Kvantu skaitļošana: galvenais sabiedrotais biznesa mērķu sasniegšanai

Nodrošina Atbildēt

Biznesa pasaulē kvantu tehnoloģiju pielietošanas iespējas ir saistītas ar optimizāciju: sarežģītu biznesa problēmu risināšanu, sarežģītu procesu pārkonfigurēšanu un korelāciju izpratni starp šķietami atšķirīgām datu kopām. Kvantu skaitļošanas galvenais mērķis ir veikt skaitļošanas ziņā dārgas darbības ļoti īsā laika periodā, vienlaikus paātrinot uzņēmuma darbību.

Kvantu skaitļošana var optimizēt biznesa procesus dažādiem risinājumiem, piemēram, maksimizēt izmaksu un ieguvumu attiecību vai optimizēt finanšu aktīvus, operācijas un loģistiku, kā arī darbaspēka pārvaldību — parasti nodrošinot tūlītēju finansiālu peļņu. Daudzi uzņēmumi jau izmanto (vai plāno izmantot) klasiskos optimizācijas algoritmus. Un ar četriem starptautiskiem gadījumu pētījumiem Reply ir pierādījis, ka kvantu pieeja var sniegt labākus rezultātus nekā esošās optimizācijas metodes.

Ātrums un skaitļošanas jauda ir galvenie komponenti, strādājot ar datiem. Paātrinātās aparatūras, piemēram, kvantu apstrādes bloku vai grafiskās apstrādes bloku, izmantošana nodrošina veiktspēju, kas nepieciešama darbībām, kurām nepieciešama liela skaitļošanas jauda. Tādas nozares kā loģistika, finanses un ražošana var gūt ievērojamu labumu no šīs pieejas. Un kubits, kas ir galvenais kvantu skaitļošanas elements, ļauj organizācijām pieiet savām problēmām pilnīgi jaunā veidā. Tehnoloģijai attīstoties, šķiet, ka kvantu skaitļošanas iespēja pilnībā nonāks uzņēmumu rīcībā — tā sauktais kvantu pārākums — kļūst arvien tuvāks.

Pēdējos gados Reply ir iesaistījies tādu koncepciju un projektu pierādījumu izstrādē, kuri izmanto kvantu algoritmus reāliem lietošanas gadījumiem daudzās uzņēmējdarbības jomās, sniedzot klientiem konkrētas un efektīvas atbildes uz viņu problēmām.

2018. gadā uzņēmums Reply ieguva pētniecības stipendiju, lai izmantotu Universities Space Research Association D-Wave kvantu rūdītāju, kas ir daļa no kvantu mākslīgā intelekta pētniecības programmas, kurā ir iekļauti tādi dalībnieki kā NASA un Google. Un nesen, Reply publicēja pētījumu iekš Springera kvantu mašīnu intelekts recenzēts žurnāls par to, kā kvantu atkausētājs var precīzi atrisināt sarežģītas optimizācijas problēmas.

Ir vairāki veidi, kā kvantu skaitļošanu var izmantot reālās pasaules apstākļos, tostarp finanšu, loģistikas un transporta operācijās.

Kvants finanšu optimizācijai

Kvantu skaitļošana tiek izmantota optimizācijai finanšu jomā. Pateicoties kvantu algoritmam, kas izstrādāts kopā ar Reply, kredītiestāde varēja optimizēt ikdienas nodrošinājuma izmaksas, kas saistītas ar ārpusbiržas (OTC) atvasināto instrumentu tirdzniecību, ņemot vērā modeļa nelinearitāti un ieviešot īpašu uz simulāciju balstītu optimizācijas rīku. lai plānotu vairākus scenārijus.

Kvantu skaitļošanu var izmantot arī portfeļa optimizācijai: Reply varēja palīdzēt iestādei ierobežot savu ekspozīciju, definējot aktīvu kopu ar minimālu korelāciju starp tiem. Analizējot datus par korelācijām starp aktīviem, tika izveidots nelineārs modelis, savukārt kvantu algoritms ļāva atrast optimālo portfeļa sadalījumu.

