12 лучших применений квантовых вычислений

Ученые по всему миру продвигают квантовые компьютеры вперед, пытаясь создать самую мощную технологию квантовых вычислений. Технологические гиганты, включая Google и IBM, борются за квантовое превосходство.

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 все более масштабными и сложными, нам понадобятся более эффективные вычислительные архитектуры, чтобы обеспечить работу 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 долю Северной Америки и Европы будет приходиться более 78% рынка квантовых вычислений.

Это не значит, что квантовые системы заменят сегодняшние 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 применений квантовых вычислений из огромных возможностей. Это даст вам лучшее представление о том, для чего предназначены квантовые компьютеры.

12. Прогноз погоды

Квантовые компьютеры могут быть использованы для составления карт чрезвычайно сложных погодных условий. В отличие от нынешних погодных систем, они способны давать прогнозы для небольших, более специфических регионов, помогая фермерам лучше подготовиться к изменениям погоды и помогая авиакомпаниям свести к минимуму перебои в работе.

IBM инвестирует значительные средства в системы прогнозирования погоды. Они сотрудничают с компанией The Weather Company, Национальным центром атмосферных исследований и Корпорацией атмосферных исследований Университета США с целью создания более совершенной модели, 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 формирование отдельных облаков или ветровых вихрей.

11. Кибербезопасность

Квантовые компьютеры смогут решить многие проблемы, которые почти невозможно решить современным машинам. Это включает в себя взлом алгоритмов шифрования, которые защищают инфраструктуру интернета и конфиденциальные данные.

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

Конечно, возможности квантовых вычислений также можно использовать для разработки надежных систем шифрования. Многие компании, включая Microsoft и Google, уже начали работу 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 батареи 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 сделать более мощные, недорогие батареи, которые могли бы работать дольше, чем существующие, 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), используя 21-кубитный квантовый компьютер.

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. Солнечная энергия

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 печатаемые квантовые точки, обеспечивающие эффективность преобразования энергии более чем на 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 в себе атмосферный азот с водородом при высоких температурах и чрезвычайно высоких давлениях. Этот процесс потребляет огромное количество энергии и высвобождает много парниковых газов.

Если бы исследователи детально изучили механизм нитрогеназы и поведение переходных металлов, они могли бы разработать более эффективные катализаторы для производства удобрений, а также ряд других важнейших химических веществ, необходимых в промышленности.

Хорошая новость заключается в том, что квантовые компьютеры однажды смогут моделировать первичный кофактор нитрогеназы (кофактор FeMo), что даст представление о его механизмах. Это поможет химикам создать энергоэффективные производственные процессы для синтеза азотных удобрений.

7. Открытие материала

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.

Она дает возможность моделировать сложные молекулы, а обычные компьютеры - нет. Вместе разработки квантового оборудования и квантовых алгоритмов обещают встряхнуть теоретическую химию.

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

Учитывая последние достижения в области "квантового шумоподавления", мы можем сказать, что материалы следующего поколения могут быть разработаны на квантовых компьютерах, а не вычислять правильные химические свойства методом проб и ошибок.

6. Оптимизация трафика

Квантовые компьютеры позволят смягчить многие проблемы, связанные с увеличением населения и скопления людей на фоне необходимости декарбонизации. Одна из таких проблем - регулирование дорожного движения.

Квантовые технологии позволяют избежать пробок и сократить время ожидания. Это означает, что автобусы и такси не будут путешествовать на большие расстояния без пассажиров, и людям не придется долго ждать своих 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 (велосипеды, автомобили, люди) и дополнять всю систему мобильности города. Они также могут быть реализованы в системе управления воздушным движением для оптимизации маршрутной информации.

Volkswagen - не единственная компания, работающая над "квантовой оптимизацией движения". Почти все производители автомобилей, 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, какая реклама может помочь брендам установить долгосрочные отношения со своими клиентами.

Например, если реклама приятна и заставляет зрителей смеяться или чувствовать себя хорошо, это сформирует сильные связи бренда с общественностью. Скучная или раздражающая реклама, с другой стороны, может быть контрпродуктивной.

D-Wave Systems Inc. (в сотрудничестве с Recruit Communication Ltd) уже применил квантовые вычисления для рекламы, маркетинга и оптимизации коммуникаций. Цель состоит в том, чтобы проанализировать сложные данные за меньшее время и оптимизировать эффективность подбора рекламы для клиентов в области веб-рекламы.

4. Финансовое моделирование

Современные рынки - одна из самых сложных систем в мире. За то время, пока вы будете читать это предложение, хедж-фонды, инвестиционные банки и розничные инвесторы по всему миру будут торговать акциями на сумму более 80 миллионов долларов.

Для институциональных инвесторов очень важно найти правильное сочетание для плодотворного инвестирования, исходя из ожидаемой доходности и связанных с ней рисков, чтобы выжить на рынке. Это включает в себя анализ тысяч факторов, которые могут повлиять на цены акций. Многие инвестиционные банки запускают моделирование методом Монте-Карло на классических компьютерах для подробного анализа, который требует огромных вычислительных ресурсов и времени.

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

В конечном итоге квантовые компьютеры помогут финансовым службам:

• Увеличьте инвестиционную прибыль
• Уменьшить требования к капиталу
• Улучшение идентификации и управления рисками и соблюдением требований
• Открывайте новые инвестиционные возможности.

3. Обнаружение лекарств

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

Рассмотрим дизайн препарата пенициллин, 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.

В индустрии наук о жизни ожидается, что квантовые компьютеры позволят использовать три ключевых варианта, 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

Интеллект, демонстрируемый машинами, основан на принципе извлечения уроков из опыта. Чем больше наборов данных вы используете для обучения ИИ, тем более точным 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. Она распространяется на область исследований, исследующую структурные и методологические сходства между конкретными физическими системами и системами обучения, в частности нейронными сетями.

Было сказано, что искусственный интеллект будет для 21-го века тем же, чем электричество было для 20-го. Мы уже находимся на том этапе, когда ИИ способен создать еще один ИИ, поэтому его значение будет быстро возрастать.

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

Для ускорения разработки компания Google в сотрудничестве с Volkswagen и Университетом Ватерлоо запустила TensorFlow Quantum, библиотеку с открытым исходным кодом для создания прототипов моделей квантового машинного обучения.

1. Физика элементарных частиц

Возможно, наиболее захватывающим и полезным применением 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 дают удивительные данные по одному петабайту в секунду от миллиарда столкновений частиц каждую секунду. Анализ выполняется на одном миллионе процессорных ядер, работающих в 170 центрах обработки данных по всему миру. К 2027 году вычислительная мощность, необходимая для обработки и анализа данных ЦЕРН, увеличится в 50-100 раз.

Вот тут-то и пригодились бы квантовые вычисления. Это позволит физикам моделировать ядерную физику, рассеяние ядер, кварки, 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 может быть использовано 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.

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 раньше не пытались решить.