By ダン・オシェイ 21 年 2022 月 XNUMX 日に投稿
Quantum Computing Inc. (QCI) は、エントロピー量子コンピューティング (EQC) と呼ばれる新しい量子ハードウェア技術を使用して、3,800 を超える変数を持つ最適化問題である BMW Vehicle Sensor Placement 課題をわずか XNUMX 分で解決したと述べました。
最適化問題は、2021 年 BMW グループおよびアマゾン ウェブ サービス (AWS) 量子コンピューティング チャレンジの一部であり、QCI はファイナリストに選ばれました。 しかし、QCI の XNUMX 分間の達成は最近のことであり、同社は IQT News に、今週 BMW に結果を提示したと語った. 違いを生んだのはQCIの 量子フォトニクス システム企業 QPhoton の最近の買収 EQC を含む新しい量子ハードウェア技術を QCI にもたらしました。
QCI によると、BMW 車両センサー配置の課題は、3,854 の変数と 500 を超える制約から構成される複雑な問題です。 比較すると、今日のノイジー中規模量子 (NISQ) コンピューターは、同様の複雑さの問題に対して約 127 の変数を処理できる、と同社は付け加えた。 この課題の目的は、最小限のコストで最大のカバレッジを提供する (つまり、さまざまな運転シナリオで障害物を検出する) 所定の車両のセンサーの最適な構成を見つけることでした。 この問題に対する QCis の新しいソリューションは、QCI の量子ハードウェアとソフトウェアを使用して 15% のカバレッジを実現する 96 個のセンサーで構成される優れたセンサー構成です。
その成果を宣伝する中で、EQC は、ハイブリッド D-Wave 実装に基づいて、課題に対する 70 年のソリューションよりも 2021 倍以上速く実行されました。
QCI は、速度自体は注目に値するものであると述べましたが、システムの安定性により、同社はコヒーレンスを使用して問題を繰り返し繰り返し実行でき、ビジネス アプリケーションでの有用性を実証したと述べています。
QCI の CEO である Bob Liscouski は、次のように述べています。 クロージングベルを鳴らした 水曜日のナスダック取引。 「これは、革新的な量子コンピューティング技術が今日の実際のビジネス上の問題を解決できることを証明していると信じています。 さらに重要なのは、解決された問題の複雑さです。 これは、量子ソリューションがいつか実現可能になることを示す初歩的な問題ではありませんでした。 これは非常に現実的で重大な問題であり、その解決策は、今日の自動運転車産業の実現を加速することに貢献できる可能性があります。」
QCI は、現実世界のコンピューティング問題を処理する際に、コヒーレンスを備えた多変数計算を処理する EQC の能力は、エラーが多いままであり、かなり小さい変数サイズの問題を処理できる多くの NISQ QPU アーキテクチャよりも優れていると主張しました。問題変数を表すために使用できる量子ビットの数が限られています。 通常は友好的な量子セクターでは、それは他の企業の弓に向けて発射された競争のショットのように聞こえます.
Dan O'Shea は、25 年以上にわたり、半導体、センサー、小売システム、デジタル決済、量子コンピューティング/テクノロジーなど、電気通信および関連トピックを扱ってきました。
