By دان أوشي نشر 21 يوليو 2022
قالت شركة Quantum Computing Inc. (QCI) إنها استخدمت تقنية جديدة للأجهزة الكمومية تسمى Entropy Quantum Computing (EQC) لحل تحدي BMW Car Sensor Placement ، وهي مشكلة تحسين مع أكثر من 3,800 متغير ، في ست دقائق فقط.
كانت مشكلة التحسين جزءًا من تحدي الحوسبة الكمية لمجموعة BMW و Amazon Web Services (AWS) لعام 2021 ، حيث وصلت QCI إلى المرحلة النهائية. لكن الإنجاز الذي حققته شركة QCI لمدة ست دقائق هو أكثر حداثة ، حيث أخبرت الشركة IQT News أنها قدمت النتائج إلى BMW هذا الأسبوع فقط. ما جعل الفرق هو QCI's الاستحواذ الأخير على شركة أنظمة الضوئيات الكمومية QPhoton التي جلبت تقنيات الأجهزة الكمومية الجديدة ، بما في ذلك EQC ، إلى حظيرة QCI.
قال QCI إن تحدي وضع مستشعر سيارة BMW مشكلة معقدة تتكون من 3,854 متغيرًا وأكثر من 500 قيد. في المقابل ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر المزودة بتقنية Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) أن تعالج ما يقرب من 127 متغيرًا لمشكلة ذات تعقيد مماثل ، كما أضافت الشركة. كان الهدف من التحدي هو العثور على التكوينات المثلى لأجهزة الاستشعار لمركبة معينة توفر أقصى تغطية (أي اكتشاف العوائق في سيناريوهات القيادة المختلفة) بأقل تكلفة. الحل الجديد لـ QCis للمشكلة هو تكوين مستشعر فائق يتكون من 15 مستشعرًا توفر تغطية بنسبة 96 ٪ باستخدام أجهزة وبرامج الكم الخاصة بـ QCI.
في الترويج لإنجازها ، ركض EQC أسرع بأكثر من 70 مرة من حل 2021 للتحدي ، بناءً على تنفيذ D-Wave الهجين.
بينما قالت شركة QCI إن السرعة في حد ذاتها ملحوظة ، إلا أنها أشارت إلى أن استقرار النظام سمح للشركة بإدارة المشكلة مع الاتساق بشكل متكرر ومتكرر ، مما يدل على فائدتها لتطبيقات الأعمال.
قال بوب ليسكوسكي ، الرئيس التنفيذي لشركة QCI ، "نحن فخورون جدًا بأن نحقق ما نعتقد أنه نتيجة بارزة مهمة في تطور الكم" قرع جرس الإغلاق لتداول ناسداك الأربعاء. "نعتقد أن هذا يثبت أن تقنيات الحوسبة الكمية المبتكرة يمكن أن تحل مشاكل العمل الحقيقية اليوم. ما هو أكثر أهمية هو تعقيد المشكلة التي تم حلها. لم تكن هذه مجرد مشكلة بدائية لإظهار أن الحلول الكمية ستكون مجدية يومًا ما. كانت هذه مشكلة حقيقية وهامة للغاية يمكن أن يساهم حلها في تسريع تحقيق صناعة السيارات المستقلة اليوم ".
جادل QCI أنه في التعامل مع مشاكل الحوسبة في العالم الحقيقي ، فإن قدرة EQC على معالجة العديد من الحسابات المتغيرة مع الاتساق تضعها في المقدمة على العديد من بنيات NISQ QPU التي لا تزال محفوفة بالأخطاء ، ولا يزال بإمكانها معالجة المشكلات ذات الأحجام المتغيرة المنخفضة نسبيًا ، بسبب عدد محدود من الكيوبتات المتاحة لتمثيل متغيرات المشكلة. في قطاع الكم المتوافق عادةً ، يبدو هذا كثيرًا مثل لقطة تنافسية أطلقت فوق أقواس الشركات الأخرى.
غطى Dan O'Shea الاتصالات والمواضيع ذات الصلة بما في ذلك أشباه الموصلات وأجهزة الاستشعار وأنظمة البيع بالتجزئة والمدفوعات الرقمية والحوسبة / التكنولوجيا الكمية لأكثر من 25 عامًا.
