Det er mye hype om kvantedatabehandling – om hvordan det er et spennende felt og revolusjonerende hvordan vi løser komplekse problemer i ulike bransjer. Begge utsagnene stemmer da kvanteberegning representerer en ny måte å behandle informasjon på.
Organisasjoner over hele verden bruker betydelige ressurser på utviklingen av kvantedatabehandlingsteknologier på grunn av deres evne til å vurdere mange muligheter og tilby potensielle løsninger på komplekse problemer.
Innholdsfortegnelse
Hva er Quantum Computing?
Kvanteberegning er et informatikkfelt basert på kvantefysikkprinsippet (studiet av hvordan atompartikler eksisterer og interagerer med hverandre). Den forklarer oppførselen til materie og energi på atom- og subatomært nivå.
Kvantedatamaskiner bruker kvantebiter eller qubits (uttales cue-bits), som kan eksistere samtidig i flere tilstander. Denne egenskapen lar kvantedatamaskiner løse problemer som vil ta konvensjonelle datamaskiner en upraktisk mengde tid eller beregningsressurser.
Hvordan fungerer Quantum Computing?
Kvantedatabehandling bruker qubits for å utvikle kvantedatamaskiner som består av kvantesystemer som fotoner og elektroner. De brukes ofte til å utføre beregninger som vanligvis ville være upraktiske for klassiske datamaskiner. I tillegg bruker kvanteberegning kvantelogiske porter for å manipulere qubits og utføre beregninger.
Kvanteporter er analoge med logiske porter som brukes i klassiske datamaskiner, men opererer på kvantebiter – forskere bruker dem til å lage og manipulere superposisjoner og sammenfiltre kvantebiter.
Den streber etter å forbedre databehandlingsevner og løse de komplekse problemene som dagens klassiske datamaskiner ikke kan løse på grunn av deres binære tilnærming og begrensede eksistens i to tilstander – 0 og 1, mens kvantedatabehandling kan anta begge tilstander samtidig.
Forskjellen mellom Quantum Computing og Classic Computing
Forskjellene i kvantedatabehandling og klassisk databehandling ligger i deres databehandlingsevner og hvordan de fungerer. Mens kvanteberegning er basert på kvanteteori.
Klassisk databehandling er basert på binære sifre eller biter, som kan ha verdien av enten 0 eller 1. Kvantedatamaskiner bruker qubits som sin dataenhet. Kvanteberegning kan ta på seg begge verdiene (0s og 1s) samtidig – denne handlingen er kjent som superposisjon. En egenskap som lar kvantedatamaskiner anta to tilstander samtidig.
Når det kommer til kraft, har klassisk databehandling mindre datakraft enn kvantedatabehandling fordi kraften øker basert på 1:1 forhold til de tilgjengelige transistorene. For kvanteberegning øker kraften betydelig basert på antall qubits.
I motsetning til klassisk databehandling, som blant annet kan implementeres med koder skrevet i programmeringsspråk som Java, SQL, PHP, C#, C++ og Python, kombinerer kvantedatabehandling kode, matematikk, fysikk og algoritmer for å tjene dens spesifikke formål.
På grunn av sin komplekse arkitektur, skjørhet og høye utviklings- og implementeringskostnader, er ikke kvantedatabehandling laget som en generell maskin for offentlig bruk, de er designet for et spesifikt formål og brukstilfelle. På den annen side er klassiske datamaskiner utbredt og lett tilgjengelig.
Kvantedatamaskiner har høyere feilprosent enn klassisk databehandling og krever ekstra forsiktighet, for eksempel å holdes i et ultrakaldt rom for å regulere varmen. I motsetning til dette kan klassiske datamaskiner fungere ved romtemperatur.
Når det gjelder brukervennlighet, er kvantedatabehandling egnet for komplekse oppgaver som simulering, optimalisering, maskinlæring og andre ressurskrevende operasjoner. Klassisk databehandling er egnet for oppgaver som tekstbehandling, regnearkberegninger og andre ikke-ressurskrevende oppgaver.
Fordeler med Quantum Computing
Fordelene med kvanteberegning er enorme når de brukes riktig. Vi analyserte de beste merittene nedenfor.
- Hastighet: De kan behandle data tusen ganger raskere enn konvensjonelle datamaskiner.
- Sikkerhet: Algoritmen kan brukes til å forbedre digital kryptering og beskytte en organisasjons IT-infrastruktur.
- Evne til å løse komplekse problemer: I 2019 hevdet Google at Sycamore – en 54-qubit-prosessor – utførte en beregning som ville ta verdens raskeste superdatamaskin 10 000 år å fullføre på 200 sekunder.
- Forbedre svindeldeteksjon: Finansinstitusjoner kan bruke kvantedatabehandling for å lage bedre handelssimulatorer, designe effektive investeringsporteføljer og forbedre svindeloppdagelsen.
- Forskning: Det hjelper forskere med å utvikle bedre modeller og tilnærminger for å løse problemer i ulike bransjer, for eksempel legemiddelforskning i helsevesen og kjemisk oppdagelse i produksjon.
