12 лучших приложений квантовых вычислений | Издание 2021 г.

Ученые всего мира продвигают квантовые компьютеры вперед, пытаясь создать самую мощную технологию квантовых вычислений. Технологические гиганты, включая Google и IBM, стремятся к квантовому превосходству.

Но почему? Квантовые машины могут решать определенные задачи в миллиард раз быстрее, чем классические компьютеры. Поскольку спрос на мощные процессоры продолжает расти, а задачи становятся более масштабными и сложными, нам потребуются более эффективные вычислительные архитектуры для поддержки решений.

Такой прогресс в области вычислительной техники откроет миллионы возможностей практически во всех аспектах современной жизни. Согласно GlobeNewswire, мировой рынок квантовых вычислений был оценен в 507,1 миллиона долларов в 2019 году. По прогнозам, к 2030 году он достигнет 65 миллиардов долларов, при этом среднегодовой темп роста составит 56%. Ожидается, что на Северную Америку и Европу будет приходиться более 78% рынка квантовых вычислений.

Это не означает, что квантовые системы заменят современные компьютеры. Вместо этого они будут работать вместе с классическими суперкомпьютерами, потому что у каждого из них есть свои сильные стороны и преимущества.

В этой обзорной статье мы упомянули некоторые из основных приложений квантовых вычислений из огромных возможностей. Это даст вам лучшее представление о том, для чего предназначены квантовые компьютеры.

12. Прогноз погоды

Квантовые компьютеры можно использовать для составления карт чрезвычайно сложных погодных условий. В отличие от существующих погодных систем, он сможет предоставлять прогнозы для более мелких и более конкретных регионов, помогая фермерам лучше подготовиться к погодным изменениям и помогая авиакомпаниям минимизировать нарушения.

IBM вкладывает большие средства в системы прогнозирования погоды. Он сотрудничал с The Weather Company, Национальным центром атмосферных исследований и Университетской корпорацией атмосферных исследований в США, чтобы создать превосходную модель, которая могла бы оценивать грозы на местном уровне.

В 2019 году IBM в сотрудничестве с The Weather Company представила Глобальную систему прогнозирования атмосферы с высоким разрешением (GRAF), в которой суперкомпьютеры IBM используются для обработки данных с миллионов датчиков по всему миру.

Когда квантовые вычисления станут возможными, системы, подобные GRAF, смогут анализировать миллиарды данных каждый час и прогнозировать микрометрологические события, такие как образование отдельных облаков или ветряных вихрей.

11. Кибербезопасность

Все это лишь приблизительные оценки

Квантовые компьютеры смогут решить многие проблемы, которые сегодня практически невозможно решить. Сюда входят алгоритмы шифрования, которые защищают инфраструктуру Интернета и конфиденциальные данные.

Например, шифрование RSA на основе 2048-битных чисел широко используется для безопасной передачи данных. Подсчитано, что квантовый компьютер с 20 миллионами кубитов может взломать такое шифрование в течение 8 часов.

Конечно, мощь квантовых вычислений также может быть использована для разработки надежных систем шифрования. Многие компании, в том числе Microsoft и Google, уже начали работать над алгоритмами квантово-безопасного шифрования. В настоящее время они находятся на теоретической и тестовой фазе. Основная задача - интегрировать эти новые подходы в существующую инфраструктуру.

Квантовобезопасные алгоритмы должны шифровать:

• Финансовые и банковские операции
• Военная и правительственная связь
• Корпоративные сети
• Медицинские записи и личные данные в облаке.

10. Аккумуляторы нового поколения

Литий-ионные аккумуляторы прошли долгий путь:десять лет назад они могли использовать смартфоны в течение дня, а теперь они могут приводить в действие электромобили на расстояниях в сотни километров.

Однако, если мы хотим производить более мощные и недорогие батареи, которые могли бы работать дольше существующих, нам нужны некоторые прорывы. Исследователи из IBM и Daimler AG (материнской компании Mercedes-Benz) проверяют, насколько эффективно квантовые компьютеры смогут моделировать поведение химических соединений в батареях.

Они смогли смоделировать дипольные моменты четырех промышленно значимых молекул (сероводорода, гидрида лития, сульфида лития и сероводорода лития) с помощью 21-кубитного квантового компьютера.

По мере того, как мы увеличиваем или улучшаем состояния кубитов, мы сможем тестировать более крупные и сложные соединения для батарей следующего поколения. Этот тип исследования - фундаментальная работа, которая в конечном итоге приведет нас к этому.

9. Захват Солнца

Солнечный элемент с квантовыми точками | Предоставлено:Университет Квинсленда

Квантовые точки (наноразмерные полупроводниковые частицы с уникальными электронными и оптическими свойствами благодаря квантовой механике) могут эффективно преобразовывать солнечную энергию в электричество. Это поможет нам значительно сократить выбросы углерода и улучшить существующие технологии производства энергии.

Австралийские исследователи из Университета Квинсленда уже разработали гибкие и пригодные для печати квантовые точки, которые обеспечивают эффективность преобразования энергии более 16 процентов.

