Ana Sayfa Kuantum Hesaplama BMW’NİN 3854 DEĞİŞKEN PROBLEMİ KUANTUM HESAPLAMA İLE 6 DAKİKADA ÇÖZÜLDÜ

BMW’NİN 3854 DEĞİŞKEN PROBLEMİ KUANTUM HESAPLAMA İLE 6 DAKİKADA ÇÖZÜLDÜ

1932
0

Kuantum hesaplama alanıyla ilgili çalışmalar yapan Quantum Computing Inc. (QCI), BMW‘ye ait 3854 değişkenli optimizasyon problemini çözerek, çözüm üzerinde hak talebinde bulundu. Şirket, BMW’nin düzenlediği 2022 yılı Araç Sensörü Yerleştirme yarışmasında (VSPC) araç sensörlerinin ideal yerleşimini çözmek için yeni donanım tabanlı kuantum hesaplama çözümleri olan Entropi Kuantum Hesaplamayı kullandı (EQC). Bu yeni kuantum sistem, şirketin 2021 yılında sahneye çıkan ve D-Wave aracılığıyla elde ettiği hibrit kuantum uygulamadan 70 kat daha yüksek performans sağladı.

QCI CEO’su Bob Liscouski bir basın açıklamasında kuantumun evriminde önemli bir dönüm noktası olduğuna inandıkları bu sonuca ulaştıkları için gurur duyduklarını belirtti ve şunları aktardı. “Bu çalışma ile yenilikçi kuantum bilişim teknolojilerinin günümüzdeki gerçek iş problemlerini çözebileceğinin kanıtlandığına inanıyoruz. Daha da önemlisi çözülen sorunun karmaşıklığıdır. Bu problem, kuantum çözümlerinin bir gün mümkün olacağını göstermek için kullanılan basit bir problem değil, otonom araç teknolojisinin gerçekleştirilmesini hızlandırmaya potansiyel olarak katkıda bulunabilecek gerçek ve önemli bir problemdi.”

 Bu çalışma eyleme geçirilebilir gerçek dünya sorunlarını çözmek için kuantum hesaplamanın kullanılmasının klasik bilgisayarlara oranla ne kadar az zaman alacağının altını çizmektedir. QCI, bu çalışmanın, günümüzdeki kuantum sistemlere kıyasla kuantum hesaplama yaklaşımının avantajlarını daha fazla kanıtladığını söylüyor. IBM’in 127 qubitlik Kartal Kuantum İşleme Birimi (QPU) ve Quantum Brilliance’nin elmas tabanlı QPU’ları (veri merkezi ortamında uygulanmış ) gibi alternatiflerin tümü Gürültülü Orta Ölçekli Kuantum (NISQ) Sistemleri olarak sınıflandırılır.

QCI, bu örneklemenin kuantum avantajı elde edildiğinin kanıtı olduğunu söylüyor. (Kuantum bilgisayarların klasik sistemler için imkansız olan problemleri çözdüğü an olarak).

Sensörleri araçlara özellikle otonom araçlara yerleştirmek inanılmaz zorlu bir süreçtir ve çok sayıda değişken dikkate alınarak yapılmalıdır. Şasi tasarımı (araç güvenliği üzerinde etkileri olanlar) , tıkanıklık olmaması (farklı yerleşimler farklı görüş alanları sunar veya daha düşük hata olasılığına izin verir) , rüzgar direnci ve ağırlık dengeleme bunlardan birkaçı içinde sayılabilir. Bu süreç optimum çözümü sağlayamayan ve her yeni araç ve sensör geliştirilmesi için yeniden yapılması gereken çok sayıda deneme yanılma sürecini gerektirir ve araç tasarımının yıllardır nispeten cansız kalmasının bir nedenidir. Bilinen çözümlerden sapma, maliyeti artırır ve bu da karı azaltır.

