Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.



26.08.2021

Firma Fortinet rozszerzyła...

Firma Fortinet rozszerzyła ofertę o usługę FortiTrust, która dołączyła do innych usług...
26.08.2021

Aplikacje biznesowe

Ready_™ AppStore
26.08.2021

Automatyzacja chmur...

Integracja z Red Hat Ansible
26.08.2021

Backup kodu źródłowego

GitProtect.io dostępny na Github
26.08.2021

Wsparcie pracy hybrydowej

Zdalny SD WAN
26.08.2021

Nowy monitor Philips 498P9Z

Nowy monitor Philips 498P9Z to model wyposażony w 49-calowy, zakrzywiony panel VA o...
26.08.2021

Wytrzymały punkt dostępowy

D-Link DIS-2650AP
26.08.2021

Ekonomiczne dyski

SSD bez DRAM
26.08.2021

Petabajty pojemności

Serwery QNAP

Zastosowania komputerów kwantowych

Data publikacji: 26-08-2021 Autor: Adam Kamiński

Mimo że nie ma jeszcze możliwości eksploatacji pełnego potencjału komputerów kwantowych w ich obecnej fazie rozwoju, połączenie mocy kwantu z klasycznym computingiem może znaleźć zastosowanie w wielu gałęziach naszego życia. O mocy obliczeń kwantowych mówi się już od ponad 30 lat, ale pytaniem pozostaje, czy kiedykolwiek uda się je wykorzystać do czegoś prawdziwie pożytecznego i czy warto w nie inwestować?

 

Przykłady z fantastyki naukowej przyzwyczaiły nas do wykorzystania dokonań w zakresie mechaniki kwantowej do zastosowań równie niewiarygodnych jak teleportacja czy podróże w czasie. Choć ta pierwsza nie jest wykluczona, obecnie mówi się raczej o użyciu komputerów kwantowych do problemów dla nich odpowiednich. W szczególności można tutaj wymienić kwantowe uczenie maszynowe, rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych bądź projektowania leków oraz materiałów. Czy istnieją rzeczywiste zastosowania technologii obliczeń kwantowych lub jej pochodne, które ludzie dobrze teraz wykorzystują?

 

> OPTYMALIZACJA

Jedną z dziedzin, w których komputery kwantowe znacznie lepiej sobie radzą niż binarne, jest optymalizacja. Optymalizacja to próba znalezienia najlepszego rozwiązania spośród wszystkich możliwych rozwiązań. Rozsadzenie dziesięciorga ludzi przy stole generuje 10! (dziesięć silnia) konfiguracji, czyli 3 628 800 możliwych ustawień. A zwiększenie liczby gości tylko o jednego daje już 39 916 800 możliwości (11!). Klasyczny sposób przeprowadzania obliczeń wymaga wykonywania ich po kolei, jedno po drugim, co z rosnącymi wykładniczo wynikami stwarza coraz większy problem do rozwiązania klasycznemu komputerowi. Zatem możliwość wykonywania operacji jednocześnie na wszystkich zmiennych daje ogromny potencjał i szansę na znajdowanie rozwiązania znacznie szybciej. To samo tyczy się wyboru najlepszej drogi. Jeśli damy klasycznemu komputerowi zadanie znalezienia wyjścia z labiryntu, będzie on obliczał prawdopodobne ścieżki jedna po drugiej, do momentu znalezienia właściwej. Komputer kwantowy oblicza wszystkie ścieżki jednocześnie i zgłasza rozwiązanie po znalezieniu właściwej ścieżki.

Logistyka

Od ponad dwóch dekad zaawansowane systemy komputerowe dają nadzieję na rozładowanie rosnącego natężenia ruchu w dużych miastach. Obecnie systemy nawigacyjne mogą z łatwością proponować poszczególnym pojazdom najkrótszą drogę do dowolnego miejsca pod względem odległości lub czasu, biorąc pod uwagę bieżący ruch. Ale te obliczenia nie mogą uwzględniać wyborów nawigacyjnych innych kierowców, więc gdy system nakazuje pojazdom zmianę trasy wokół zatoru, może utworzyć kolejną kaskadę korków, kierując zbyt duży ruch przez wąskie gardła. Ponieważ ruch w dużych miastach jest bardzo złożony ze względu na dużą liczbę użytkowników dróg, konwencjonalna moc obliczeniowa potrzebna do optymalizacji jego przepływu jest zbyt duża.

