量子计算:实现业务目标的关键盟友

匿名用户 2020年6月9日 pm9:02 阅读 205

在商业世界中,应用量子技术的机会涉及优化:解决棘手的商业问题,重新配置复杂的流程以及理解看似完全不同的数据集之间的相关性。量子计算的主要目的是在非常短的时间内执行计算量大的运算,同时提高业务绩效。

量子计算可以针对任何数量的解决方案优化业务流程,例如,最大化成本/收益比或优化金融资产,运营和物流以及劳动力管理,通常可以立即获得财务收益。许多企业已经在使用(或计划使用)经典的优化算法。通过四个国际案例研究,Reply已经证明,量子方法比现有的优化技术可以提供更好的结果。

处理数据时,速度和计算能力是关键要素。诸如量子处理单元或图形处理单元之类的加速硬件的使用提供了需要高计算能力的操作所需的性能。物流,金融和制造业等行业可以从这种方法中受益匪浅。量子位是量子计算的关键要素,它允许组织以全新的方式应对挑战。随着技术的成熟,量子计算的前景已被企业完全支配-所谓的量子霸权-似乎越来越近。

量子计算:实现业务目标的关键盟友

近年来,Reply参与了开发概念和项目的证明,这些概念和项目将量子算法应用于许多业务领域的实际用例,从而为客户提供有关其问题的具体而有效的答案。

2018年,Reply获得了一项研究拨款,以使用大学空间研究协会的D-Wave量子退火炉,该退火炉是量子人工智能研究计划的一部分,该计划的参与者包括NASA和Gооgle。最近,  Reply  在Springer Quantum Machine Intelligence 同行评审期刊上发表了一项研究,内容涉及量子退火炉如何准确解决复杂的优化问题。

量子计算可以在现实环境中采用多种方式进行部署,包括在金融,物流和运输运营中。

量子优化金融

量子计算用于金融领域的优化。借助Reply开发的量子算法,X机构能够优化与场外(OTC)衍生品交易相关的每日抵押品成本,同时考虑到模型中的非线性因素并实现了基于仿真的专用优化工具规划多种情况。

量子计算也可以用于投资组合优化:Reply通过定义一组资产之间的最小关联来帮助该机构限制其敞口。分析与资产之间的相关性相关的数据可以创建一个非线性模型,而量子算法则可以找到X的投资组合分配。

昆腾物流:交付和劳动力优化

Reply专家关注的另一个关键领域是货运和劳动力管理领域。由于存在大量可变因素,为货物交付或劳动力操作确定X路线是一个复杂的过程。

Reply以量子算法的形式解释了这两个优化问题,与使用传统技术通常获得的结果相比,获得了更好的结果。量子解决方案允许对模型进行不断完善,从而提高解决方案的真实性和质量,或者增加新的约束条件(例如更窄的交货期),而不会显着影响计算时间,同时还优化了路线距离和生产率之间的比率。

用于列车平台优化的Quantum

答复涉及测试铁路运输中的量子技术。对于一个在一个小时的时间内管理20条线路上300列火车的到达的火车站而言,一种解决方案可识别X到达轨道,优化乘客连接并管理诸如火车的维护和移动之类的工作,从而解决了许多物流方面的挑战。在这种特定情况下,优化意味着能够容纳更多的火车,保证更多的行程,从而增加收入。该项目 于2019年11月在东京举行的  世界铁路研究大会上提出,可以实现X和最有效的组合,并最大程度地使不同列车同时到达。

电信量子:网络规划

电信部门还成功开展了  量子计算试验。在这一领域,Reply与电信运营商合作优化无线电小区规划,实现了一种用于规划4.5G和5X络参数的算法,其流程优化速度是传统方法的10倍。这也使得微调无线电小区规划成为可能,从而提供了性能更高,更可靠的移动服务以及增强的客户体验。

量子计算:下一步是什么?

可以通过量子形式主义解决的问题范围很广:它不仅限于组合优化,而且还涉及机器学习和量子安全性等其他领域。量子神经网络和量子互联网仅是两个更有趣的网络。

量子计算机的性能远远超过了当前的可能性,使我们进入了一个崭新的知识时代。这无疑是积极的发展。但是,网络安全仍然是首要关注的问题,这就是为什么量子网络安全已成为高度相关的主题,并且已经出现了许多保护商业交易和数据传输的复杂措施。其中包括量子密钥,量子安全算法和量子随机数生成器的分发。

另一方面,量子机器学习(QML)充分利用了两个当前主题的优势:量子计算和机器学习。尽管QML仍处于早期阶段,但它结合了机器学习提供的新知识,加速的计算潜力和增强的量子计算准确性,为您带来了全新的机遇。

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