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科幻电影中的量子计算机究竟有什么用

  世界上最大的公司现在都在启动量子计算项目,政府也在为量子研究倾注资金。对于尚未证明有用的系统,量子计算机肯定会获得很多关注。


  原因是,量子计算机虽然还远未达到成熟阶段,但有望最终迎来一个全新的计算时代--在这个时代,硬件在解决复杂问题时不再是一个制约因素,这意味着一些经典系统需要几年甚至几百年才能完成的计算可以在几分钟内完成。


科幻电影中的量子计算机究竟有什么用


  从模拟新的和更有效的材料到更精确地预测股票市场将如何变化,对企业的影响可能是巨大的。以下是领先的组织目前正在探索的八个量子用例,它们可能从根本上改变整个行业的游戏。


  1. 发现新药


  新药的发现部分依赖于一个被称为分子模拟的科学领域,它包括模拟粒子在分子内相互作用的方式,以尝试并创建一个能够对抗特定疾病的配置。


  这些相互作用是非常复杂的,可以有许多不同的形状和形式,这意味着根据一个分子的结构准确预测它的行为方式需要大量的计算。


  人工操作是不可能的,而且这个问题的规模也太大了,今天的经典计算机无法承担。事实上,预计建立一个只有70个原子的分子的模型将需要经典计算机花费130亿年。


  这就是为什么发现新药需要这么长的时间:科学家们大多采用试验和错误的方法,他们针对一种目标疾病测试成千上万的分子,希望最终能找到一个成功的匹配。


  然而,量子计算机有可能有一天在几分钟内解决分子模拟问题。这些系统被设计为能够同时进行许多计算,这意味着它们可以无缝地模拟构成分子的粒子之间的所有最复杂的相互作用,使科学家能够迅速确定成功的候选药物。


  这将意味着目前平均需要10年才能进入市场的拯救生命的药物可以被更快地设计出来,而且成本效率更高。


  制药公司正在关注:今年早些时候,医疗保健巨头罗氏宣布与剑桥量子计算公司(CQC)合作,以支持解决阿尔茨海默病的研究工作。


  而小型公司也对这项技术感兴趣。例如,合成生物学初创公司Menten AI已经与量子退火公司D-Wave合作,探索量子算法如何帮助设计最终可用作治疗药物的新蛋白质。


  2. 创造更好的电池


  从为汽车提供动力到储存可再生能源,电池已经在支持向更绿色的经济过渡,而且其作用只会越来越大。但它们远非完美:它们的容量仍然有限,它们的充电速度也是如此,这意味着它们并不总是一个合适的选择。


  一个解决方案包括寻找具有更好性能的新材料来制造电池。这是另一个分子模拟问题 -- 这次是对可能成为新电池材料潜在候选人的分子行为进行建模。


  因此,与药物设计类似,电池设计是另一项数据量大的工作,更适合于量子计算机而不是经典设备。


  这就是为什么德国汽车制造商戴姆勒现在与IBM合作,评估量子计算机如何帮助模拟硫磺分子在不同环境中的行为,其最终目标是建造比今天的锂离子电池性能更好、寿命更长、成本更低的锂硫电池。


  3. 预测天气


  尽管今天的尖端超级计算机拥有大量的计算能力,但天气预报--尤其是长距离的天气预报--仍然可能是令人失望的不准确的。这是因为一个天气事件可能有无数种表现形式,而经典设备无法摄取精确预测所需的所有数据。


  另一方面,正如量子计算机可以模拟一个分子内同时发生的所有粒子相互作用以预测其行为一样,它们也可以模拟无数环境因素如何共同形成一场大风暴、飓风或热浪。


  由于量子计算机能够一次性分析几乎所有的相关数据,它们可能会产生比当前天气预报更准确的预测。这不仅有利于计划你的下一次户外活动:它还可以帮助政府更好地准备应对自然灾害,以及支持气候变化研究。


  这个领域的研究比较安静,但合作关系正在出现,以仔细研究量子计算机的潜力。例如,去年,欧洲中程天气预报中心(ECMWF)与IT公司Atos建立了合作关系,包括使用Atos的量子计算模拟器,以探索量子计算如何影响未来的天气和气候预测。


  4. 挑选股票


  摩根大通、高盛和富国银行都在积极调查量子计算机提高银行业务效率的潜力--这一使用案例经常被认为可能带来巨大的财务回报。


  该技术可以通过多种方式支持银行的活动,但其中一种已经显示出前景的方式是将量子计算应用于一种被称为蒙特卡洛模拟的程序。


  蒙特卡洛操作包括根据相关资产的价格如何随时间变化对金融资产进行定价,这意味着有必要考虑到不同期权、股票、货币和商品的内在风险。该程序本质上归结为预测市场将如何演变--随着相关数据量的增加,这项工作变得更加准确。