Quantum loģistikai: piegāde un darbaspēka optimizācija

Vēl viena svarīga joma, kurai Reply eksperti ir koncentrējušies, ir kravu piegāde un darbaspēka pārvaldība. Preču piegādes vai darbaspēka operāciju optimālā maršruta noteikšana ir sarežģīts process, jo tiek izmantots liels mainīgo lielumu skaits.

Reply interpretēja abas šīs optimizācijas problēmas kvantu algoritma veidā, panākot daudz labākus rezultātus nekā tie, kas parasti tiek iegūti, izmantojot tradicionālās metodes. Kvantu risinājumi ļauj nepārtraukti uzlabot modeļus, uzlabojot risinājumu reālismu un kvalitāti vai pievienojot jaunus ierobežojumus, piemēram, šaurākus piegādes logus, būtiski neietekmējot aprēķinu laiku un vienlaikus optimizējot attiecības attiecībā uz maršruta attālumu un produktivitāti.

Kvants vilciena platformas optimizācijai

Reply ir bijis iesaistīts kvantu tehnoloģiju testēšanā dzelzceļa transportā. Dzelzceļa stacijai, kas pārvalda 300 vilcienu pienākšanu 20 līnijās vienas stundas laikā, risinājums, kas identificē labāko pienākšanas ceļu, optimizē pasažieru savienojumus un pārvalda tādas darbības kā vilcienu apkope un kustība, atrisina daudzas loģistikas problēmas. Šajā konkrētajā gadījumā optimizēšana nozīmē iespēju uzņemt vairāk vilcienu, garantēt vairāk braucienu un tādējādi palielināt ieņēmumus. Projekts, kas prezentēts plkst Pasaules Dzelzceļa pētniecības kongress 2019. gada novembrī Tokijā, ļāva sasniegt labāko un efektīvāko kombināciju un maksimāli palielināt dažādu vilcienu vienlaicīgu pienākšanu.

Kvanti telekomunikācijām: tīkla plānošana

Arī telekomunikāciju sektors ir veiksmīgi startējis kvantu skaitļošanas izmēģinājumi . Šajā jomā Reply sadarbojās ar telekomunikāciju operatoru, lai optimizētu radiošūnu plānošanu, ieviešot algoritmu 4,5G un 5G tīkla parametru plānošanai ar 10 reizes ātrāku procesa optimizāciju salīdzinājumā ar tradicionālajām metodēm. Tas arī ļāva precīzi noregulēt radio šūnu plānošanu, nodrošinot augstāku veiktspēju un uzticamāku mobilo pakalpojumu un uzlabotu klientu pieredzi.

Kvantu skaitļošana: kas tālāk?

Problēmu klāsts, ko var risināt, izmantojot kvantu formālismu, ir plašs: tas neapstājas pie kombinatoriskās optimizācijas, bet gan ietver citas jomas, piemēram, mašīnmācību un kvantu drošību. Kvantu neironu tīkli un kvantu interneta tīkli ir tikai divi no interesantākajiem tīkliem.

Kvantu datoru veiktspēja ievērojami pārsniedz pašreizējās iespējas, paverot mūs jaunam zināšanu laikmetam. Tā neapšaubāmi ir pozitīva attīstība. Tomēr kiberdrošība joprojām ir galvenā problēma, tāpēc kvantu kiberdrošība ir kļuvusi par ļoti aktuālu tēmu, un ir parādījušies vairāki sarežģīti pasākumi, lai aizsargātu komerciālos darījumus un datu pārraidi. Tie ietver kvantu atslēgu sadali, kvantu drošības algoritmus un kvantu nejaušo skaitļu ģeneratorus.

No otras puses, kvantu mašīnmācība (QML) pilnībā izmanto divu pašreizējo tēmu priekšrocības: kvantu skaitļošanu un mašīnmācīšanos. Lai gan QML joprojām ir sākuma stadijā, tā tomēr piedāvā pilnīgi jaunu iespēju pasauli, apvienojot jaunās zināšanas, ko nodrošina mašīnmācīšanās, ar paātrinātu aprēķinu potenciālu un kvantu aprēķinu uzlabotu precizitāti.

Sekojiet līdzi informācijai Atbildēt turpmākiem sasniegumiem.

paslēpties