By 댄 오셔 게시일: 21년 2022월 XNUMX일
QCI(Quantum Computing Inc.)는 EQC(Entropy Quantum Computing)라는 새로운 양자 하드웨어 기술을 사용해 3,800개 이상의 변수가 포함된 최적화 문제인 BMW 차량 센서 배치 문제를 단 XNUMX분 만에 해결했다고 밝혔습니다.
최적화 문제는 QCI가 최종 후보로 선정된 2021년 BMW 그룹 및 Amazon 웹 서비스(AWS) 양자 컴퓨팅 챌린지의 일부였습니다. 그러나 QCI의 XNUMX분 성과는 좀 더 최근의 것입니다. 회사가 IQT News에 이번 주에 BMW에 결과를 발표했다고 밝혔기 때문입니다. 차이점을 만든 것은 QCI였습니다. 최근 양자 포토닉스 시스템 회사 QPhoton 인수 EQC를 포함한 새로운 양자 하드웨어 기술을 QCI 폴더에 도입했습니다.
BMW 차량 센서 배치 과제는 3,854개의 변수와 500개 이상의 제약 조건으로 구성된 복잡한 문제라고 QCI는 말했습니다. 이에 비해 오늘날의 NISQ(Noisy Intermediate Scale Quantum) 컴퓨터는 비슷한 복잡성의 문제에 대해 약 127개의 변수를 처리할 수 있다고 회사는 덧붙였습니다. 챌린지의 목적은 최소 비용으로 최대 범위(예: 다양한 주행 시나리오에서 장애물 감지)를 제공하는 특정 차량에 대한 최적의 센서 구성을 찾는 것이었습니다. 이 문제에 대한 QCis의 새로운 솔루션은 QCI의 양자 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 15%의 적용 범위를 제공하는 96개의 센서로 구성된 우수한 센서 구성입니다.
EQC는 이러한 성과를 자랑하며 하이브리드 D-Wave 구현을 기반으로 해당 과제에 대한 70년 솔루션보다 2021배 이상 빠르게 실행되었습니다.
QCI는 속도 자체도 주목할 만하다고 평가했지만, 시스템의 안정성으로 인해 회사가 문제를 일관성 있게 반복적으로 실행할 수 있어 비즈니스 애플리케이션에 대한 유용성을 입증했다고 언급했습니다.
QCI의 밥 리스쿠스키(Bob Liscouski) CEO는 “양자 진화에서 중요한 획기적인 결과를 달성하게 된 것을 매우 자랑스럽게 생각한다”고 말했다. 닫는 종을 울렸다 수요일 나스닥 거래를 위해. “우리는 이것이 혁신적인 양자 컴퓨팅 기술이 오늘날 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있음을 증명한다고 믿습니다. 더욱 중요한 것은 해결된 문제의 복잡성입니다. 이는 언젠가 양자 솔루션이 실현 가능하다는 것을 보여주는 단순한 문제가 아니었습니다. 이는 오늘날 자율주행차 산업의 실현을 가속화하는 데 잠재적으로 기여할 수 있는 매우 현실적이고 중요한 문제였습니다.”
QCI는 실제 컴퓨팅 문제를 처리할 때 일관성을 유지하면서 다변수 계산을 처리하는 EQC의 능력이 오류가 많은 NISQ QPU 아키텍처보다 앞서며 여전히 상당히 낮은 변수 크기의 문제를 처리할 수 있다고 주장했습니다. 문제 변수를 나타내는 데 사용할 수 있는 큐비트 수는 제한되어 있습니다. 일반적으로 마음에 드는 양자 부문에서 이는 다른 회사의 활을 상대로 경쟁적인 총격을 가하는 것처럼 들립니다.
Dan O'Shea는 25년 넘게 반도체, 센서, 소매 시스템, 디지털 결제 및 양자 컴퓨팅/기술을 포함한 통신 및 관련 주제를 다루었습니다.
