Kvantiniai skaičiavimai gamyklos ceche

Kvantiniai kompiuteriai gali išspręsti problemas, kurių klasikiniai kompiuteriai tiesiog negali išspręsti. Teoriškai. Tačiau praktiškai jie yra neįtikėtinai subtilūs: pravažiuojantis sunkvežimis, staigus oro kondicionieriaus ūžesys ar net gretimame kambaryje įjungta šviesa gali priversti sistemą jautriai reaguoti į aplinkos pokyčius. Štai kodėl šie įrenginiai iki šiol buvo naudojami tik labai specializuotose laboratorijose, apsaugotose kaip pacientai intensyviosios terapijos skyriuje. Įmonėms, siekiančioms integruoti kvantinius kompiuterius į produktyvią aplinką, tai yra didelis iššūkis.

Hila Safi kartu su kolegomis sukūrė novatorišką šios problemos sprendimą, pelniusį 2025 m. Metų išradėjos apdovanojimą „Daktaro disertacijos“ kategorijoje. Jų inovacija yra...digital twin sukurtas tiksliai imituoti, kaip veiktų kvantinis kompiuteris ir kaip jis būtų integruotas į tipinę pramoninę aplinką. „Su šiuo digital twin galime valdyti kvantinius kompiuterius realioje aplinkoje – saugiai, stabiliai ir patikimai“, – aiškina Regensburgo taikomųjų mokslų universiteto doktorantas.

Problema: per daug jautrus realiam pasauliui. Kvantiniai kompiuteriai naudojasi šiais principais.

Kvantiniai kompiuteriai remiasi kubitai – pagrindiniai kvantinės mechanikos informacijos vienetai. Kubitas atspindi fizinės sistemos būseną, veikdamas kaip informacijos nešėjas ir panaudodamas kvantinius reiškinius, tokius kaip superpozicija ir susietumas.

Šios fizinės būsenos yra itin trapios. Net ir minimalūs trikdžiai, tokie kaip elektromagnetiniai laukai ar nedideli patalpos struktūros pokyčiai, gali iškreipti skaičiavimus. Nors kontroliuojamoje laboratorijos aplinkoje šie veiksniai yra valdomi, gamyklos patalpose jie kelia didelį iššūkį.

„Kvantinio kompiuterio patikimas veikimas iš tiesų priklauso nuo jį supančios aplinkos“, – aiškina Safi. „Net ir nedidelės vibracijos ar temperatūros pokyčiai gali sukelti klaidų, todėl labai svarbu anksti imituoti ir suprasti šiuos efektus.“ Iki šiol pramonė kvantines sistemas nelaikė pakankamai patikimomis. Neturint stiprių ir nuspėjamų rezultatų, jų naudojimas versle yra pernelyg rizikingas. Daugybė klausimų apie tai, kur jas išdėstyti, koks jų stabilumas ir bendras naudingumas, apsunkina įmonių sprendimą, ar ir kur investuoti.

Sprendimas: pirmiausia imituokite, o tada įdiekite

Būtent čia proveržį siūlo novatoriškas „Safi“ digital twin. Jis virtualiai atkartoja kvantinį kompiuterį ir jo numatytą veikimo aplinką prieš fizinį įdiegimą. Modelis integruoja aplinkos sensors, duomenis, klaidų statistiką ir galimų trukdžių šaltinių modeliavimą su žinomomis aparatinės įrangos charakteristikomis.

Toks proaktyvus požiūris leidžia iš anksto atsakyti į esminius klausimus: ar kvantinis kompiuteris gali efektyviai veikti pramoninėje aplinkoje? Kokių tipų klaidų tikimasi? Kiek smarkiai jos pablogintų skaičiavimo kokybę? Ir kokių priemonių, tokių kaip sustiprintas ekranavimas, alternatyvus išdėstymas ar adaptyvus kalibravimas, reikėtų sistemai stabilizuoti?

Pavyzdžiui, įsivaizduokite gamybos salę, kurioje naudojami transportavimo robotai, gamyklos generuoja vibracijas, o elektros linijos sukuria elektromagnetinių trukdžių laukus. digital twin imituoja tikslų šių veiksnių poveikį kubitų stabilumui, atskleisdamas, kur klaidų dažnis būtų toleruojamas, o svarbiausia – kur ne. Be to, dvynys išlieka aktyvus veikimo metu: jei aplinka pasikeistų dėl struktūrinių modifikacijų ar naujos technikos įdiegimo, sensors aptiks šiuos pokyčius ir įvertins jų galimą poveikį.

Privalumas: Kvantiniai skaičiavimai tampa nuspėjami

digital twin, dėka įmonės pagaliau turi patikimus duomenis, kuriais gali grįsti savo sprendimus dėl pramoninio kvantinio skaičiavimo. Dabar jos gali išsamiai įvertinti rizikas prieš investuodamos dideles sumas ir aiškiai suprasti, ko reikia, kad sistema veiktų stabiliai.

Kaip aiškina Safi: „Savo tyrimuose nagrinėju bendrą kvantinių algoritmų ir aparatinės įrangos kūrimą, siekiant spręsti sudėtingus optimizavimo ir pramonės iššūkius, kurie klasikiniams metodams yra neįveikiami arba itin neefektyvūs. Tai apima kvantiniam skaičiavimui ypač tinkamų problemų klasių nustatymą ir efektyvių modeliavimo metodų kūrimą.“

Jos digital twin veiksmingai užpildo kritinę spragą tarp teorinių tyrimų ir praktinio taikymo. Kad kvantiniai kompiuteriai sėkmingai pereitų iš specializuotų laboratorijų į realią pramoninę aplinką, jie turi tapti tokie pat stabilūs, lengvai plečiami ir patikimi kaip kasdien naudojamos IT sistemos.