Quantum: Krav, der løser 3,854-variable optimeringsproblem på 6 minutter for BMW

LEESBURG, Va., 20. juli 2021 – Quantum Computing Inc. (QCI) annoncerede i dag, at det har løst et optimeringsproblem med over 3,800 variabler på seks minutter ved at anvende en ny kvantehardwareteknologi kaldet Entropy Quantum Computing (EQC) på BMW Vehicle Sensorplaceringsudfordring. Problemet bestod af 3,854 variabler og mere end 500 begrænsninger. Til sammenligning kan nutidens Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) computere behandle cirka 127 variabler til et problem af lignende kompleksitet.

2021 BMW Group og Amazon Web Services (AWS) Quantum Computing Challenge inkluderede en brugssag om køretøjssensorplacering, der udfordrede deltagerne til at finde optimale konfigurationer af sensorer til et givet køretøj, som ville give maksimal dækning (dvs. opdage forhindringer i forskellige kørescenarier) som minimum koste. Selvom QCI placeret som en 2021-finalist, leverede dets 2022-opkøb af kvantefotoniksystemvirksomheden QPhoton en kraftfuld suite af nye kvantehardwareteknologier, inklusive EQC. Som et resultat præsenterede QCI i dag BMW for en 2022-løsning: en overlegen sensorkonfiguration bestående af 15 sensorer, der giver 96% dækning ved hjælp af QCI's kvantehardware og -software.

EQC'en kørte over 70 gange hurtigere end QCI's 2021 hybride DWave-implementering. Selvom hastigheden i sig selv er bemærkelsesværdig, tillod systemets stabilitet virksomheden at køre problemet gentagne gange og iterativt, hvilket demonstrerede dets anvendelighed til forretningsapplikationer.

"Vi er meget stolte over at have opnået, hvad vi mener er et vigtigt skelsættende resultat i udviklingen af ​​kvante," sagde Bob Liscouski, CEO for QCI. "Vi mener, at dette beviser, at innovative kvantecomputerteknologier kan løse reelle forretningsproblemer i dag. Hvad der er endnu mere væsentligt er kompleksiteten af ​​det løste problem. Dette var ikke kun et rudimentært problem for at vise, at kvanteløsninger vil være mulige en dag; dette var et meget reelt og betydeligt problem, hvis løsning potentielt kan bidrage til at accelerere realiseringen af ​​den autonome køretøjsindustri i dag."

Historisk set har kommercielt tilgængelige QPU-arkitekturer kun været i stand til at behandle problemer med minimale variable størrelser på grund af det begrænsede antal qubits, der er tilgængelige til at repræsentere problemvariabler. Disse systemer lider også nogle gange af væsentlige fejl i behandlingen samt stabilitets- og kalibreringsproblemer, hvilket yderligere begrænser deres kommercielle levedygtighed på dagens marked. I modsætning hertil kan QCI's EQC behandle beregninger over et rum med mange variabler med kohærens, hvilket giver kraftfulde kvanteløsninger til problemer i den virkelige verden.

EQC opererer efter kvantefysikkens mest fundamentale principper, især dets målepostulat, hvor bølgefunktionen af ​​et kvantesystem vil kollapse til en bestemt egentilstand på grund af dets interaktion med et måleapparat eller, i store træk, det omgivende miljø. Men mens eksisterende kvanteberegningsarkitekturer skal fungere på lukkede kvantesystemer under ekstreme krav for at berolige virkningerne af miljøet, opererer EQC på åbne kvantesystemer, der omhyggeligt kobler et kvantesystem til et konstrueret miljø, så dets kvantetilstand er kollapset for at repræsentere et problems ønskelige løsning.