量子计算案例

 


使用量子计算机

量子计算机擅长解决量子问题,例如寻找分子的结构。分子是由电子组成的,而电子是量子力学的。了解它们对于开发新药物和材料(例如太阳能)至关重要。然而,理解分子及其相互作用很困难,因为它们呈现出量子问题,而传统计算机不擅长处理这些问题。为了使用现代的经典计算机,需要将分子这个量子问题分成许多较小的不相关的部分,以适应经典计算机。然后,使用经典方法模拟相互作用。结果是近似和低效的。此外,由于需要大量的经典计算能力,模拟必须在某个近似点之前停止,因为需要太长时间。然后,近似的结果将被重新翻译回量子问题。整个过程昂贵、耗时且不精确。使用量子计算机,可以将量子问题(分子结构)直接映射到量子计算机,并以高效的方式精确地解决任何精度要求。

投资风险分析

风险和责任是任何商业或政府投资的主要关注点。尽职调查要求了解被投资项目的当前状态以及未来的经济环境。货币变化、股票估值、通货膨胀等整体经济力量的变化都成为投资与否的决定因素。通常情况下,由于现代经典计算机需要花费太长时间来分析所有不断变化的参数,因此决策是在没有充分理解或建模的情况下做出的。通过量子计算,大量的数据和快速变化的环境可以被合并,以便快速进行敏捷的商业决策分析。在杠杆环境中,如果估值是基于其他杠杆工具,对当前投资价值进行不断重新评估,可以在损失价值实现之前退出投资。

保险

理解风险是保险的本质。精算师会根据保险人口的变化和新数据的出现来创建和不断更新表格。即使有大量精算师团队,也有很多情况下这些表格只是保守猜测。有了量子计算处理多个、相互关联和变化的参数的能力,保险服务提供商将能够更好地理解风险并相应地制定费率。

识别欺诈和提供建议

平衡投资组合和发现欺诈需要大量的计算资源,并且由于需要经过经典计算机处理数据集的时间而经常延迟重要决策。使用量子计算,即使是大型数据集也可以在几秒或几分钟内进行评估,从而可以快速响应不断变化的环境,并避免进一步损失于欺诈或市场操纵。

新材料发掘

新材料的发现需要大量的计算资源和时间。有了量子计算,这两个方面都会被大大缩小,同时还能处理和解释每种材料的更多因素。新材料可能需要进行电子积分计算、系数优化和矩阵反演。这一切都可以通过计算机模拟来完成,节省时间和金钱,避免已知的虚假构型,并集中精力研究只有通过深入模拟的那些材料。

工艺优化

从飞机到拖拉机,车辆需要承受所需工作负载的同时尽可能轻盈和坚固,以节省重量和燃料。因此,成千上万个零部件中的每一个都需要以最佳方式设计和制造,同时也要内置足够的耐用性以应对未知情况。使用模拟和量子计算,可以减少额外的耐用性,从而产生更轻、更高效的车辆,并且更安全可靠。

供应链

供应链虽然通常被视为物流问题,但在制造层面上也需要考虑。目前,大多数供应商保留着比必要数量更多的零部件和成品,以确保满足需求。由于某些零部件可能需要比其他零部件更长时间来生产,因此存在大量等待使用的材料。通过量子计算,可以了解哪些物品需要按特定顺序制造,以便它们在同一时间到达时可以直接使用,并与装配或进一步加工的可用性集成,从而节省30%或更多的时间和开销。

医疗保健服务

现代医疗保健依赖于计算能力来协助诊断疾病,理解或定制个体化药物,规划设备和材料,甚至协助优化保险费率和定价。借助量子加速,诊断和治疗可以得到改善和加速,从而使患者更健康。

早期和准确的诊断对于改善患者预后和降低治疗成本至关重要。量子增强机器学习可以提高和加速医学图像扫描。基因组分析也需要处理与个体特定基因组相比的大量不相符的数据集。随着越来越多的数据被添加,预防性治疗变得可能,进一步提高患者的预后和降低治疗成本。

在治疗方法探索方面,开发新药需要数十亿美元的投入,以及多年的研究和测试。量子加速将允许进行数百万倍更快的模拟,以及对有机系统进行更全面的解释。这将导致更便宜的药物,更快地进入市场,并减少不必要的副作用。

量子力学与矿物勘探

 

所有的石油和天然气勘探都是通过大量数据和复杂算法进行的。收集的数据量如此之大,以至于许多数据未被使用,因为分析所需的计算资源太多了。量子计算机可以处理需要经过传统计算机几年才能评估的分析。更快、更准确的计算降低了未使用的钻孔数量,降低了成本,并增加了能源的可用性。

