajları ve frekansı dinamik olarak nasıl değiştirdiğini düşünün.
QCI’nin kuantum hesaplama çözümünün ticari ve genel uygulanabilirliği henüz görülmedi; QCI’den daha fazla kaynağa ve geçmişe sahip şirketlerin kuantum hesaplamaya yönelik diğer yaklaşımları tercih ettiğini belirtmek ilginçtir. Microsoft gibi diğerleri hala kendi özel kübitlerini takip ediyor. Her biri seçtikleri yaklaşımın erdemlerini övüyor.
Kuantum hesaplama için farklı mekanları keşfetmekle ilgili olduğu için (finansman ve pazar payına yönelik bir yarış olmasına rağmen) bir yarış değil. Belki de, bilgisayar bilimleri için bir sonraki büyük sınır haline gelmesi muhtemel olan şeyden yararlanmaya yönelik pek çok olası yaklaşımın olması, bunun karmaşıklığına değiniyor.