軟銀和Quantinuum宣布合作伙伴關系以推進量子計算應用
軟銀公司和Quantinuum已建立了戰(zhàn)略合作伙伴關系,以探索量子計算的實際應用,特別關注聯(lián)合市場研究和量子數(shù)據(jù)中心的業(yè)務模型的開發(fā)。合作于2025年1月29日宣布,旨在利用公司的各自知識來解決超過常規(guī)人工智能能力的計算問題。
即使有人工智能的進步,幾個同樣具有挑戰(zhàn)性的問題,例如優(yōu)化,因果分析和高端模擬,也為傳統(tǒng)計算系統(tǒng)帶來了大障礙。由CPU,GPU和量子處理單元(QPU)組成的混合處理器模型的想法提供了旨在解決這些挑戰(zhàn),繪制軟銀和Quantinuum的有效性。
這項舉措與全球持續(xù)的舉動共同促進量子技術在2025年的國際量子科學和技術下創(chuàng)建高級行業(yè)的作用。這兩個機構共同探索了新出現(xiàn)的商機,并了解量子計算對當今人工智能系統(tǒng)的影響。它包括量子計算作為服務,還涉及量子計算軟件作為服務和其他工具。
為了關注亞太地區(qū)及以后的公司,兩家公司將進行合作市場研究,并為結合CPU,GPU和QPU的“量子數(shù)據(jù)中心”創(chuàng)建業(yè)務模型,從而降低投資風險。軟銀將特別針對量子化學(用于全光網(wǎng)絡中的光學開關材料)和網(wǎng)絡分析(對于異常和欺詐檢測),將提供現(xiàn)實世界中的用例。這兩家業(yè)務都將創(chuàng)建用例計劃和創(chuàng)建軟件以最大化硬件資源使用,從而促進經(jīng)典和量子計算的平穩(wěn)集成用于實際用途。
“在混合量子超級計算系統(tǒng)中,每個組件都按照需要的一部分專用于問題。當AI驅(qū)動的科學發(fā)現(xiàn)管道需要量子化學或材料模擬引起的量子計算機時,量子計算機是自然使用的,在量子化學或材料模擬的情況下,由于疊加,糾纏和干擾是主要的。此外,量子計算機不直覺,可以在不是本地量子的數(shù)據(jù)上有效地執(zhí)行計算,例如能夠執(zhí)行高維數(shù)據(jù)集的拓撲特征。這些數(shù)據(jù)甚至可以通過補充AI系統(tǒng)處理的其他功能豐富的數(shù)據(jù)集來下游使用。” Quantinuum發(fā)言人說。
量子和AI
量子計算有望通過以前所未有的計算能力補充經(jīng)典方法來徹底改變AI。 Quantinuum的發(fā)言人說,它提供“與合理資源相關的數(shù)據(jù)的能力”是主要好處之一。量子計算機充當“虛擬實驗室”,可以在數(shù)學,化學和物理學中復制復雜的系統(tǒng),因此提供了一些需要昂貴且耗時的實驗的見解。通過更快的數(shù)據(jù)生成可以大大改善機器學習(ML)模型。
通過量子本機學習方法,量子計算可以在數(shù)據(jù)生成之外“將我們過去的經(jīng)典AI移動”。這些技術是專門為量子系統(tǒng)設計的,這些技術可能會開放迄今無法實現(xiàn)的效率和解決問題的能力。
此外,被認為在進行量子計算中非常重要的是人工智能本身。從增強量子程序編譯到優(yōu)化量子硬件控制,人工智能可以幫助簡化整個量子堆棧的開發(fā)。發(fā)言人說,這產(chǎn)生了一個“良性周期,這兩種技術都在混合體系結構中用于應對科學挑戰(zhàn)。”
隨著量子計算的發(fā)展,其與人工智能的共生將推動材料科學,藥物發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化挑戰(zhàn)的創(chuàng)新,因此為許多部門開辟了革命用途的道路。
