Obliczenia kwantowe dla hali produkcyjnej

Komputery kwantowe obiecują rozwiązywanie problemów, z którymi klasyczne komputery po prostu nie mogą sobie poradzić. W teorii. W praktyce są one jednak niezwykle delikatne: przejeżdżająca ciężarówka, nagły szum z klimatyzacji, a nawet włączenie światła w sąsiednim pomieszczeniu może spowodować wrażliwą reakcję systemu na zmiany środowiskowe. Dlatego urządzenia te dotychczas ograniczały się do wysoce wyspecjalizowanych laboratoriów, ekranowanych jak pacjenci na intensywnej terapii. Dla firm, które chcą zintegrować komputery kwantowe ze środowiskami produkcyjnymi, stanowi to poważne wyzwanie.

Hila Safi wraz ze swoimi kolegami zapoczątkowała przełomowe rozwiązanie tego problemu, zdobywając jej nagrodę Wynalazcy Roku 2025 w kategorii „PhD”. Ich innowacyjność jest cyfrowy bliźniak zaprojektowany tak, aby dokładnie symulować funkcjonowanie komputera kwantowego i być zintegrowany z typowym środowiskiem przemysłowym. „Dzięki temu cyfrowemu bliźniaczowi możemy obsługiwać komputery kwantowe w rzeczywistych środowiskach - bezpiecznie, stabilnie i niezawodnie” - wyjaśnia doktorant z Ratyzbonskiego Uniwersytetu Nauk Stosowanych.

Problem: Zbyt wrażliwy na rzeczywisty świat

Komputery kwantowe polegają na kubitów — podstawowe kwantowo-mechaniczne jednostki informacji. Kubit reprezentuje stan układu fizycznego, działając jako nośnik informacji i wykorzystując zjawiska kwantowe, takie jak superpozycja i splątanie.

Te stany fizyczne są niezwykle kruche. Nawet minimalne zakłócenia, takie jak pola elektromagnetyczne lub subtelne zmiany w strukturze pomieszczenia, mogą uszkodzić obliczenia. Chociaż można je zarządzać w kontrolowanym środowisku laboratoryjnym, czynniki te stanowią poważne wyzwanie na hali fabrycznej.

„Niezawodne działanie komputera kwantowego naprawdę zależy od jego otoczenia” - wyjaśnia Safi. „Nawet niewielkie wibracje lub zmiany temperatury mogą powodować błędy, dlatego tak ważne jest wczesne symulowanie i zrozumienie tych efektów”. Do tej pory branża nie uznała za wystarczająco niezawodnych systemów kwantowych. Bez silnych i przewidywalnych wyników ich wykorzystanie w biznesie jest zbyt ryzykowne. Wiele pytań dotyczących tego, gdzie je umieścić, jak stabilne będą i ich ogólna użyteczność utrudnia firmom podjęcie decyzji, czy i gdzie inwestować.

Rozwiązanie: najpierw symulować, a następnie zainstalować

Właśnie tutaj innowacyjny cyfrowy bliźniak Safi oferuje przełom. Praktycznie replikuje komputer kwantowy i zamierzone środowisko operacyjne przed fizyczną instalacją. Model integruje dane z czujników środowiskowych, statystyki błędów i symulacje potencjalnych źródeł zakłóceń ze znanymi cechami sprzętowymi.

To proaktywne podejście umożliwia wcześniejsze odpowiedzi na kluczowe pytania: Czy komputer kwantowy może skutecznie działać w środowisku przemysłowym? Jakie rodzaje błędów są przewidywane? Jak znacząco pogorszyłyby jakość obliczeń? Jakie środki, takie jak ulepszone ekranowanie, alternatywne rozmieszczenie lub kalibracja adaptacyjna, byłyby wymagane do stabilizacji systemu?

Weźmy na przykład halę produkcyjną, w której używane są roboty transportowe, zakłady produkcyjne generują wibracje, a linie energetyczne wytwarzają pola interferencyjne elektromagnetyczne. Cyfrowy bliźniak symuluje dokładny wpływ tych czynników na stabilność kubitów, ujawniając, gdzie wskaźniki błędów byłyby tolerowane, a co najważniejsze, gdzie nie. Ponadto bliźniak pozostaje aktywny podczas pracy: Jeśli środowisko zmieni się w wyniku modyfikacji konstrukcyjnych lub wprowadzenia nowych maszyn, czujniki wykryją te zmiany i ocenią ich potencjalny wpływ.

Korzyść: obliczenia kwantowe stają się przewidywalne

Dzięki cyfrowemu bliźniaczowi firmy wreszcie mają wiarygodne dane, które kierują ich decyzjami dotyczącymi przemysłowych obliczeń kwantowych. Teraz mogą w pełni ocenić ryzyko przed zainwestowaniem dużej ilości pieniędzy i jasno zrozumieć, co jest potrzebne, aby system działał stabilnie.

Jak wyjaśnia Safi: „W moich badaniach badam współrozwój algorytmów kwantowych i sprzętu, aby sprostać złożonej optymalizacji i wyzwaniom przemysłowym, które są albo trudne do rozwiązania, albo wysoce nieefektywne w przypadku metod klasycznych. Obejmuje to identyfikację klas problemów nadających się wyjątkowo do obliczeń kwantowych i opracowywanie wydajnych podejść do modelowania”.

Jej cyfrowy bliźniak skutecznie wypełnia krytyczną lukę między badaniami teoretycznymi a praktycznym zastosowaniem. Aby komputery kwantowe mogły skutecznie przenieść się z wyspecjalizowanych laboratoriów do rzeczywistych środowisk przemysłowych, muszą stać się równie stabilne, skalowalne i niezawodne, jak systemy informatyczne, z których korzystamy na co dzień.