Det snakkes mye om kvantedatabehandling, og det med god grunn. Dette feltet representerer en revolusjonerende tilnærming til problemløsning i ulike bransjer og er utvilsomt et spennende område i utvikling. Kvanteberegning introduserer en helt ny måte å behandle informasjon på.
Over hele verden investerer organisasjoner betydelige ressurser i utviklingen av kvantedatabehandlingsteknologier. Denne satsingen er drevet av deres kapasitet til å utforske et stort spekter av muligheter og levere potensielle løsninger på kompliserte problemstillinger.
Hva er kvanteberegning?
Kvanteberegning er et datavitenskapelig felt som bygger på prinsippene i kvantefysikken. Kvantefysikk utforsker hvordan atomære partikler eksisterer og interagerer med hverandre, og beskriver atferd av materie og energi på atom- og subatomært nivå.
Kvantemaskiner benytter kvantebiter, eller qubits. En qubit har evnen til å eksistere i flere tilstander samtidig. Denne egenskapen gir kvantedatamaskiner mulighet til å håndtere problemer som ville ta konvensjonelle datamaskiner uforholdsmessig lang tid eller urealistiske mengder beregningsressurser å løse.
Hvordan fungerer kvanteberegning?
Kvanteberegning utnytter qubits for å konstruere kvantedatamaskiner som er sammensatt av kvantesystemer som fotoner og elektroner. Disse systemene brukes ofte til å utføre beregninger som er vanskelige for klassiske datamaskiner. Kvanteberegning benytter også kvantelogiske porter for å manipulere qubits og gjennomføre beregninger.
Kvanteporter fungerer analogt med logiske porter i tradisjonelle datamaskiner. Forskere bruker dem til å skape og kontrollere superposisjoner og sammenfiltre kvantebiter.
Målet er å forbedre databehandlingsevnen og løse komplekse problemer som dagens klassiske datamaskiner ikke klarer å takle. Dette skyldes klassiske datamaskinens binære natur og begrensede eksistens i kun to tilstander, 0 og 1. Kvanteberegning kan derimot eksistere i begge tilstander samtidig.
Forskjellen mellom kvanteberegning og klassisk databehandling
Hovedforskjellene mellom kvante- og klassisk databehandling ligger i deres beregningskapasitet og hvordan de opererer. Kvanteberegning er forankret i kvanteteorien.
Klassisk databehandling baserer seg på binære tall, eller bits, som bare kan ha verdien 0 eller 1. Kvantemaskiner bruker qubits som sin dataenhet. Kvanteberegning kan anta begge verdiene (0 og 1) samtidig, en tilstand kjent som superposisjon. Denne egenskapen gir kvantedatamaskiner muligheten til å eksistere i flere tilstander samtidig.
Når det gjelder datakraft, har klassisk databehandling en mer begrenset kraft enn kvantedatabehandling. Kraften i klassisk databehandling øker i forholdet 1:1 til antall tilgjengelige transistorer. For kvanteberegning øker kraften eksponensielt med antallet qubits.
I motsetning til klassisk databehandling, som kan implementeres ved hjelp av kode skrevet i programmeringsspråk som Java, SQL, PHP, C#, C++ og Python, kombinerer kvantedatabehandling kode, matematikk, fysikk og algoritmer for å oppnå sine spesifikke formål.
På grunn av sin komplekse konstruksjon, sårbarhet og høye utviklings- og implementeringskostnader, er ikke kvantedatabehandling ment for allmenn bruk. De er utviklet for spesifikke formål og bruksområder. Klassiske datamaskiner er derimot utbredt og lett tilgjengelig.
Kvantemaskiner har en høyere feilrate enn klassisk databehandling og krever ekstra forsiktighet. De må for eksempel holdes i et ekstremt kaldt miljø for å regulere temperaturen. Klassiske datamaskiner kan derimot operere ved romtemperatur.
Når det gjelder bruksområder, er kvantedatabehandling best egnet for komplekse oppgaver som simulering, optimalisering, maskinlæring og andre ressurskrevende operasjoner. Klassisk databehandling er mer passende for oppgaver som tekstbehandling, regnearkberegninger og andre mindre krevende operasjoner.
Fordeler med kvanteberegning
Kvanteberegning tilbyr mange fordeler når den brukes korrekt. Nedenfor er en oversikt over noen av de viktigste fordelene.
- Hastighet: Kvantemaskiner kan behandle data tusenvis av ganger raskere enn konvensjonelle datamaskiner.
- Sikkerhet: Algoritmer fra kvanteberegning kan forbedre digital kryptering og styrke IT-infrastrukturen til organisasjoner.
- Løsning av komplekse problemer: I 2019 demonstrerte Google at Sycamore, en 54-qubit prosessor, kunne utføre en beregning som ville tatt verdens raskeste superdatamaskin 10 000 år å fullføre på bare 200 sekunder.
