Quantum Particulars gjestespalte: "Beyond HPC, Ahead of Quantum: Laser Processing Emerges as the Breakthrough Solution for Complex Optimization Challenges" – Inside Quantum Technology

"Quantum Particulars" er en redaksjonell gjestespalte som inneholder eksklusiv innsikt og intervjuer med kvanteforskere, utviklere og eksperter som ser på sentrale utfordringer og prosesser på dette feltet. Denne artikkelen, skrevet av Ruti Ben-Shlomi, administrerende direktør og medgründer av LightSolver, fokuserer på laserbehandling som en fordel med kvanteberegning. 

Bedrifter ser hele tiden etter å forbedre effektiviteten, øke produktiviteten og redusere kostnadene. I mange tilfeller avhenger imidlertid oppnåelse av disse målene av strenge optimaliseringsevner. Ta for eksempel levering på siste mil, eller å sende et team med serviceteknikere til hundrevis av lokasjoner: For å lage svært effektive ruter og tidsplaner, må bedrifter løse kombinatoriske optimaliseringsproblemer. Utfordringen med denne typen beregninger er at de er NP-harde, noe som betyr at de øker eksponentielt etter hvert som antallet variabler og begrensninger vokser. For eksempel er det mer enn 1094 måter å tildele 10 jobber blant et team på syv feltserviceteknikere – en problemstørrelse som overstiger mulighetene til dagens datamaskiner.

Mens klassiske superdatamaskiner ser ut til å ha nådd sin beregningsgrense, er kvantedatamaskiner ennå ikke skalerbare eller praktiske for å løse komplekse problemer i den virkelige verden. Det vi trenger er en bedre metode for å løse slike problemer nå – og ikke bare logistikkutfordringer, men problemer med å kjøre spekteret fra finansiell porteføljeoptimalisering og forbedring av risikomodellering til legemiddeloppdagelse og forbedret materialvitenskap.

Heldigvis er det en ny kvanteinspirert teknologi tilgjengelig i dag som utnytter kraften til lasere til å beregne raskere enn de kraftigste klassiske og kvantedatamaskinene. Dette nye databehandlingsparadigmet er fritt for elektroniske komponenter, lover å overskride begrensningene til klassisk høyytelsesdatabehandling (HPC) og tilbyr en mer praktisk løsning enn kvantedatabehandling for å løse kompliserte optimaliseringsproblemer.

Utover grensene for HPC og Quantum

Klassiske datamaskiner adresserer optimaliseringsproblemer ved hjelp av tilnærmingsteknikker, noe som resulterer i løsninger med kompromittert kvalitet og behandlingstider som øker eksponentielt med problemets størrelse, og raskt overskrider de øvre grensene for dagens HPC-er. Selv de mektigste superdatamaskiner, som kan skryte av en ytelse som overgår hundre kvadrillioner FLOPS, kan treffe en vegg og krever også uholdbare mengder strøm og kjøling. Som et resultat kan mange bedrifter ikke utnytte overfloden av data som er tilgjengelig i dag og virkelig forbedre virksomheten deres. 

Kvantedatamaskiner viser stort løfte, men er ennå ikke rimelige eller skalerbare. De har også ikke-trivielle tekniske utfordringer, for eksempel behovet for miljøer med ultrahøyt vakuum, spesialiserte komponenter og intrikate stabiliseringssystemer som involverer ultrakalde forhold. Til tross for forsøk på å møte disse krevende kravene, forblir kvantedatamaskiner utsatt for feil og en tilsvarende reduksjon i pålitelighet og nøyaktighet.

Noen kvanteglødeapparater er nå tilgjengelige i skyen, men de fleste av dem lider av ytelses- og skalerbarhetsutfordringer på grunn av begrenset tilkobling, noe som hindrer deres evne til effektivt å takle komplekse problemer i den virkelige verden.