Technologia kwantowa stanowi ekscytujące osiągnięcie dla branży logistycznej, ponieważ pozwala na rozwiązanie powracającego problemu komiwojażera (ramka Problem komiwojażera), który staje się coraz bardziej kłopotliwy w złożonym środowisku. Pierwszy na świecie projekt pilotażowy dotyczący optymalizacji ruchu drogowego – wspólna inicjatywa producenta samochodów Volkswagen i przewoźnika Carrisa – rozpoczął się 4 listopada 2019 r. w Portugalii. Podczas cyfrowej konferencji Web Summit w Lizbonie Volkswagen zademonstrował pierwsze udane, rzeczywiste wykorzystanie obliczeń kwantowych do optymalizacji trasowania ruchu – Quantum Routing (kwantowe trasowanie). Dziewięć autobusów komunikacji miejskiej pod nazwą Quantum Shuttle zawiozło gości z lotniska na miejsce konferencji w centrum miasta, pokonując 26 przystanków. Algorytm – korzystając z systemu zarządzania ruchem, zasilanego przez komputer kwantowy D-Wave – obliczał najszybszą trasę dla każdego autobusu we flocie i optymalizował ją w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Dzięki tabletom w każdym autobusie kierowcy byli w stanie ominąć wąskie gardła na trasie, unikając korków, zanim jeszcze się pojawiły. System połączył klasyczne (niekwantowe) uczenie maszynowe do przewidywania przepływu ruchu i optymalizacji rozkładu pojazdów, tak aby jego zmiany minimalizowały wpływ na ruch w innych miejscach. W zależności od liczby lokalizacji dzisiejsze superkomputery mogą potrzebować nawet tysiąca lat na rozwiązanie tego typu problemów.

System Volkswagena opiera się na wyżarzaczu kwantowym D-Wave, innym rodzaju maszyny niż uniwersalne komputery kwantowe opracowywane przez pozostałe firmy, w tym Google. Wyżarzacze kwantowe mogą rozwiązać tylko bardzo specyficzne problemy dystrybucyjne, a optymalizacja ruchu może być jednym z nich. Największym wyzwaniem jest szybkie rozwiązanie problemu dystrybucji pojazdów z uwzględnieniem wszystkich innych pojazdów w ruchu drogowym. Szybkość obliczeniowa wyżarzaczy kwantowych D-Wave w tym właśnie obszarze zastosowań znacznie skraca czas potrzebny na obliczenia predykcyjne.

Nawigacja

Skoro już mowa o nawigacji, to komputery kwantowe mogą się jej przysłużyć jeszcze w inny sposób. System GPS nie może działać wszędzie na świecie, zwłaszcza pod wodą. Komputer kwantowy wymaga, aby atomy były przechłodzone i zawieszone w stanie, który czyni je szczególnie wrażliwymi. Chcąc to wykorzystać, zespoły naukowców starają się opracować rodzaj akcelerometru kwantowego, który mógłby dostarczać bardzo precyzyjnych danych dotyczących ruchu. Jeden z obiecujących projektów pochodzi z francuskiego Laboratoire de Photonique, Numérique et Nanosciences. Badacze próbują zbudować hybrydowy komponent, który łączy akcelerometr kwantowy z klasycznym, a następnie wykorzystuje filtr górnoprzepustowy do odjęcia danych klasycznych od danych kwantowych. Rezultatem, gdyby się to udało, byłby niezwykle precyzyjny „kompas kwantowy”, który wyeliminowałby błąd systematyczny i dryfty współczynnika skali powszechnie współwystępujące w komponentach żyroskopowych.

 

> MODELOWANIE

Kolejną dziedziną, w której klasyczne obliczenia zawodzą lub trwają zbyt długo, są różnego rodzaju symulacje i modelowanie (świata natury). Komputery kwantowe mogą służyć jako wydajne narzędzie do modelowania złożonych obiektów. Symulacje to dzisiaj główny „konsument” mocy obliczeniowej największych i najszybszych superkomputerów.

Szczególnym obszarem jest chemia i jej gałąź – farmakologia. Superkomputery pozwalają skrócić czas poszukiwania nowych leków poprzez modelowanie nowych związków na długo, zanim zostaną faktycznie zsyntetyzowane w laboratoryjnej kolbie. Dzisiaj wymaga to jednak teraflopsów i megawatów mocy w superkomputerach. Zasymulowanie jednej molekuły siarczku żelaza w enzymie nitrogenazy (katalizatora w tworzeniu amoniaku, który jest ważnym składnikiem farmaceutycznych nawozów spożywczych) składającej się z czterech atomów żelaza i czterech atomów siarki wyczerpuje możliwości nawet największych superkomputerów. Dlaczego jest to takie trudne? Aby właściwie odtworzyć to, co się dzieje w tej cząsteczce, algorytm musi uwzględnić wszystkie informacje o jej konfiguracji energetycznej: każde odpychanie elektron–elektron i każde przyciąganie elektronów w jądrach, a trudność ta rośnie wykładniczo z każdym dodatkowym atomem w molekule. Każdy elektron wywiera siłę elektrostatyczną na każdy inny elektron, więc kiedy dodamy kolejny, należy ponownie obliczyć wszystkie energie elektronów. Opisanie stanu energetycznego tak prostej molekuły, jaką jest kofeina, która zawiera 24 atomy, na klasycznym komputerze zajęłoby 1048 lub inaczej ok. 2160 bitów. Szacuje się, że liczba atomów na Ziemi to między 1049 a 1050. Przeniesienie tych symulacji na obliczenia kwantowe daje szansę znaczącego przyspieszenia całego procesu opracowania nowych substancji chemicznych (nawozów sztucznych, środków ochrony roślin itd.).