一旦找到石油、天然气或矿物,就必须将它们提取出来以供使用。地质构成的微小差异可能会对提取这些资源所需的成本和时间产生巨大影响。在某些情况下,提取成本可能会高于提取的资源价值。只有通过分析大量数据集并优化过程,才能在开始提取前正确确定这一点。量子计算使处理数据集的能力以及快速而准确地做出决策的速度成为可能。

炼油厂的建设和运营成本非常高昂。今天使用的许多技术可能不是最先进的,导致浪费和过量副产品的产生。使用量子计算结合人工智能和机器学习,可以优化炼油过程。新的和现有的炼油厂都可以从现有的原油中生产更多可用的燃料,减少不需要的副产品,甚至发现副产品的新用途,将废料变成利润。目前,高硫、高密度的原油可能由于精炼成可用产品的成本和难度而被遗弃在地下。使用量子计算和量子启用技术,这些储量可能能够生产高质量的燃料。

约60%的原油用于汽油,柴油或喷气燃料。其余40%用于塑料和其他化学产品。新产品需要大量时间进行原型制作和设计,而往往也会制造出许多无用的化学物质和产品。利用量子计算和在分子级别上的交互和模拟,可以更快速和更省钱地找到现有原材料的新用途。

除了燃料之外,新的化学和塑料合金的设计成本高,需要花费很长时间。此外,一种合金可能会被设计出来,然后进行测试以确定其相对于现有产品带来的用途或优势。利用量子计算,可以从预期用途开始设计,然后利用现有数据中的已知资源创建新的优化合金。例如,创建用于核反应堆的最佳钢材。目前的技术是合金性能的近似模拟。使用量子计算和分子级别的模拟,可以设计出最佳的合金,无需进行常规的试错和提高产品性能。

量子计算和农业

丰收优化:湿度、温度、风向、微气候等因素会影响作物的收获时间。量子计算能够快速发现数据中以前未知的相关性,使用过去几年的信息改进模式识别,并在有时间反应的时候确定趋势。结合机器学习,这些信息将有助于减少浪费并提高农作物产量。

杂交:杂交植物和动物的过程需要进行昂贵和耗时的有机测试。使用量子计算,可以使用经典计算机需要数月才能解释的基因信息来模拟杂交过程。此外,由于量子计算机的运行方式与经典计算机不同,因此可能会将以前未考虑的有机材料结合在一起。

气候:气候是一个庞大的有机系统,甚至难以模拟,就连判断接下来是否会下雨也很困难。太阳活动的变化增加了预测温度和降水量的难度。即使是最强大的现代经典计算机也无法处理所有必要的输入来预测天气或持续的气候。使用量子计算机,我们将能够进行更好的预测,这可能会导致优化种植的时间和方式以及收获的时间。

量子计算和物流

货物发运:大部分我们使用和消费的商品都需要运输,至少需要运输一段距离。2020年,超过100亿吨的货物被船只运输。之前我们谈到了旅行商问题,以及在多个业务员访问多个客户的情况下确定最有效路线的难度。这个简单的问题没有考虑其他因素,例如天气模式或库存水平。加上这些和其他常见的物流考虑因素,这些问题需要现代经典计算机的解决时间比交货时间更长。这导致货运预测跨越航空、船运和卡车运输的巨大低效性。利用量子计算和增强人工智能优化货物运输将节省数十亿美元的劳动力和燃料成本,减少全球污染,并增加货物的可获得性。

应急管理:运输运动的优化需要在静态环境下进行大量计算。天气、交通拥堵、设备故障和政治问题都可能会干扰这些优化计划。快速确定基于这些快速变化参数的最佳新路线对于限制额外的劳动力和燃料使用以及尽可能靠近承诺的交货时间是至关重要的。只有量子计算机才能够快速重新计算以处理世界贸易中发现的不断变化。

车辆路线规划:尽管使用量子计算优化世界贸易有很多好处,但53%的运输成本是为了包裹的“最后一英里”。虽然集装箱船可以使用合理的燃料和人员运输数百万磅的货物,但每次转运越接近交付,成本就越高。一辆卡车可以将100,000磅的货物运到一个配送中心,由专业司机驾驶,每加仑可以行驶8英里。当地的司机每天处理200到350个包裹,驾驶一辆每加仑可以行驶13英里的卡车。量子计算可以用于优化路线。2012年,UPS使用了一个名为ORION的系统来规划司机的右转路线。节约了大量成本。

“通过构建高效的右转路线,ORION每年可减少100万多加仑的燃料消耗、10万吨的碳排放和3亿到4亿美元的可避免成本。”(《量子计算如何能够从供应链中减少数百万英里并改变物流业》,作者 Christopher Savoie,2021年)

进一步的量子计算优化,例如考虑实时交通和事故,将在成本节约和污染控制方面产生真实而显著的好处。如果仅在美国卡车上找到另外10%的效率,每年将消除4500万磅的碳排放。公共和私人交通的优化也将节省数十亿美元,并降低排放。

 

 

 

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