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巨頭爭相押注量子計算機,三大行業值得關注
出自:獵云網

QSystemOne是全球首臺也是目前唯一一臺獨立量子計算機,由IBM公司于今年年初的國際消費電子展正式推出,旨在借助其中的核心處理器來解決一些最為復雜的世界性科學難題。通過20個量子比特的強大數據功能,該計算機可以一步實現220的運算速度。

理論上來說,達到“量子比特”級別就已經是相當難得。得益于相對較低的出錯率,量子計算機能夠有效解決現實生活中的諸多難題。雖然目前整個系統仍集成于九英尺的冷卻立方玻璃空間中,但IBM公司已經雇用了一位倫敦設計師來為其研發黑色金屬外殼。

有人說,這是一臺來自未來的計算機,也有人說這是一頭來自科幻世界的龐然大物。IBM公司研發部門負責人DarioGil介紹說:“這是一項令人興奮、令人著迷的技術,也是首個能夠廣泛商用的集成量子計算系統。”但其實,究竟如何定義廣泛商用,仍然是一個大難題。待日后該技術逐漸成熟,各家公司或將能借助互聯網訪問IBM公司的量子平臺,通過各項實驗來親身測試系統成效。

現階段,全世界不少國家和地區的公司,都十分看好量子計算技術的發展潛能,期望該技術能夠幫助他們解決困惑已久的難題。同時,各國政府也紛紛斥資數十億美元研發量子計算技術,以在全球格局中贏得經濟和軍事優勢。當然,量子信息科學領域的投資,目前還處于發展初期,尚未得到充分重視。

根據摩爾定律這一科技行業指導原則,基于微型芯片中晶體管數量的增長,計算能力大約每隔兩年增長一倍。但目前,硅芯片中晶體管的運用,幾乎已經達到極限。未來,在人工智能技術的幫助下,或許量子計算技術有望幫助摩爾定律走出瓶頸期,給整個行業帶來全新變革。

最可能受益于量子計算技術的三大行業

當下,各家公司都希望借助量子計算技術來解決復雜難題。如下三大行業,最是躍躍欲試:

金融

說到底,銀行和投資兩大塊最重要的就是管理風險。摩根大通和高盛這類華爾街金融巨頭,都希望利用量子計算技術來降低風險,更好管理投資組合的威脅與機遇。除此之外,量子計算機還能幫助金融專家不斷優化蒙特卡洛模擬(MonteCarloSimulation)模型,更好預測各種復雜情況的可能結果和可行性。

能源

作為全球最為復雜且難以預測的自然現象,氣候變化或許也能在很大程度上享受量子計算機帶來的好處。今年一月,埃克森美孚公司(ExxonMobil)與IBM公司達成伙伴合作,共同研發環境預測模型和碳捕獲技術。另外,戴姆勒汽車公司(Daimler)也正在積極利用量子計算技術來測試新型化學電池來進一步提高電動汽車性能。而迪拜水電局(DubaiElectricityandWaterAuthority)也攜手微軟,努力優化電網管理。

醫學

早在2017年,美國生物醫藥巨頭Biogen攜手咨詢公司埃森哲(Accenture)和初創企業1QBit開啟了一項量子計算實驗,共同探索醫學領域的復雜分子建模,希望能夠研發出治療阿爾茲海默癥和帕金森癥這類神經退行性疾病的優質候選藥物。除此之外,微軟也與凱斯西儲大學(CaseWesternReserveUniversity)達成合作,以提高磁共振成像(MagneticResonanceImaging)機器的檢查精準率,通過量子算法幫助檢測癌癥。

搜索巨頭谷歌的相關研究人員也表示,在不久的未來,量子計算機將會以絕對優勢勝過傳統傳統計算機。它不僅是一項擁有巨大發展潛能的“未來技術”,更是一門值得即刻著手研究的強大科學。

無論是IBM公司,還是谷歌、英特爾或微軟,只要這些科技巨頭和新興初創企業能夠向廣大民眾和整個行業證明自己擁有正確的研究方法,那無疑將吸引更多優質研發人員和潛在合作客戶以及更大市場份額。目前,這些公司或多或少都提供一些軟件云服務。如若未來量子研究能夠實現關鍵性突破,那將進一步為他們提供豐富的產品服務,從而獲得更大盈利空間。

作為前所未有的超快速計算機,量子計算機并非逐項運算,而是同時分析所有潛在場景和每種可能情形。它能夠拯救淹沒在數據大潮中的各家公司,通過預測各種變量、分析各種數據,幫助他們解決諸多復雜問題。

以電商巨頭亞馬遜為例,商品運輸永遠是它需要不斷優化的一大難題。這其中,涉及運輸路線、物流體系、商品庫存、天氣狀況、交通狀況和律法規定等一系列因素。傳統計算機和人工管理,顯然會導致一片混亂。或許未來,量子計算機能夠有效解決這一難題。再加上有人工智能技術提供支持,機器在實現自我學習之后,著實能夠承擔更多職責、優化整個流程。

據埃克森美孚公司研發副總裁VijaySwarup介紹,公司之所以選擇與IBM公司合作,就是因為看到了量子計算技術在能源領域的巨大發展潛能,不僅有望進行環境預測,還能優化電網管理,驅動碳捕獲技術取得關鍵性突破,進一步將人類對自然和化學的認識轉化為切實可行的創新技術。