Funksjoner ved Quantum Computing
Følgende er nøkkelfunksjonene til kvanteberegning.
Superposisjon
Evnen til kvantesystemer til å eksistere samtidig i en rekke stater er kjent som superposisjon. Klassiske datamaskiner kan bare eksistere i én tilstand om gangen (0 eller 1), noe som betyr at de mangler superposisjonsevne.
Forviklinger
Entanglement oppstår når to qubits er koblet sammen, og tilstanden til en partikkel påvirker den andre, selv om de er miles fra hverandre. Det brukes ofte til å lage et kvantenettverk, slik at kvantedatamaskiner kan dele informasjon.
Interferens I kvantesystemer er interferens et biprodukt av superposisjon. Det er et bølgefenomen som oppstår når subatomære partikler samhandler med og påvirker.
Det kan enten være konstruktivt (når bølgene forsterker hverandre eller forsterker det riktige svaret) eller destruktivt (når de kansellerer hverandre).
Dekoherens
Kvantesystemer er skjøre og følsomme for omgivelsene; forstyrrelser fra deres miljøer kan føre til at kvanteatferden til qubits forfaller – noe som gjør at de mister kvantekapasiteten.
For eksempel kan støy føre til at qubits faller ut av superposisjon. Ikke bare det, selv temperaturendringer kan påvirke ytelsen. Derfor behovet for å holde det i et sterkt regulert og kontrollert miljø.
Begrensninger og utfordringer ved kvanteberegning
Mens kvantedatabehandling tilbyr mange fordeler, har den også noen ulemper som er verdt å nevne.
- Dekoherens: I motsetning til klassiske datamaskiner er kvantedatamaskiner følsomme for støy. Forstyrrelser kan føre til at den faller ut av superposisjon før den kan fullføre oppgavene sine.
- Krever en spesialist: På grunn av kompleksiteten krever det et mangfoldig utvalg av kvantespesialister.
- Kvantefeilkorreksjon: Det vil sannsynligvis skje feil under databehandling, noe som fører til tvilsomme utdata. Et feiltolerant kvantesystem er nødvendig for å motstå forstyrrelser fra omgivelsene.
Virkelige applikasjoner og bruk av kvantedatabehandling
#1. Finansiell modellering
Finansmarkedet er volatilt og svært uforutsigbart. Med kvanteberegning kan finansielle organisasjoner simulere finansielle systemer og bruke teknologien til å modellere investeringer basert på forventet avkastning.
Den kan også brukes i aspektene porteføljeoptimalisering, risikoreduksjon og styring, pluss opsjonsprising. De som utfører høyvolumstransaksjoner kan utnytte kvantedatabehandling for å forutsi markeder og analysere den globale finansøkonomien.
#2. Logistikkoptimalisering
Kvantedatamaskiner utmerker seg når det gjelder å samle inn sanntidsdata for å optimalisere forsyningskjedelogistikk, inventar og transport. Organisasjoner må kontinuerlig beregne og omkalkulere optimale ruter for trafikkstyring, flåteoperasjoner, flykontroll, frakt og distribusjon – dette er mulig med klassisk databehandling.
Men for store organisasjoner med komplekse forsyningskjedebehov, kan denne prosessen bli ressurskrevende, og kvantedatabehandling kan være i stand til å redde situasjonen.
#3. Bedre batterier
Med elektriske kjøretøyer (EV-er) i ferd med å bli vanlig i samfunnet vårt, bruker produsenter kvanteberegningsevne for å simulere oppførselen til molekyler og materialer og forstå litiumforbindelser og batterikjemi for å optimere batterienes levetid.
Bortsett fra elbiler, har kvantedatabehandling også applikasjoner innen fornybar energilagring og mobile enheter.
#4. Produksjon
Kvantedatabehandling brukes til å forbedre mange aspekter ved produksjon. En ekspertinnsikt utgitt av IBM Institute for Business Value delte opp kvantedatabehandlingsbruk i produksjon i fire kategorier.
Oppdage
- Kjemi
- Materialvitenskap
- Fysikk av kondensert stoff
Design
- Endelig forskjellsanalyse
- Strukturanalyse Hydro/aerodynamikk
Kontroll
- Optimalisering
- Maskinlæring
- Klassifisering
Forsyning
- Forsyningskjede
- optimalisering
- Risikomodellering
De som tar i bruk kvantedatabehandling på disse nøkkelområdene vil få en avgjørende fordel, da det vil bidra til å redusere produksjonskostnadene og øke produksjonshastigheten.
#5. Utvikling av klimamodeller
Kvantedatabehandling kan bidra til å løse vedvarende bærekraftsproblemer som klimaendringer. I følge rapporten fra Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) må klimagassutslippene reduseres betydelig før 2025 for å unngå store klimakatastrofer. Kvanteberegning kan brukes til å redusere klimapåvirkningen.