- Forbedret svindeldeteksjon: Finansinstitusjoner kan bruke kvantedatabehandling til å skape mer nøyaktige handelssimulatorer, utvikle effektive investeringsporteføljer og forbedre svindeloppdagelsen.
- Forskning: Kvanteberegning hjelper forskere med å utvikle bedre modeller og tilnærminger for å løse problemer i ulike bransjer, for eksempel legemiddelforskning i helsevesenet og kjemisk oppdagelse i produksjon.
Funksjoner ved kvanteberegning
Nedenfor er de viktigste egenskapene ved kvanteberegning:
Superposisjon
Superposisjon er evnen kvantesystemer har til å eksistere i flere stater samtidig. Klassiske datamaskiner kan bare eksistere i én tilstand om gangen (0 eller 1), noe som betyr at de ikke har superposisjonsevne.
Sammenfiltring
Sammenfiltring oppstår når to qubits blir koblet sammen, og tilstanden til én partikkel påvirker den andre, selv om de er langt fra hverandre. Denne egenskapen brukes ofte til å skape kvantenettverk, slik at kvantedatamaskiner kan dele informasjon.
Interferens: I kvantesystemer er interferens et resultat av superposisjon. Det er et bølgefenomen som oppstår når subatomære partikler samhandler og påvirker hverandre.
Interferens kan være enten konstruktiv (der bølgene forsterker hverandre og fremhever det riktige svaret) eller destruktiv (der de avbryter hverandre).
Dekoherens
Kvantesystemer er sensitive for miljøet; forstyrrelser kan føre til at qubits mister sin kvantekapasitet og atferden forfaller. Støy kan for eksempel føre til at qubits faller ut av superposisjon. Selv temperaturendringer kan påvirke ytelsen. Derfor er det nødvendig å holde systemene i et sterkt regulert og kontrollert miljø.
Begrensninger og utfordringer ved kvanteberegning
Selv om kvanteberegning har mange fordeler, er det også noen ulemper som bør nevnes.
- Dekoherens: I motsetning til klassiske datamaskiner, er kvantedatamaskiner følsomme for støy. Forstyrrelser kan føre til at de mister sin superposisjon før de kan fullføre oppgavene sine.
- Krever spesialkompetanse: På grunn av kompleksiteten i kvanteberegning kreves det spesialister innen feltet.
- Kvantefeilkorreksjon: Det er sannsynlig at feil oppstår under databehandlingen, noe som kan føre til upålitelige resultater. Et feiltolerant kvantesystem er nødvendig for å motstå forstyrrelser fra omgivelsene.
Reelle applikasjoner og bruk av kvanteberegning
#1. Finansiell modellering
Finansmarkedet er volatilt og svært uforutsigbart. Med kvanteberegning kan finansielle organisasjoner simulere finansielle systemer og modellere investeringer basert på forventet avkastning. Det kan også brukes til porteføljeoptimalisering, risikoreduksjon og styring, samt opsjonsprising. De som utfører transaksjoner med høyt volum kan bruke kvantedatabehandling for å forutsi markeder og analysere den globale finansøkonomien.
#2. Logistikkoptimalisering
Kvantemaskiner er utmerket til å samle inn sanntidsdata for å optimalisere forsyningskjeder, logistikk, lager og transport. Organisasjoner må kontinuerlig beregne og justere optimale ruter for trafikkstyring, flåteoperasjoner, flykontroll, frakt og distribusjon. Dette kan gjøres med klassisk databehandling.
For store organisasjoner med komplekse behov i forsyningskjeden, kan imidlertid denne prosessen bli ressurskrevende. Kvanteberegning kan da være en verdifull løsning.
#3. Bedre batterier
Etter hvert som elektriske kjøretøy (EV) blir mer utbredt, bruker produsenter kvanteberegning for å simulere atferden til molekyler og materialer. Målet er å forstå litiumforbindelser og batterikjemi for å optimalisere batterienes levetid. I tillegg til elbiler, har kvanteberegning også bruksområder innen fornybar energilagring og mobile enheter.
#4. Produksjon
Kvanteberegning brukes til å forbedre mange aspekter ved produksjon. En ekspertanalyse fra IBM Institute for Business Value delte kvanteberegningens bruk i produksjon inn i fire kategorier:
Oppdage
- Kjemi
- Materialvitenskap
- Fysikk av kondensert stoff
Design
- Endelig differensanalyse
- Strukturanalyse Hydro/aerodynamikk
Kontroll
- Optimalisering
- Maskinlæring
- Klassifisering
Forsyning
- Forsyningskjede
- Optimalisering
- Risikomodellering
De som tar i bruk kvanteberegning i disse nøkkelområdene vil få en betydelig fordel, da det kan bidra til å redusere produksjonskostnadene og øke produksjonshastigheten.
#5. Utvikling av klimamodeller
Kvanteberegning kan bidra til å løse bærekraftsproblemer som klimaendringer. Ifølge rapporten fra FNs klimapanel (IPCC) må klimagassutslippene reduseres betydelig før 2025 for å unngå alvorlige klimakatastrofer. Kvanteberegning kan brukes til å redusere klimaavtrykket.
Ammoniakkproduksjon bidrar med mellom 1 og 2 % av de globale karbondioksidutslippene. Kvanteberegning kan bidra til å utvikle alternativ, ren energi, som for eksempel bedre batterier for elektriske kjøretøy og solenergi. Dette kan bidra til å lette prosessen med å redusere karbonutslippene på jorden. 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 kvantedataselskaper og bilprodusenter, som D-Wave Systems og Volkswagen, Zapata Computing og Bosch, og IBM Quantum og Mercedes-Benz.
Produsenter av originalutstyr (OEM) ønsker å utnytte kvantedatabehandling for ruteoptimalisering og for å forbedre materialenes 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, har investert i IonQ, Q-CTRL og QC Ware for å bruke kvanteteknologier til å utvikle komplekse flymodeller.
#8. Legemiddelutvikling
Klassiske datamaskiner brukes i dag til å kjøre hundrevis av millioner av molekylære simuleringer, men det er en grense for størrelsen på molekylene de kan beregne. Kvanteberegning gir forskning og utvikling mulighet til å simulere store og komplekse molekyler for å forbedre dataassistert medikamentoppdagelse (CADD).
McKinsey & Company rapporterte i 2021 at legemiddelindustrien bruker omtrent 15 % av salget på forskning og utvikling. Dette utgjør over 20 % av de totale FoU-utgiftene i alle bransjer globalt.
Denne investeringen hjelper legemiddelindustrien med å finne effektive måter å utvikle mikro- og makromolekyler for å behandle sykdommer. Med kvanteberegning kan forskere raskere identifisere feil og akselerere utviklingen av legemidler med større sjanse for suksess.
#9. Maskinlæring
Kvantemaskiners 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 gi en betydelig hastighetsøkning, noe som forbedrer beregningshastigheten. Med kvantemaskinlæring kan dataeksperter utvikle raskere og mer avanserte algoritmer, løse komplekse datamønstre og fremme utviklingen av datasynsapplikasjoner og forsterkende læring.
Læringsressurser: Kvanteberegning
For videre læring anbefaler vi følgende ressurser:
#1. Dans med Qubits
Denne boken, skrevet av Robert S. Sutor, forklarer hvordan kvanteberegning fungerer og hvordan det kan brukes i vitenskapelig databehandling og kunstig intelligens. «Dancing with Qubits» dekker forskjellene mellom klassisk og kvanteberegning og beskriver brukstilfellene i ulike bransjer.
Leserne vil også lære begreper som superposisjon, sammenfiltring og interferens, samt kretser og algoritmer. Denne ressursen vil gi deg en grundig innføring i det grunnleggende og essensielle innen kvanteberegning.
#2. Kvanteberegning: En anvendt tilnærming
Skrevet av administrerende direktør i SandboxAQ (Jack D. Hidary), et kvanteteknologiselskap. Dette materialet kombinerer teorien og det praktiske ved kvanteberegning, inkludert praktisk kode.
Boken er delt inn i tre deler: Del én dekker grunnleggende kvanteberegning og kvantekretser, del to forklarer kvanteberegningsalgoritmer og gir kodeeksempler på gjeldende kvanteberegningsmetoder, og del tre dekker de matematiske aspektene ved kvanteberegning.
#3. Kvanteberegning for alle
Nybegynnere som leter etter en altomfattende innføring i kvanteberegning vil finne denne ressursen nyttig. Den dekker det grunnleggende om kvanteberegning og forklarer nøkkelkomponenter som qubits, sammenfiltring og kvanteteleportering.
Forfatteren, Chris Bernhardt, forenkler matematikken bak kvanteberegning og forklarer hvordan kvantedatamaskiner er bygget. Dette gjør det enklere for nybegynnere å forstå prosessen med å utvikle slike systemer.
Konklusjon
Selskaper som Google, IBM og Microsoft leder innovasjonen av kvantedatabehandlingsløsninger. Universitetene er heller ikke langt bak. Mangelen på kvanteberegningsspesialister bidrar til den langsomme fremgangen. I tillegg er kostnadene ved å bygge en kvantedatamaskin høye, og ikke mange organisasjoner har de nødvendige ressursene.
Selv om kvanteberegning har stort potensial, er den ikke fullt utviklet ennå. Det vil ta noen år før den realiserer sitt fulle potensial og blir like vanlig som klassiske datamaskiner.
Du kan også lese om Fog Computing.