Faceți din calculul cuantic o realitate

Faceți din calculul cuantic o realitate

În timp ce computerele cuantice există în laborator, computerele cuantice de uz general nu sunt încă disponibile pentru utilizare comercială. Cum pot întreprinderile să răspundă la potențialele întreruperi ale acestei tehnologii înainte ca aceasta să apară efectiv pe piața principală? O companie care a investit substanțial în calculul cuantic este Infosys, așa că autorii au contactat mai mulți cercetători și lideri de afaceri ai companiei pentru a afla mai multe despre munca lor. Ei au descoperit că Infosys a adoptat o abordare hibridă, combinând elemente de calcul clasic și cuantic pentru a construi o punte de la realitatea de astăzi la tehnologiile disruptive de mâine. Acest lucru a ajutat compania să facă progrese în valorificarea tehnologiei cuantice într-o varietate de aplicații, inclusiv probleme de optimizare, învățare automată și securitate cibernetică. Deși mai este un drum lung de parcurs atunci când vine vorba de dezvoltarea și aplicarea tehnologiei cuantice, o abordare hibridă permite companiilor să deservească clienții în prezent, în timp ce se îndreaptă spre viitor – chiar dacă o parte din tehnologia implicată încă ajunge din urmă.

Oamenii de știință au teoretizat despre potențialul calculului cuantic – adică o nouă abordare a calculului care utilizează probabilități, mai degrabă decât semnale binare, pentru a face calcule – timp de decenii. Dar în ultimii ani, atât investițiile din sectorul privat, cât și din sectorul public în dezvoltarea computerelor cuantice au crescut semnificativ, un raport proiectând investiții de peste 800 de milioane de dolari doar în 2021.

Tehnologia cuantică ar putea revoluționa totul, de la secvențierea genomică la optimizarea rutelor de transport, de la ruperea codului până la dezvoltarea de noi materiale. Dar, în timp ce computerele cuantice există în laborator, computerele cuantice de uz general nu sunt încă disponibile pentru utilizare comercială. Cum pot întreprinderile să răspundă la potențialele întreruperi ale acestei tehnologii înainte ca aceasta să apară efectiv pe piața principală?

Pentru a explora această întrebare, este util să ne uităm la exemple istorice de tranziții tehnologice majore, cum ar fi trecerea de la fotografia analogică la cea digitală sau de la combustie internă la motoarele electrice. În multe dintre aceste cazuri, companiile au folosit o abordare hibridă pentru a integra noile tehnologii: în loc să încerce să treacă la noua tehnologie dintr-o dată, au dezvoltat produse care combinau elemente ale tehnologiilor vechi și noi. De exemplu, Prius hibrid-electric i-a permis lui Toyota să învețe despre fabricarea de mașini electrice, valorificând în același timp baza de expertiză cu motoarele tradiționale pe gaz. După lansarea acestui model hibrid inițial, Toyota a avansat cu mașini hibride plug-in și mașini electrice cu celule de combustibil, deschizând calea pentru eventuala lansare a mașinilor complet electrice câțiva ani mai târziu.

Deci, cum ar putea arăta o abordare hibridă similară pentru calculul cuantic? O organizație care a investit substanțial în calculul cuantic este Infosys, așa că am contactat mai mulți cercetători și lideri de afaceri ai companiei pentru a afla mai multe despre munca lor. Printr-o serie de interviuri aprofundate, am descoperit că Infosys a experimentat două abordări hibride pentru a începe comercializarea inovațiilor existente și a construi o punte către viitorul calculului cuantic:

  • Algoritmi de inspirație cuantică: algoritmi care rulează pe computere clasice, dar a căror logică se bazează pe emularea diferitelor fenomene cuantice (spre deosebire de abordarea binară, deterministă a calculului tradițional)
  • Modele hibride: modele care permit computerelor clasice să lucreze împreună cu calculatoarele cuantice

Infosys a folosit aceste abordări în multe domenii diferite, atât în ​​mod independent, cât și în parteneriat cu startup-uri. Mai jos, descriem trei aplicații cheie ale calculului cuantic în care Infosys a început să investească: probleme de optimizare, în care compania a explorat potențialul algoritmilor de inspirație cuantică și soluții de învățare automată și securitate cibernetică, în care Infosys a început să folosească modele hibride. .

Probleme de optimizare

În timp ce algoritmii clasici sunt eficienți în multe domenii, ei pot fi prohibitiv de lenți și scumpi atunci când vine vorba de rezolvarea anumitor tipuri de probleme de optimizare. De exemplu, în finanțe, este dificil să utilizați computerele tradiționale pentru a optimiza portofoliile, deoarece acest lucru necesită o analiză rapidă, în timp real, a valorilor de risc care fluctua constant asociate cu investiția în fiecare acțiune individuală. Pentru a face față acestei provocări, Infosys a dezvoltat algoritmi de inspirație cuantică pentru a optimiza selecția și alocarea activelor. Acest lucru a permis companiei să construiască un portofoliu diversificat care a maximizat randamentele și a minimizat riscurile pentru mai mult de 100 de acțiuni în doar un minut, obținând în cele din urmă o îmbunătățire cu 21% a randamentelor în comparație cu strategiile convenționale (adică, neinspirate cuantic) de alocare a activelor.

