В последние годы квантовые вычисления привлекли внимание в различных областях, от физики до техники, информатики, математики и статистики. Наука о данных объединяет статистические методы и алгоритмы для извлечения информации из больших объемов данных для решения сложных реальных проблем.

Квантовые вычисления — это область исследований, целью которой является разработка компьютерных технологий, основанных на принципах квантовой теории. Согласно законам квантовой физики, вычислительная мощность квантовых компьютеров обусловлена ​​их способностью находиться в нескольких состояниях и выполнять задачи, используя все возможные перестановки одновременно.

Классические вычисления основаны на булевой алгебре, то есть на битах-0 или 1-. Хотя время, в течение которого каждый транзистор или конденсатор должен находиться в состоянии 0 или 1 перед изменением состояния, может измеряться миллиардными долями секунды, скорость, с которой эти устройства могут изменить состояние, по-прежнему ограничена. По мере прогресса в производстве меньших и более быстрых чипов появляются физические ограничения материалов чипов. Вот тут-то и появляется квантовый мир. В квантовом компьютере заряд или полярность элементарных частиц, таких как электроны или фотоны, можно использовать для представления нулей и/или единиц. Каждая из этих частиц известна как квантовый бит или кубит. Природа и поведение этих частиц составляют основу квантовых вычислений.

Термин квантовая наука о данных относится к использованию квантовых компьютеров для обработки алгоритмов машинного обучения. Цель состоит в том, чтобы воспользоваться преимуществами вычислительной мощности квантовых вычислений для получения результатов, недостижимых с помощью классических вычислительных технологий. Квантовые компьютеры предназначены для обработки больших объемов данных (больших данных), а также для очень быстрого обнаружения закономерностей и обнаружения аномалий.

Квантовые компьютеры способны выполнять вычисления за считанные секунды, на которые у «обычного» компьютера ушли бы годы. С помощью квантовых вычислений разработчики могут одновременно выполнять несколько вычислений на нескольких входных данных. Квантовые компьютеры необходимы для обработки огромных объемов данных, которые предприятия генерируют ежедневно. Эти компьютеры способны быстро решать чрезвычайно сложные задачи в короткие сроки. Например, квантовый компьютер может выполнить вычисления за 200 секунд, на которые у традиционного компьютера ушло бы 10 000 лет. Это делается путем перевода реальных проблем, с которыми сталкиваются компании, на квантовый язык.

Области применения квантовой науки о данных

Таким образом, основными приложениями квантовой науки о данных являются:

  • Финансы: большие объемы данных, которые необходимо обработать за ограниченное время. Компании будут продолжать оптимизировать свои инвестиционные портфели и совершенствовать системы обнаружения и моделирования мошенничества.
  • Здоровье: исследования ДНК, а также разработка новых лекарств и генетически персонализированных методов лечения.
  • Кибербезопасность. Сюда могут входить усовершенствования в области шифрования данных, такие как новая система квантового распределения ключей (QKD). Этот новый метод отправки конфиденциальной информации использует световые сигналы для обнаружения любого вторжения в систему.
  • Мобильность и транспорт:как в конструкции автомобилей/самолетов, так и в системах планирования движения и оптимизации маршрутов.

Разработка квантового оборудования осуществлялась компаниями IonQ, Honeywell и DWave. Он доступен у облачных провайдеров, таких как Azure, AWS и Google Cloud. Особо следует отметить IBM, которая разрабатывает собственные квантовые компьютеры и одновременно собственную облачную инфраструктуру под названием IBM Cloud.

К 2026 году рыночная стоимость квантовых вычислений оценивается в более чем 2 миллиарда долларов. К тому времени будет примерно 180 квантовых компьютеров.

В Bosonit мы начали предлагать нашим клиентам возможность решения проблем с помощью суперкомпьютеров, которые не могут быть решены никаким другим способом.

-

Автор Селия Лозано, руководитель отдела данных и аналитики в Bosonit.