Quantum: Претензии решают проблему оптимизации с 3,854 переменными за 6 минут для BMW

ЛИСБУРГ, Вирджиния, 20 июля 2021 г. — Сегодня компания Quantum Computing Inc. (QCI) объявила, что решила задачу оптимизации с более чем 3,800 переменными за шесть минут, применив новую квантовую аппаратную технологию под названием Entropy Quantum Computing (EQC) к транспортному средству BMW. Проблема с размещением датчиков. Задача состояла из 3,854 переменных и более 500 ограничений. Для сравнения, современные квантовые компьютеры Noisy Intermediate Scale (NISQ) могут обрабатывать примерно 127 переменных для решения задачи аналогичной сложности.

Конкурс квантовых вычислений BMW Group и Amazon Web Services (AWS) 2021 года включал вариант использования «Размещение датчиков транспортных средств», в котором участникам предлагалось найти оптимальные конфигурации датчиков для данного транспортного средства, которые обеспечат максимальное покрытие (т. е. обнаружение препятствий в различных сценариях вождения) как минимум. Стоимость. Несмотря на то что QCI объявленный финалистом 2021 года, его приобретение в 2022 году компании QPhoton, занимающейся системами квантовой фотоники, предоставило мощный набор новых квантовых аппаратных технологий, включая EQC. В результате сегодня QCI представила BMW решение 2022 года: превосходную конфигурацию датчиков, состоящую из 15 датчиков, обеспечивающих покрытие 96% с использованием квантового оборудования и программного обеспечения QCI.

EQC работал более чем в 70 раз быстрее, чем гибридная реализация DWave от QCI 2021 года. Хотя скорость сама по себе примечательна, стабильность системы позволила компании многократно и итеративно запускать задачу, демонстрируя ее полезность для бизнес-приложений.

«Мы очень гордимся тем, что достигли того, что, по нашему мнению, является важной вехой в эволюции квантовой технологии», — сказал Боб Лисковски, генеральный директор QCI. «Мы считаем, что это доказывает, что инновационные технологии квантовых вычислений могут решать реальные бизнес-задачи. сегодня. Что еще более важно, так это сложность решаемой проблемы. Это была не просто рудиментарная задача, чтобы показать, что квантовые решения когда-нибудь будут осуществимы; это была очень реальная и важная проблема, решение которой потенциально может способствовать ускорению реализации индустрии автономных транспортных средств сегодня».

Исторически коммерчески доступные архитектуры QPU могли обрабатывать задачи только с минимальными размерами переменных из-за ограниченного количества кубитов, доступных для представления переменных задачи. Эти системы также иногда страдают от значительных ошибок при обработке, а также проблем со стабильностью и калибровкой, что еще больше ограничивает их коммерческую жизнеспособность на современном рынке. Напротив, EQC QCI может обрабатывать вычисления в пространстве многих переменных с согласованностью, тем самым обеспечивая мощные квантовые решения реальных проблем.

EQC работает на самых фундаментальных принципах квантовой физики, особенно на ее постулате измерения, согласно которому волновая функция квантовой системы коллапсирует до определенного собственного состояния из-за ее взаимодействия с измерительным устройством или, в широком смысле, с окружающей средой. Однако, в то время как существующие архитектуры квантовых вычислений должны работать на закрытых квантовых системах с экстремальными требованиями, чтобы смягчить влияние окружающей среды, EQC работает на открытых квантовых системах, тщательно связывая квантовую систему с инженерной средой, так что ее квантовое состояние схлопывается для представления желаемое решение проблемы.