Un alt domeniu în care computerele tradiționale se pot lupta pentru a optimiza corect și eficient din punct de vedere al costurilor este cel al lanțului de aprovizionare. Pentru a explora potențialul de calcul cuantic în acest spațiu, Infosys a colaborat cu QpiAI, un startup care dezvoltă soluții de inspirație cuantică pentru optimizarea lanțului de aprovizionare. În timp ce aceste proiecte sunt încă în dezvoltare, echipa a demonstrat deja că algoritmii săi permit o reducere cu 60% a costurilor în optimizarea traseului vehiculelor.

Învățare automată

Algoritmii de învățare automată depind de puterea de calcul extrem de intensivă (și costisitoare) pentru a extrage informații din seturi mari de date. Mai ales atunci când vine vorba de analiza seturi de date care sunt foarte dezechilibrate – adică în cazul în care cazurile care vă interesează identificarea sunt extrem de rare – calculul cuantic ar putea reduce drastic costurile și poate îmbunătăți eficiența acestor modele.

În detectarea fraudelor financiare, de exemplu, numărul de tranzacții frauduloase este mic în comparație cu numărul de tranzacții normale. Acest lucru face dificilă dezvoltarea algoritmilor clasici de învățare automată care pot identifica frauda suficient de rapid și precis. Dar Infosys a adoptat o abordare hibridă, construind un algoritm de rețea neuronală hibridă în care majoritatea straturilor de rețea foloseau calculul clasic, în timp ce unele straturi au încorporat input de la un computer cuantic. Cu acest sistem, Infosys a reușit să obțină o îmbunătățire cu 1,66% a preciziei instrumentului său de detectare a fraudei – o diferență care poate părea mică, dar are potențialul de a se traduce în economii semnificative, având în vedere amploarea masivă a sistemului financiar global.

Securitate cibernetică

Protocoalele actuale de securitate cibernetică folosesc de obicei numere pseudoaleatoare pentru a cripta informațiile sensibile, cum ar fi parolele, datele personale sau chiar blocurile. Problema este că computerele cuantice pot sparge cu ușurință metodele pe care computerele tradiționale le folosesc pentru a genera numere aleatorii, reprezentând potențial o amenințare uriașă pentru orice organizație care utilizează aceste instrumente standard de criptare. Cu toate acestea, alături de această nouă amenințare, tehnologia cuantică deține și noi posibilități: sistemele cuantice pot produce un flux mare și fiabil de numere „adevărate aleatorii” care nu pot fi decriptate nici cu sistemele clasice, nici cu sistemele cuantice.

Infosys s-a asociat cu firma de securitate cibernetică cuantică Quintessence Labs pentru a dezvolta o soluție hibridă care generează mai întâi chei aleatoare adevărate cu un generator de numere aleatorii cuantice, iar apoi le transformă în algoritmi criptografici și sisteme de criptare clasice. Această abordare face posibilă generarea de numere cu adevărat aleatorii, imprevizibile, pentru a fi utilizate într-o mare varietate de aplicații comerciale existente, permițând un nou nivel de securitate cibernetică pentru orice organizație care lucrează cu cantități mari de date sensibile.

. . .

Aceste aplicații ar putea suna ca o ficțiune științifico-fantastică, dar sunt foarte reale. În timp ce computerele cuantice mai au mult de parcurs înainte de a fi pregătite pentru prime time, companiile folosesc deja tehnologiile cuantice în soluții hibride, combinând vechiul cu noul pentru a construi o punte între realitatea de astăzi și potențialul de mâine. Investiția în această strategie hibridă este acum cea mai bună modalitate pentru companii de a dezvolta expertiza în principiile cuantice și dezvoltarea de software, care vor deveni critice pe măsură ce aceste tehnologii ajung la maturitate. Înseamnă, de asemenea, că, indiferent de modul în care exact se dezvoltă hardware-ul cuantic și care platforme apar în cele din urmă ca standarde industriale, algoritmii dezvoltați astăzi vor putea funcționa pe aproape orice tip de hardware cuantic (în loc să se limiteze la un singur sistem). În cele din urmă, adoptarea unei abordări hibride permite companiilor să deservească clienții în prezent, în timp ce se îndreaptă spre viitor – chiar dacă o parte din tehnologia implicată este încă din urmă.

Leave a Comment

Your email address will not be published.