Değişkenlerin ve kısıtlamaların sayısı nedeniyle, klasik bir sistemde sensör yerleşimi için olası tüm konumların hesaplanması maliyet olarak çok yüksektir. F1 takımlarının size söyleyeceği gibi hesaplama süresi pahalı bir uğraştır. Klasik sistemlerdeki hesaplama süresinin gerçek maliyeti, birçok problemi çözülemez hale getirmiştir. (Lojistik yönetimi, adım sıralaması ve önceliklendirme gibi). Halbuki bu problemler kuantum hesaplamanın hesaplamaya karşı olasılıksal yaklaşımıyla çok kısa sürede çözülebilecek problemlerdir. Öyle ki, QCI BMW’nin optimizasyon problemini 6 dakikadan kısa bir sürede çözerek mevcut yerleştirme problemi için mümkün olan en iyi çözümü sundu. Bunu yaparken kendi kuantum donanım ve yazılım sistemlerinden yararlanarak %96’lık oranla araç kapsamı sağlayan ve 15 sensörden oluşan bir çözüm geliştirdi. QCI VSPC’nin talebine yanıt olarak  kuantum hesaplamanın yeni bir donanım biçimini kullandı. “Entropi Kuantum Hesaplama”, adından da anlaşıldığı gibi kübitlerle çalışılan ortamın mükemmele yakın olan gereksinimlerini ortadan kaldırarak tasarım, kurulum ve işletme maliyetlerini önemli ölçüde düşürür. Entropi herhangi bir sistemin düzensizlik eğilimini ifade eder. Daha gürültülü bir ortamdan (sıcaklığın, elektromanyetik radyasyonun ve diğer kuantum değişkenlerin, kuantum sistemlerin tutarlılığını daha az desteklediği ortam) daha az gürültülü ortama geçildiğinde kuantum bilgisayarların sınıflandırılması çok daha uygun hale gelir. Tutarlılık, kuantum bilgisayarların temel gereksinimidir çünkü ortamda meydana gelen değişimler kuantum durumların değişmesine yol açabilir ayrıca hesaplamanın daha maliyetli hale gelmesine ve hesaplamada çok ciddi hatalara davetiye çıkarabilir. QCI’nın Entropi Kuantum Hesaplama yaklaşımı, hesaplamaya çevre koşullarını da dahil ederek  çalışır. Bu şekilde Kuantum işlem birimi kendisi dışındaki tüm değişkenleri kontrol etmek zorunda kalmaz, zamandan ve maliyetten tasarruf edilir. Böylece sistem değişen çevreye uyum sağlar. Geribildirimlerin, kübitlerdeki kuantum durumları için ne anlama geldiği analiz edilir.

Basit bir örnek üzerinden düşünülürse; modern işlemcilerin, güç tüketimi ve çalışma sıcaklığı gibi değişkenleri hesaba katarken, voltajları ve frekansı iş yüküne göre dinamik olarak nasıl değiştirdiğini düşünün. QCI’nin Kuantum Hesaplama çözümünün ticari ve genel fizibilitesi hala belirsizliğini koruyor; QCI’dan daha fazla kaynağa ve geçmişe sahip şirketlerin kuantum hesaplamaya yönelik diğer yaklaşımlara karar kıldığını görmek ilginçtir. Microsoft ve onun gibi diğer şirketler hala kendi özel kübitleriyle ilgilenmekte ve  herbiri seçtikleri yaklaşımın ayrıcalıklarından övgüyle söz etmektedir. Herbir şirket çalışmalarıyla kuantum hesaplama için farklı ortamları keşfettiğinden bu bir şirketlerarası yarış gibi algılanmamalıdır. (Şirketlerin Finansman ve Pazar payı değerleri hariç).

Yazar: Elif Özceylan İstanbul Arel Üniversitesi
Editör: Cumali Yaşar

Kaynak:

Bu içeriği paylaş
VIATomshardware
KaynakBMW's 3,854-Variable Problem Solved in Six Minutes With Quantum Computing
Önceki İçerikFizikçiler, Titreşen Atomları Ölçmek için Kuantum ‘Zaman Tersine Çevirme’den Yararlanıyor
Sonraki İçerikKuantum Algoritmaları Yeni Bir Problem Türünü Fethetti

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz