Covering Disruptive Technology Powering Business in The Digital Age

ในการพัฒนาที่มีแนวโน้มจะเป็นมาตรฐานใหม่ของอุตสาหกรรม ทีมนักวิทยาศาสตร์ที่ Cambridge Quantum (CQ) ได้พัฒนาอัลกอริทึมใหม่สำหรับแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดเชิงการจัด (combinatorial optimisation algorithm) ที่พบบ่อยในธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น การเดินทางของพนักงานขาย การกำหนดเส้นทางยานพาหนะ หรือตารางงานของร้าน ด้วยการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมระยะสั้น

ปัญหายุ่งยากทางคณิตศาสตร์เช่นนี้คือความท้าทายในการใช้งานในโลกจริงมากมาย เช่น การออกแบบกระบวนการผลิต การบรรจุของในรถบรรทุกขนส่งสินค้า หรือการกำหนดเส้นทางเครื่องบินโดยสาร เนื่องจากธุรกิจสมัยใหม่ทั่วโลกมีความเป็นอัตโนมัติเพิ่มขึ้นทุกปี อัลกอริทึมต่าง ๆ แม้ในคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่ทรงพลังที่สุดก็ยังถูกบังคับให้สูญเสียความแม่นยำเพื่อแลกกับความรวดเร็ว

ในรายงานที่เผยแพร่ผ่านคลังเก็บเอกสารออนไลน์ก่อนตีพิมพ์ arXiv นั้น นักวิทยาศาสตร์ของ CQ ได้เปิดตัว Filtering Variational Quantum Eigensolver (F-VQE) เพื่อทำให้การหาค่าเหมาะสมที่สุดเชิงการจัดมีประสิทธิภาพมากขึ้น และการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม Honeywell System Model H1 ช่วยให้วิธีการใหม่นี้เหนือกว่าอัลกอริทึม “มาตรฐานทองคำ” ในปัจจุบัน เช่น Quantum Approximate Optimisation Algorithm (QAOA) และ VQE โดยมอบโซลูชันที่ดีและเร็วกว่าเดิม 10-100 เท่า

รายงานดังกล่าวจัดทำโดยทีมนักวิจัยของ CQ ซึ่งประกอบด้วย Michael Lubasch, Ph.D., David Amaro, Ph.D., Carlo Modica, Ph.D., Matthias Rosenkranz, Ph.D. และ Marcello Benedetti, Ph.D. โดยนักวิทยาศาสตร์เหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของทีมงาน Machine Learning and Quantum Algorithms ของ CQ ที่มี Dr. Mattia Fiorentini เป็นหัวหน้า

F-VQE ใช้วิธีการที่ CQ เผยแพร่ในรายงานเมื่อเดือนกันยายน 2563 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าวงจรควอนตัมสามารถย่อยเป็นวงจรเล็ก ๆ และทำงานโดยใช้คิวบิตน้อยกว่าโดยไม่ลดข้อได้เปรียบของควอนตัม ทำให้สามารถแก้ปัญหา 23 คิวบิตได้ด้วยการใช้ฮาร์ดแวร์คิวบิตเพียง 6 ตัวพร้อมกัน นอกจากนี้ ทีมนักวิทยาศาสตร์ของ CQ ยังได้แสดงให้เห็นว่าวิธีการใหม่นี้เข้ากันได้อย่างดีกับเครื่องจักรยุค noisy intermediate-scale quantum (NISQ) ซึ่งความก้าวหน้าเหล่านี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์ NISQ ในปัจจุบันสามารถแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดได้อย่างครอบคลุมมากขึ้น

(0)(0)