Ammoniakkproduksjon bidrar med mellom 1 og 2 % av de globale karbondioksidutslippene – kvanteberegning kan bidra til å utvikle alternativ ren energi, for eksempel bedre batterier for elektriske kjøretøy, solenergi og mer, for å lette prosessen med jordavkarbonisering. Det kan også legge til rette for modellforbedringer i klima- og værvarsling samt nettstyring.
#6. Bilindustri
Bilindustrien tar raskt i bruk kvantedatabehandlingsteknologi, dette er tydelig i partnerskap mellom kvantedatabedrifter og bilprodusenter, inkludert D-Wave Systems og Volkswagen; Zapata Computing og Bosch; og til og med IBM Quantum og Mercedes-Benz.
Produsenter av originalutstyr (OEM) ønsker å utnytte kvantedatabehandling for ruteoptimalisering og forbedre materialets holdbarhet.
#7. Flyutvikling
Luftfartsselskaper kan utnytte kvantedatabehandling for mange prosesser, fra optimalisering av flyplaner til flymodellering og digitalisering. Airbus, et romfartsselskap som designer, produserer og selger kommersielle fly, investerte i IonQ, Q-CTRL og QC Ware for å utnytte kvanteteknologier for å utvikle komplekse flymodeller.
#8. Legemiddelutvikling
Klassiske datamaskiner brukes for tiden til å kjøre hundrevis av millioner av molekylære simuleringer, men det er en grense for molekylstørrelsen de kan beregne. Kvantedatabehandling lar forskning og utvikling simulere store og komplekse molekyler for å forbedre dataassistert medikamentoppdagelse (CADD).
McKinsey & Company rapporterte i 2021 at pharma bruker omtrent 15 prosent av salget på FoU, som utgjør over 20 prosent av de totale FoU-utgiftene i alle bransjer over hele verden.
Denne investeringen hjelper delvis den farmasøytiske industrien med å finne effektive måter å utvikle mikromolekyler og makromolekyler for å hjelpe til med å kurere sykdommer og sykdommer. Med kvantedatabehandling kan forskere mislykkes raskt og akselerere utviklingen av legemidler med større sjanse for suksess.
#9. Maskinlæring
Kvantedatamaskiners evne til å behandle store og komplekse data gjør dem til en god kandidat for maskinlæring. Kvantemaskinlæring er et fagområde som integrerer kvantealgoritmer med maskinlæringsprogrammer.
Kvantealgoritmer kan ha en polynomisk eller superpolynomiell (eksponensiell) hastighet opp, noe som forbedrer beregningshastigheten. Med kvantemaskinlæring kan datautøvere utvikle raskere og mer avanserte algoritmer, løse komplekse datamønstre og fremme utviklingen av datasynsapplikasjoner og forsterkende læring.
Læringsressurser: Quantum Computing
For videre læring anbefaler vi følgende ressurser.
#1. Dans med Qubits
Forfattet av Robert S. Sutor, denne boken forklarer hvordan kvanteberegning fungerer og gjelder for vitenskapelig databehandling og AI. Dancing with Qubits dekker forskjellene mellom klassisk og kvantedatabehandling og beskriver brukstilfellene i ulike bransjer.
Leserne vil også lære begreper som superposisjon, sammenfiltring og interferens, samt kretser og algoritmer. Denne ressursen vil lære deg om det grunnleggende og essensielle innen kvantedatabehandling.
#2. Quantum Computing: En anvendt tilnærming
Skrevet av administrerende direktør i SandboxAQ (Jack D. Hidary), et kvanteteknologiselskap – dette materialet kombinerer teorien og det praktiske ved kvantedatabehandling, inkludert praktisk kode.
Boken har tre deler: Del én dekker grunnleggende kvanteberegning og kvantekretser, den andre delen forklarer kvanteberegningsalgoritmer og gir kode på gjeldende kvanteberegningsmetoder, og del tre dekker de matematiske aspektene ved kvanteberegning.
#3. Kvantedatabehandling for alle
Nybegynnere som leter etter altomfattende materiale vil finne denne ressursen fordelaktig. Den dekker det grunnleggende om kvanteberegning og forklarer nøkkelkomponentene, for eksempel qubits, entanglement og kvanteteleportering.
Forfatteren av denne boken, Chris Bernhardt, forenkler matematikken bak kvantedatabehandling og forklarer også hvordan kvantedatamaskiner er bygget, noe som gjør det enkelt for de som er nye med kvantedatamaskiner å forstå prosessen med å utvikle systemene.
Konklusjon
Selskaper som Google, IBM og Microsoft leder innovasjonen av kvantedatabehandlingsløsninger – universiteter er heller ikke etterlatt. Mangelen på kvanteberegningsspesialister bidrar til den langsomme fremdriften, pluss at kostnadene ved å bygge en kvantedatamaskin er høye, og ikke mange organisasjoner har ressursene som trengs for å lage en.
Mens kvantedatabehandling har mange løfter, er den ikke der ennå. Det vil ta noen år å realisere sitt fulle potensial og bli vanlig som klassiske datamaskiner.
Du kan også lese om Fog Computing.