質(zhì)量計算的挑戰(zhàn)和當前狀態(tài)
量子計算已經(jīng)取得了迅速的進步,但是在實用應用中,在廣泛采用它之前,仍然存在重大的技術和業(yè)務挑戰(zhàn)。
最突出的挑戰(zhàn)之一是開發(fā)可行的業(yè)務模型。大型資本和運營費用導致量子計算的推出延遲。此外,量子計算服務及其定價等收入模型的變化仍然相對較新,使團隊公司更難理性地證明長期投資是合理的。
顯然,定義用例提出了另一個挑戰(zhàn)。盡管量子計算在包括量子化學和機器學習在內(nèi)的領域具有潛力,但尋找商業(yè)上可行的用途仍然很困難。行業(yè)發(fā)展取決于知道量子計算機在哪里提供了與傳統(tǒng)計算的明顯優(yōu)勢,并預測了市場的規(guī)模和接受時間表。
從技術上講,硬件限制仍然是主要挑戰(zhàn)?,F(xiàn)實世界中的問題解決需要量子設備的固定穩(wěn)定性和操作精度。必不可少的是量子相干性,可伸縮性和容錯性的增益。實際計算取決于軟件開發(fā)中的同時發(fā)展,包括混合算法和減輕錯誤的策略。
可伸縮性和誤差緩解仍然是量子計算中的核心挑戰(zhàn),但量子誤差校正(QEC)的重大進展使該領域保持了活力并朝著通用耐斷層量子計算(UFTQC)前進。與經(jīng)典的模擬計算,高物理錯誤率證明是無法克服的,量子計算繼續(xù)通過嚴格的抑制錯誤技術來發(fā)展。
“值得注意的是,我們的計算機已經(jīng)用于現(xiàn)實世界的工作負載,但本著問題的精神:眾所周知,當量子計算(QC)首次在80年代首次出現(xiàn)時,人們認為這是不可能的,原因是為什么模擬計算從未脫離的原因:身體錯誤率太高了,”發(fā)言人說。
根據(jù)Quantinuum的說法,由于量子誤差校正(QEC)的進步,該字段仍然存在的唯一原因。 “我們是QEC的領導者,正在慢慢組裝通用耐斷層量子計算(UFTQC)所需的所有部分。 UFTQC需要一份已知的功能列表,我們已經(jīng)實現(xiàn)了以下內(nèi)容:
· 物理錯誤率低于閾值(許多示例,每次我們都低于物理錯誤率時都會證明這一點;
· 中路測量以獲得誤差綜合征;
· 實時QEC(實時解碼綜合征并進行更正);
· 容錯的遠程注射(對于許多QEC應用至關重要);
· 在物理上顯示邏輯錯誤率;
· 展示容忍斷層的克利福德大門
量子計算雖然先進且可靠,但被譽為未來的技術,因此,這種模式也很感興趣。但是,在大規(guī)模應用中有效利用這項技術仍然充滿了問題。重要的是,許多與正電子相關的問題尚未完全或令人滿意地解決。
目前,必須克服幾個挑戰(zhàn)以在量子計算領域進行進展。最基本的挑戰(zhàn)是開發(fā)高距離,高速Q(mào)EC代碼 - 我們理想情況下,每個物理量子都希望許多邏輯量子量,以實現(xiàn)資源的最高利用。另外,對于任何想要做更多的量子計算機而不是穩(wěn)定器代碼的量子計算機的關鍵部分,易耐斷層的非克利福德門的發(fā)展仍然是一個重要的障礙。
當適用于實際操作中的完整通用算法而沒有失敗時,將采取重要的步驟。這將涉及量子傅立葉變換的高操作率,以及邏輯錯誤率低于物理錯誤率的邏輯實現(xiàn)。這種進步將是從紙質(zhì)誤差校正的急劇轉(zhuǎn)變,該誤差校正僅在紙上存在到量子計算,從而帶來了能夠耐受性的實用困難。
“我們面對這些挑戰(zhàn)的距離越近,我們越接近克服當今最前沿的可伸縮性和誤差障礙的障礙,在廣泛的問題中可能實現(xiàn)量子計算的信任的地平線將變得更加明確?!卑l(fā)言人說。最后,確定何時商業(yè)化是困難的,并要求融合市場準備和技術進步。實現(xiàn)量子計算的全部潛力取決于克服這些障礙。