Wszystko za sprawą konkursu Vehicle Sensor Placement Challenge organizowanego przez firmę BMW, która poszukuje sposobu na idealne rozmieszczenie czujników samochodowych. Dzięki Entropy Quantum Computing udało się uzyskać wydajność 70 razy wyższą niż w ubiegłym roku, kiedy to wykorzystano hybrydową implementację kwantową od firmy D-Wave.
Czytaj też: Efekt motyla usprawni komputery kwantowe?
Wierzymy, że dowodzi to, że innowacyjne technologie obliczeń kwantowych mogą już dziś rozwiązywać prawdziwe problemy biznesowe. Co jest jeszcze bardziej znaczące, to złożoność rozwiązanego problemu. To nie był tylko podstawowy problem mający pokazać, że rozwiązania kwantowe będą kiedyś wykonalne; to był bardzo realny i znaczący problem, którego rozwiązanie może potencjalnie przyczynić się do przyspieszenia rozwoju branży pojazdów autonomicznych.skomentował Bob Liscouski, prezes Quantum Computing Inc.
O tym, jak dużym wyzwaniem jest odpowiednie rozmieszczenie czujników w pojazdach nie trzeba chyba nikogo informować. W szczególności dotyczy to autonomicznych samochodów, w przypadku których trzeba wziąć pod uwagę mnóstwo zmiennych, między innymi w postaci konstrukcji podwozia, oporu wiatru i odpowiedniego wyważenia auta.
Obliczenia kwantowe umożliwiły niemal idealne rozmieszczenie czujników samochodowych
Wyobraźmy więc sobie, że dzięki obliczeniom kwantowym udało się w mniej niż sześć minut rozwiązać problem złożony z 3854 zmiennych i 500 powiązanych z nim ograniczeń. Tak niewiele czasu wystarczyło, by udało się dostarczyć najlepsze możliwe rozwiązanie problemu rozmieszczenia czujników. Okazało się, że 15 takowych zapewnia 96-procentowe pokrycie pojazdu.
Pomimo tak imponujących rezultatów komercyjna i ogólna wykonalność rozwiązania proponowanego przez QCI w zakresie obliczeń kwantowych nie jest jeszcze znana. Stosowane przez tę firmę podejście jest nietypowe i zgoła odmienne od wykorzystywanego przez gigantów branży, choćby w postaci Microsoftu.
Czytaj też: 150 tysięcy kubitów w jednym układzie. Komputery kwantowe czeka rewolucja
W tym przypadku kluczem do sukcesu wydaje się natomiast uwzględnienie samego środowiska w wynikach obliczeń. Czas i koszty są oszczędzane dzięki temu, że nie trzeba kontrolować wszystkich zmiennych poza samym procesorem kwantowym. System dostosowuje się z kolei do zmieniającego się otoczenia, analizując jego sprzężenie zwrotne oraz zmiany stanów kwantowych kubitów.