  根据高盛与量子计算公司QC Ware共同进行的研究,量子计算机前所未有的计算能力可以将蒙特卡洛计算的速度提高1000倍。更有希望的消息是,高盛的量子工程师现在已经调整了他们的算法,能够在量子硬件上运行蒙特卡洛模拟,而量子硬件可能在短短五年内就可以使用。


  5. 处理语言


  几十年来,研究人员一直试图教会经典计算机如何将意义与单词联系起来,以尝试并理解整个句子。鉴于语言的性质,这是一个巨大的挑战,它作为一个交互式网络发挥作用:一个句子往往要作为一个整体来解释,而不是每个单独的单词的意义的 "总和"。而且这还没有考虑到讽刺、幽默或内涵。


  因此,即使是最先进的自然语言处理(NLP)经典算法也很难理解基本句子的含义。但是,研究人员正在调查量子计算机是否更适合将语言表示为网络--因此,以更直观的方式处理它。


  这个领域被称为量子自然语言处理(QNLP),是剑桥量子计算公司(CQC)的一个关键重点。该公司已经通过实验表明,句子可以在量子电路上被参数化,其中的词义可以根据句子的语法结构被嵌入。最近,CQC发布了lambeq,这是一个用于QNLP的软件工具箱,可以将句子转换成量子电路。


  6. 帮助解决旅行推销员问题


  一个推销员得到了一份他们需要访问的城市名单,以及每个城市之间的距离,他必须想出一条能节省最多的旅行时间和花费最少的路线。虽然听起来很简单,但 "旅行推销员问题 "是许多公司在试图优化其供应链或送货路线时面临的一个问题。


  推销员名单上每增加一个新城市,可能的路线数量就会成倍增加。在跨国公司的规模中,可能要处理数百个目的地、几千个车队和严格的最后期限,这个问题变得太大,古典计算机无法在任何合理时间内解决。


  例如,能源巨头埃克森美孚公司一直在尝试优化穿越海洋的商船的日常航线--也就是5万多艘船,每艘船携带多达20万个集装箱,运输总价值达14万亿美元的货物。


  已经有一些经典的算法来应对这一挑战。但鉴于要探索的可能路线数量巨大,这些模型不可避免地要借助于简化和近似。因此,埃克森美孚公司与IBM合作,研究量子算法是否能做得更好。


  量子计算机能够同时进行多项计算,这意味着它们可以串联运行所有不同的路线,使它们能够比经典计算机更快地发现最优化的解决方案,因为经典计算机必须按顺序评估每个选项。


  埃克森美孚公司的结果似乎很有希望:模拟表明,一旦硬件得到改善,IBM的量子算法可以提供比经典算法更好的结果。


  7. 减少拥堵


  优化城市中交通信号灯的时间,使其能够适应等待的车辆数量或一天中的时间,可以在很大程度上平滑车辆的流动,避免在繁忙的十字路口出现拥堵。


  这是经典计算机发现的另一个难题:变量越多,在找到最佳解决方案之前,系统必须计算的可能性就越多。但就像旅行推销员问题一样,量子计算机可以同时评估不同的方案,更快地达到最理想的结果。


  微软一直在与丰田通商和量子计算初创公司Jij一起研究这个用例。研究人员已经开始在一个模拟的城市环境中开发量子启发的算法,目的是减少拥堵。根据实验的最新结果,该方法可以使交通等待时间减少20%。


  8. 保护敏感数据


  现代密码学依靠算法产生的密钥对数据进行编码,这意味着只有被授予密钥的各方才有办法对信息进行解密。因此,风险是双重的:黑客可以截获密码学密钥来破译数据,或者他们可以使用强大的计算机来试图预测由算法生成的密钥。


  这是因为经典的安全算法是确定性的:一个给定的输入将总是产生相同的输出,这意味着只要有适当的计算能力,黑客就可以预测结果。


  这种方法需要极其强大的计算机,并不被认为是密码学的近期风险。但是,硬件在不断改进,安全研究人员越来越多地警告说,在未来的某个时候,将需要更安全的密码学密钥。


  因此,加强密钥的一个方法是使其完全随机和不符合逻辑 -- 换句话说,在数学上无法猜测。


  而事实证明,随机性是量子行为的一个基本部分:例如,组成量子处理器的粒子以完全不可预测的方式行事。因此,这种行为可以被用来确定密码学密钥,即使是用最强大的超级计算机也不可能进行反向工程。


  随机数生成是量子计算的一个应用,已经接近商业化。例如,总部位于英国的初创公司Nu Quantum正在完成一个系统,该系统可以测量量子粒子的行为,生成随机数流,然后可以用来建立更强大的密码学密钥。


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