其實,量子計算機這一概念,早在上世紀70年代就已誕生。一路至今,其研發也遇到了很多困惑阻礙,尤其是工程和量子力學方面。1995年,貝爾實驗室的一位數學家PeterShor就表示,一臺功能成熟的量子計算機不僅能夠破解RSA通訊加密,還能夠以快于傳統計算機無數倍的速度完成運算。隨后一年,該實驗室另一位科學家提出了一種全新量子算法,能夠實現非結構化數據庫的快速搜索,進一步推動硬件研發進步和關鍵編程突破。

約十數年后,在耶魯大學教授RobertSchoelkopf所帶領團隊的努力之下,基于過冷硅和電流的“超導量子比特”的全新概念誕生,在很大程度上也促進了IBM機器的誕生。作為Schoelkopf實驗室曾經至關重要的一位研究員,ChadRigett在加州成立了一家名為RigettiComputing的初創企業,并且計劃于今年下半年推出128個量子比特的量子計算機。

這些量子比特由超導電極之間的電流運動產生,存在于特殊設計的硅芯設備中。當量子計算機進入運算狀態后,每兩個量子比特就會實現相互連接,實現所有指令的同步運行。也就是說,如果所有量子比特都實現相互連接,程序員就能夠一步實現大量相同運算,從而在極大程度上提高運算速度。

除了“超快速度”,“疊加”也是量子計算領域的一大高頻詞匯。在傳統計算中,所有“比特”所代表的信息僅為0和1。但在量子計算中,“量子比特”能夠代表任何0和1之間的變化組合。舉個例子,一枚靜止的硬幣非正即反,但一枚旋轉的硬幣卻有很多可能。也就是說,在疊加狀態下,量子比特能夠儲存更多于比特的數據。

每一個量子比特,都能以指數形式帶來計算能力的增加。但隨著量子比特數量的增長,計算質量就會逐漸受到限制,甚至帶來錯誤的計算結果。還是以旋轉的硬幣為例,即便是最為微小的波動,比如溫度或振動,都有可能破壞旋轉平衡,導致硬幣脫離旋轉規律從而逐漸停止旋轉。來自以色列希伯來大學的GilKalai教授甚至表示:“基于我的分析,量子計算技術必將會失敗,因而關于它的一切研究工作也都將是徒勞。”這也就是IBM公司和谷歌如此迫切向公眾證明,其量子比特已經得到優化鞏固,且已大幅降低錯誤率。

2014年2月,馬里蘭大學物理教授ChrisMonroe在知名物理期刊上發表了一篇文章,羅列出了數種能夠幫助量子計算領域實現質的飛躍的硬件設備。沒過多久,就收到了知名風險投資機構恩頤投資(NewEnterpriseAssociates)合伙人HarryWeller的郵件。經商談,Monroe接受了Weller提出的投資建議,于2015年成立了量子計算初創企業IonQ。

現階段,IonQ的研究重點是一項名為“離子阱”的量子計算方法,主要借助激光束操控離子或帶電原子達到激活量子比特的目的。與超導量子比特不同,這種方法無需電纜線來向機器傳遞控制信號。也就是說,量子比特受到干擾而出錯的可能性會大大降低,僅是懸浮于真空帶中。2017年,IonQ又順利拿到了谷歌母公司Alphabet旗下風險投資機構GV的資金支持。隨后五月,該公司正式任命亞馬遜Prime的前工程主管擔任首席執行官。

就在去年,工業巨頭霍尼韋爾(Honeywell)也首次公開展示了公司已秘密研究數年的“離子阱”項目。當然,目前這一方法還處于發展初級階段。除了“離子阱”,量子計算的方法還有很多種。至于哪一種最好、能夠成為主流,現在就下結論還為時過早。

推動量子計算進步的七大可行方式

以下總結了促進量子計算領域發展的七大方法:

超導利用流經特殊半導體芯片的電流,來生成計算可用的“量子比特”。目前這是最為先進的方法,也是IBM公司、谷歌和英特爾所采用的方法。

離子阱借助激光束操控真空帶中的帶電原子,從而降低外部干擾導致的出錯率。目前,初創企業IonQ和工業巨頭霍尼韋爾,均十分看好這種方法。

中性原子與離子阱較為類似,但所使用的是中性原子。哈佛大學物理學家MikhailLukin的實驗室,目前正在研究這一方法。

退火方法旨在找到最低能耗和最快速度來進行量子計算,解決各種數學問題。以該方法為業務核心,加拿大公司D-Wave已經向谷歌和美國國家航空航天局賣出了數以百萬計的機器設備。雖然這一方法毫無疑問擁有較快速度,但仍然有人表示它可能無法歸類為“量子”級別。

硅芯自旋主要利用半導體晶體管中的電子來實現量子計算。現階段,英特爾也較為看好這一新興技術。當然,它也同樣支持更為成熟的超導量子比特方法。

拓撲方法主要利用“任意子”這種高度穩定的外來準粒子來進行量子計算,其長期發展潛能為微軟所看好。

光電方法主要利用穿梭于特殊硅芯片中的光粒子來實現量子計算。其中,優質粒子相互結合,劣質粒子則自行消散。目前尚處于隱形發展階段的初創企業PsiQuantum,正在努力研發這一方法。

過去三年,已經有超過12萬人借助IBM公司的量子云服務平臺完成了1000多萬次實驗,發表了超過190份研究報告。

當然,作為一項新興技術,量子計算尚未完全證明自己的科學性和成熟性。于某些科學家而言,投資失敗風險非常大,產品研發及交付也無法得到保證。

變革性飛躍,總是需要十數年才能出現。就像人類登月一樣,量子計算也并非一項小工程,其發展同樣需要耐心、需要時間。

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