Komputery kwantowe mogą pozwolić nam również na lepsze zrozumienie procesów zachodzących w naturze. „Chaos” superpozycji znacznie lepiej oddaje sposób powstawania chociażby mutacji w DNA, a więc i rozwoju chorób, jak i ewolucji. Obliczenia kwantowe już dziś próbuje się wykorzystać do tworzenia nowych leków. W czołowych badaniach nad zwalczaniem chorób, takich jak alzheimer i stwardnienie rozsiane, naukowcy wykorzystują oprogramowanie modelujące zachowanie sztucznych przeciwciał na poziomie molekularnym. W czerwcu 2017 r. firma neurobiologiczna Biogen rozpoczęła współpracę z firmą konsultingową Accenture i firmą badawczą QC 1QBit, aby opracować nowy model symulacji molekularnej wykonywalny na klasycznych platformach, a także obecnych i przyszłych platformach kwantowych. Ich nadzieją jest modelowanie naturalnych procesów neurodegeneracyjnych ludzkiego mózgu w celu opracowania metod leczenia zwalczających wszelkie formy demencji.

Branża lotnicza również znajdzie zastosowanie dla symulacji kwantowych. Modelowanie za pomocą komputera kwantowego np. cząsteczek powietrza uderzających o powierzchnię samolotu przyspiesza badania w dziedzinie aerodynamiki, ponieważ dzięki temu nie zachodzi konieczność tworzenia za każdym razem modelu samolotu w lotniczych laboratoriach. Możliwość symulacji zachowań cząstek w skali atomowej pozwala na badania in silico (za pomocą komputera, łac. w krzemie) z dziedziny inżynierii materiałowej – dla Boeinga może być to przydatne np. w tworzeniu lżejszych materiałów do budowy skrzydeł samolotów, natomiast w przypadku firm z branży energetycznej do tworzenia bardziej wydajnych, niskoemisyjnych urządzeń do produkcji energii elektrycznej. Zastosowań jest znacznie więcej: materiały medyczne, mogące zastępować ubytki kości i narządów, półprzewodniki nowej generacji, które pozwolą na dalszą miniaturyzację obwodów elektronicznych bez narastania problemów z chłodzeniem – ich właściwości można zbadać za pomocą obliczeń kwantowych na długo przedtem, zanim zostaną zsyntetyzowane. To wszystko wyłącznie dzięki symulacjom.

Kolejnym wielkim beneficjentem kwantów jest sektor finansowy. Optymalizację i modelowanie łączy to, że obliczenia z nimi związane cechują się wzrostem wykładniczym. Dwa fundamentalne kwantowe efekty – superpozycja i splątanie, o których była mowa w poprzedniej części artykułu – pozwalają naukowcom wierzyć, że quantum computing umożliwi im rozwiązanie niektórych z tych problemów, których nie mogą rozwiązać za pomocą klasycznych komputerów. Dzięki technologii kwantowej możliwe będzie optymalizowanie portfela inwestycji za pomocą o wiele doskonalszego procesu symulacji zachowań rynku finansowego metodą Monte Carlo. Dzięki wysokiej mocy obliczeniowej i możliwości wielopłaszczyznowej, jednoczesnej symulacji nieograniczonej liczby czynników instytucje finansowe będą mogły minimalizować ryzyko inwestycyjne. W Barclays, globalnym dostawcy usług finansowych, działa już wewnętrzna grupa robocza do spraw obliczeń kwantowych, która intensywnie pracuje z kubichmurą IBM-u.

Modelowaniu mogą podlegać również kwestie kluczowe w skali globalnej, jak np. zmiany klimatyczne. Komputery kwantowe pozwolą przewidywać ich przebieg oraz tworzyć scenariusze, które je odwrócą, a przynajmniej spowolnią lub ograniczą ich skutki. I znajdą nowe źródła energii – modelowanie zachowania plazmy w kontrolowanej syntezie termojądrowej, jaka zachodzi w tokamakach i stellaratorach, pozwoliłoby wreszcie okiełznać fuzję jądrową, aby dała ludzkości bezpieczną i czystą energię.

 

[...]

 

Autor jest testerem oprogramowania i entuzjastą technologii rozproszonych rejestrów. Redaktor „IT Professional”.

Pełna treść artykułu jest dostępna w papierowym wydaniu pisma.

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2019 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"