Нетоксичные материалы с квантовыми точками, такие как нанокристаллы сульфида висмута серебра, были тщательно изучены из-за их большого количества и безопасности. Хотя они еще не стали коммерчески доступными в больших масштабах, некоторые небольшие компании начали продавать фотоэлектрические продукты с квантовыми точками.

8. Чистые удобрения

Сегодня аммиачные удобрения производятся с помощью химического процесса под названием Haber-Bosch. Он сочетает атмосферный азот с водородом при высоких температурах и чрезвычайно высоких давлениях. В процессе используется огромное количество энергии и выделяется много парниковых газов.

Если бы исследователи знали в деталях механизм нитрогеназы и поведение переходных металлов, они могли бы разработать более эффективные катализаторы для производства удобрений, а также некоторых других важных химических веществ, необходимых в промышленности.

Хорошая новость заключается в том, что квантовые компьютеры однажды смогут моделировать первичный кофактор нитрогеназы (кофактор FeMo), обеспечивая понимание его механизмов. Это поможет химикам разработать энергоэффективные производственные процессы для синтеза азотных удобрений.

7. Открытие материалов

Изображение любезно предоставлено Second Bay Studios / Harvard SEAS

Поскольку квантовые вычисления основаны на квантово-механических явлениях, таких как суперпозиция и запутанность, они могут представлять другие квантовые системы с гораздо большей легкостью, чем классические компьютеры. Например, квантовая машина может решить уравнение Шредингера для молекулы, чтобы вычислить ее разрешенные энергетические состояния.

Он предлагает возможность моделировать сложные молекулы, которые обычные компьютеры не могут. Вместе разработки квантового оборудования и квантовых алгоритмов обещают перевернуть теоретическую химию.

Управляя шумом в кубитах на квантовой машине, исследователи могут разрабатывать лучшие материалы с точно настроенными оптическими и механическими свойствами.

Принимая во внимание недавние достижения в методах «квантового шумоподавления», мы можем сказать, что материалы следующего поколения могут быть разработаны на квантовых компьютерах, а не для определения правильных химических свойств методом проб и ошибок.

6. Оптимизация трафика

Квантовые компьютеры смягчат многие проблемы, связанные с увеличением населения и скопления людей на фоне необходимости декарбонизации. Одна из таких проблем - контроль трафика.

Квантовая технология позволяет избежать пробок и сократить время ожидания. Это означает, что автобусам и такси не придется преодолевать большие расстояния без пассажиров, а людям не придется долго ждать такси.

Volkswagen уже продемонстрировал живое использование квантовых вычислений для оптимизации трафика. Его алгоритм квантовой маршрутизации работает на квантовом компьютере D-Wave и рассчитывает самые быстрые маршруты путешествий индивидуально в реальном времени.

Такие алгоритмы могут постоянно взаимодействовать с движущимися объектами (велосипедами, автомобилями и людьми) и дополнять всю систему мобильности города. Они также могут быть реализованы в системе управления воздушным движением для оптимизации маршрутной информации.

Volkswagen - не единственная компания, занимающаяся «квантовой оптимизацией трафика». Почти все производители двигателей, включая BMW, Toyota и Ford, инвестируют в квантовые исследования.

5. Маркетинг и реклама

Квантовые алгоритмы могут показывать более качественную рекламу, создавая шаблоны ассоциаций, которые влияют на покупательское поведение. Вместо того, чтобы показывать рекламу только на основе истории просмотров пользователей, эти алгоритмы будут сосредоточены на том, что пользователи чувствуют после просмотра рекламы, и на том, какие объявления могут помочь брендам наладить долгосрочные отношения со своими клиентами.

Например, если реклама приятна и заставляет зрителей смеяться или чувствовать себя хорошо, она сформирует прочные связи с общественностью бренда. С другой стороны, скучная или раздражающая реклама может быть контрпродуктивной.

D-Wave Systems Inc. (в сотрудничестве с Recruit Communication Ltd) уже применила квантовые вычисления для оптимизации рекламы, маркетинга и коммуникаций. Цель состоит в том, чтобы анализировать сложные данные за меньшее время и оптимизировать эффективность сопоставления рекламных объявлений с клиентами в области веб-рекламы.

D-Wave Systems также объяснила, как организации могут использовать квантовый отжиг для охвата аудитории релевантной рекламой и повышения рейтинга кликов (CTR).

4. Финансовое моделирование

Современные рынки - одна из самых сложных существующих систем. За то время, пока вы прочитаете это предложение, хедж-фонды, инвестиционные банки и розничные инвесторы по всему миру продадут акциями на сумму более 80 миллионов долларов.

Для институциональных инвесторов очень важно найти правильное сочетание для плодотворных инвестиций, основанное на ожидаемой доходности и связанных с этим рисках, чтобы выжить на рынке. Это включает в себя анализ тысяч факторов, которые могут повлиять на курс акций. Многие инвестиционные банки проводят моделирование методом Монте-Карло на классических компьютерах для детального анализа, который требует огромных вычислительных ресурсов и времени.

