量子计算实现商业应用 为BMW解决含3854个变量的优化问题
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量子计算实现商业应用 为BMW解决含3854个变量的优化问题
这两天，量子计算公司Quantum Computing Inc.(QCI)声名鹊起。它为宝马公司解决了有3854个参量的优化问题。
该公司利用其最新的基于硬件的量子计算解决方案——熵量子计算 (EQC)，在 BMW 2022 年车辆传感器部署挑战赛(VSPC) 上解决了车辆传感器的理想放置问题。
QCI 首席执行官 Bob Liscouski 在新闻稿中表示：“我们非常自豪地取得了量子技术中具有里程碑意义的重要成果。我们相信这证明了创新的量子计算技术可以解决现实的商业问题。更重要的是所解决问题的复杂性。不仅仅在于该问题表明量子解决方案是可行的，它还是一个非常现实和重要的问题，我们的解决方案可能有助于实现自动驾驶汽车的全面普及。”
QCI表示，与当今可用的其他量子系统相比，他们的量子计算方法更具优势。IBM的127 量子位的Eagle处理单元 (QPU) 和 Quantum Brilliance的基于钻石的QPU(已部署在数据中心环境中)等替代品都被归类为噪声中等规模量子 (NISQ) 系统。
QCI的演示证明它达成了量子优势(量子计算机解决经典系统不可能解决的问题的成就)。
在车辆中放置传感器——尤其是自动驾驶车辆——是一项令人难以置信的挑战。必须考虑许多变量，例如底盘设计(对车辆安全性有影响)、有无障碍物(不同的位置提供不同的视野或允许较低的容错率)、抗风性和重量平衡等变量。
这是一个需要大量试错过程的问题，这些过程可能无法提供最佳解决方案。这也是车辆设计领域多年来一直墨守成规的部分原因——偏离已知解决方案会增加成本，进而削减利润。
由于变量和约束条件的数量(QCI引用3854个变量和500个施加于解决方案的约束条件)，这恰是经典计算机非常吃力，但量子计算及其概率计算方法可以在很短的时间内解决的问题——QCI在6分钟内解决了BMW的优化问题，提供了最佳解决方案。
QCI的量子计算解决方案的普遍可行性还有待观察；有趣的是，资源比QCI更雄厚，历史更悠久的大公司，选择了其他量子计算方法。
这与其说是一场竞赛，不如说是探索量子计算的不同路径。这也展现了量子计算技术的复杂性。
https://www.tomshardware.com/news/quantum-computing-company-solves-3854-variable-problem-for-bmw-in-six-minutes
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