En lys løsning via laser

Laserbehandling er et nytt databehandlingsparadigme som bruker koblede lasere for beregningsoppgaver. Den krever ingen elektroniske komponenter og tilbyr en rekke fordeler i forhold til konvensjonelle databehandlingsmetoder, som raskere prosesseringshastighet, forbedret nøyaktighet, lavt strømforbruk, skalerbarhet og drift under omgivelsesforhold. 

Hvordan virker det?

Lasere kan løse matematiske problemer som kan uttrykkes som en kvadratisk ubegrenset binær optimalisering (QUBO) eller Ising-modell. Laserdatabehandling fungerer ved å kode begrensningene til problemet inn i de relative fasene til laserne. Fasetilstandene samhandler deretter ved å diffraktere lys fra og mellom hver laser på en kontrollerbar måte, tilrettelagt av en tett koblet lasergruppe. Denne designen sikrer fullstendig tilkobling mellom alle lasere, og muliggjør parvise alt-til-alle-spinn-interaksjoner i en stasjonær enhet. 

På grunn av bølgenaturen til lasere og en spesialisert kartleggingsprosess konvergerer laserstrålene sømløst mot den minimale energitapstilstanden som tilsvarer problemets løsning og som kan leses av et kamera. Best av alt, i likhet med kvantedatamaskiner, kan lasere beregne forskjellige løsninger parallelt, og dermed beregne resultater med lysets hastighet, betydelig raskere enn andre teknikker.

I motsetning til kvantesystemer er en laserbasert superdatamaskin ikke følsom for miljøforhold og trenger ikke å kjøre i et ultrahøyt vakuum. Den viser også bemerkelsesverdig skalerbarhet uten å kreve en økning i enhetsstørrelse. Den kompakte størrelsen på laserbehandlingsløsninger, som er bygget med lett tilgjengelige kommersielle komponenter, letter deres tilgjengelighet også. Alle disse fordelene baner vei for bredere bruk, ikke bare for lokale applikasjoner, men også IoT-brukstilfeller som autonome kjøretøy, samt feltutplassering på oljerigger og andre fjerntliggende steder. 

Ser fremover på laserbehandling

I nyere benchmarks har laserbehandling vist sin evne til å løse NP-harde problemer. Dette er en monumental prestasjon, som gir en tidlig indikasjon på at laserbehandling har et enormt datapotensial. Ettersom det fortsetter å utvikle seg og utvikle seg, kan det revolusjonere databehandlingsfeltet og løse problemer som en gang ble antatt uløselige. 

Store teknologiselskaper som IBM, Microsoft og Google raser raskt for å bygge pålitelige kvantedatamaskiner, men dette nye paradigmet som bruker eksisterende, utprøvd laserteknologi løser virkelige problemer i dag. Det kan hjelpe bedrifter med å spare ressurser, øke inntektene og redusere energiforbruket, evner som er sårt nødvendige i det nåværende økonomisk utfordrende klimaet. Laserbehandling er i ferd med å bli en integrert del av superdatabehandlingen, og er godt posisjonert for å overgå både HPC og kvantedatabehandling i de kommende årene.

Ruti Ben-Shlomi, PhD, er fysiker og administrerende direktør for LightSolver, som hun grunnla sammen med Dr. Chene Tradonsky i 2020 etter å ha oppfunnet den første LPU. I forkant av LightSolver, mottok Ruti sin doktorgrad i kvante- og atom-/molekylærfysikk i 2019 fra Weizmann Institute of Science i Israel. I 2011 mottok hun sin MSc i fysikk fra Ben-Gurion University of the Negev etter å ha designet og bygget et ultrakaldt atomsystem fra bunnen av. Mellom gradene fungerte Ruti som prosessingeniør for Intel. 

Kategorier:
Gjesteartikkel, fotonikk, kvanteberegning, forskning

Tags:
lasere, LightSolver, Ruti Ben-Shlomi

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/quantum-particulars-guest-column-beyond-hpc-ahead-of-quantum-laser-processing-emerges-as-the-breakthrough-solution-for-complex-optimization-challenges/