Квантовые компьютеры специально разработаны для такого рода вероятностных вычислений. Прыгая на квантовую подножку, инвестиционные банки могут не только повысить качество решений, но и сократить время на их разработку. Поскольку эти предприятия обрабатывают миллиарды долларов, даже небольшое улучшение ожидаемой прибыли может им дорого обойтись.

В конечном итоге квантовые компьютеры помогут финансовым службам:

• Увеличьте прибыль от инвестиций.
• Снизить требования к капиталу.
• Улучшение выявления и управления рисками и соблюдением нормативных требований.
• Откройте новые возможности для инвестиций.

Прочтите:Сколько денег в мире?

3. Открытие наркотиков

Поток генетической информации в биологической системе

В настоящее время фармацевтическим компаниям требуются миллиарды долларов и более десяти лет, чтобы открыть новый препарат и вывести его на рынок. Они проводят сотни миллионов сравнений на классических компьютерах. Однако возможности обработки этих машин весьма ограничены:они могут анализировать молекулы только до определенного размера.

Рассмотрим дизайн препарата пенициллина, который содержит 41 атом:для тщательного и точного моделирования энергии основного состояния молекулы пенициллина потребуется цифровая машина с большим количеством транзисторов, чем атомов в наблюдаемой Вселенной.

Проблему можно решить с помощью квантовых вычислений. Поскольку квантовое оборудование и алгоритмы станут более доступными, появится возможность сравнивать гораздо более крупные молекулы. Это может значительно сократить время и затраты на разработку лекарств, давая возможность исследователям быстрее делать новые открытия, которые могут привести к излечению от различных болезней.

Ожидается, что в отрасли наук о жизни квантовые компьютеры позволят реализовать три ключевых варианта использования, которые усиливают друг друга в благоприятном цикле:

• Разработка методов лечения точной медицины путем связывания геномов и результатов.
• Повышение эффективности открытия низкомолекулярных лекарств и улучшение результатов лечения пациентов.
• Создание новых биологических продуктов на основе прогнозов сворачивания белков.

2. Искусственный интеллект

Квантовая машина Google

Интеллект, демонстрируемый машинами, основан на принципе обучения на собственном опыте. Чем больше наборов данных вы используете для обучения ИИ, тем точнее он будет. Поскольку точность / сила ИИ зависит от анализа миллионов или даже миллиардов точек данных, он является идеальным кандидатом для квантовых вычислений.

Для некоторых моделей квантовое машинное обучение будет намного эффективнее классического машинного обучения. Он распространяется на отрасль исследований и исследует структурные и методологические сходства между конкретными физическими системами и системами обучения, в частности нейронными сетями.

Было сказано, что искусственный интеллект будет в 21 веке тем же, чем электричество было в 20-м. Мы уже находимся на той стадии, когда ИИ способен создать еще один ИИ, поэтому его значение быстро возрастет.

Чтобы ускорить разработку, Google в сотрудничестве с Volkswagen и Университетом Ватерлоо запустил TensorFlow Quantum, библиотеку с открытым исходным кодом для создания прототипов моделей квантового машинного обучения. IBM, Microsoft и другие технологические гиганты также вкладывают деньги в квантовое машинное обучение.

Прочтите:Искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения

1. Физика элементарных частиц

Протон-протонное столкновение в LHC, в результате которого образуется бозон Хиггса | ЦЕРН

Возможно, наиболее захватывающим и полезным приложением квантовых вычислений является изучение новой физики. Модели физики элементарных частиц чрезвычайно сложны, требуют большого количества ресурсов и длительного времени вычислений для численного моделирования.

Например, эксперименты на Большом адронном коллайдере в ЦЕРНе производят поразительный один петабайт в секунду данных в результате одного миллиарда столкновений частиц каждую секунду. Анализ проводится на одном миллионе ядер ЦП, работающих в 170 центрах обработки данных по всему миру. К 2027 году вычислительные мощности, необходимые для обработки и анализа данных ЦЕРН, увеличатся в 50–100 раз.

Вот здесь и пригодятся квантовые вычисления. Это позволит физикам моделировать ядерную физику, рассеяние ядер, кварков, а также фундаментальные взаимодействия.

ЦЕРН уже начал работать с IBM над квантовыми компьютерами. Исследователи использовали «квантовую машину опорных векторов», чтобы увидеть, как контролируемое квантовое машинное обучение можно использовать для идентификации событий бозона Хиггса в данных о столкновениях.

Другая группа исследователей успешно смоделировала решеточные калибровочные теории на квантовом компьютере, которые описывают взаимодействие между элементарными частицами, такими как кварки и глюоны.

Прочтите:Что такое квантовое превосходство? И почему это важно?

В целом квантовые вычисления делают успехи в различных областях, от физики многих тел до молекулярной энергетики. Это нарушит существующие методы и позволит исследователям решать проблемы, которые они никогда не пытались решить раньше.