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澳门永利赌场:波士顿咨询量子计算重磅报告

时间:2018/5/21 1:23:06   作者:澳门永利赌场   来源:澳门永利赌场   阅读:0   评论:0
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澳门永利赌场如果想收藏本文的报告全文(BCG:The Coming Quantum Leap in Computing),可以在智东西(公众号:zhidxcom)回复“nc255”下载。

以下为智能内参整理呈现的干货:

量子计算简明手册

波士顿咨询量子计算重磅报告:2030年将爆发

当然,不是所有人都需要这种计算能力,量子计算主要针对数据密集型应用,比如搜索、加密、机器学习等,以及制药、化学、能源等领域的建模。未来,由量子计算机和经典计算机组组成的混合系统将轻松解决当下看来相当棘手的问题。

目前,量子计算的发展进程相当于早期的二进制计算机,即机械计算机、真空管和半导体之争的阶段。

BCG认为,量子计算将在接下来的25年间经历三代发展,走向技术成熟。其中,初代量子计算将被企业用于解决特定的实际业务和研发需求。BCG预计,到2030年,量子计算的应用市场规模可达500多亿美元,当然,这得基于逻辑量子比特的制造和集成能力达到基础量子计算所需的最低要求。

这并不容易,仅量子模拟为例,就需要约150个可纠错、高保真的逻辑量子比特。所谓的单个逻辑量子比特,往往对应着数十甚至上千的物理单元(物理量子比特)。此外,多量子比特系统的有效测量方案也有待研究。

现在,量子计算的主要玩家有IBM(最近公布了自家研发的20比特量子处理器和49比特模拟器)、谷歌(发布了72比特处理器Bristlecone),以及英特尔、微软、麻省理工、耶鲁、牛津等。

量子计算的三类优势

波士顿咨询量子计算重磅报告:2030年将爆发

量子计算为解决一些问题提供了巨大的速度优势

实现量子计算商业应用有两个先决条件:拥有足够数目量子比特的处理器,和解决各类应用背后数学问题的量子算法。事实上,密码学、机器学习等领域的相关算法已经存在,处理器也在积极研发中。

相比于经典计算,量子计算有以下三类(不同任务下的)速度优势:

1、显著的速度优势

经典计算机是按顺序运行的,这对于大型、复杂的问题就很困难,比如大数因数分解(破解最常见的密码体系)。相比之下,量子计算机相当于提供了一个天然的并行运算,能够同时试验多个可能的解,比已知最快经典算法有“指数型(超多项式)”加速。(为应对量子计算破密,中国已经发射量子通讯卫星进行防御。)

这种运行加速的优势可以还用于只要和化学研发。目前,对于分子间相互作用的模拟计算复杂程度随着分子数目的增加呈指数性增长,就跟求大数因数分解似的。根据费曼(Richard Feynman)的观点,量子处理器可以一次性考虑所有的可能交互,并求解最低能量状态,即对应实际的分子交互模式。

基于此,BCG预测2030年的,在制药行业,量子计算市场规模将达200亿美元,化学、材料科学等科技密集型产业的规模将达70亿美元。

2、温和的速度优势

面向非结构化的搜索任务,包括一些机器学习的应用,运算时间也会随着问题规模指数性增长。此时,量子算法,如Grover搜索的优势就体现出来了。Grover搜索利用量子态的纠缠特性和量子并行计算原理,运算时间仅随着问题规模线性增长。

今天,大规模的搜索和机器学习问题是通过大量的、并行的、专门的GPU来解决的。参考GPU霸主英伟达的业绩,BCG预测,到2030年,此类取代基于GPU的算法应用规模将超200亿美元。此类基于量子计算平台的搜索优化应用,很可能就是驱动谷歌、IBM投入研发的主因。

3、 不明确的速度优势

当前的经典量子计算在解决路由运输和物流优化等复杂操作或网络的问题是,已经显现了良好的性能,尽管量子计算方法可能解除现有运算的极限,但据调研,企业基于现有算法的可用性,并不认为有必要关注其潜能。因此,未来量子计算能否在此类问题中开启新的价值,尚不明确。

量子计算三级跳

量子计算目前最主要的技术挑战就是构建足够数目的逻辑量子比特来实现运算,以及足够多的物理量子比特数目来保证逻辑量子比特的可用性,实现纠错。

目前,量子计算主流的实现平台有超导、离子阱和半导体(以及光学系统)。为评估每种系统对应的市场发展和应用规模,BCG对不同尺寸量子计算机的使用进行了等效的“摩尔定律”分析(即量子计算可扩展性)。

波士顿咨询量子计算重磅报告:2030年将爆发

量子堆栈及其业务模型(量子计算技术堆栈将有多个层)

基于量子计算的“等效摩尔定律”(物理量子比特集成数目约每两年翻一番),预计量子计算机将经历三代发展:

1、2018到2028年,工程师们将研发出可用于低复杂程度的量子模拟问题的非通用量子计算机。

2、2028到2039年,逻辑量子比特数量将扩展到50多个,并实现所谓的“量子霸权”,更快速的执行特定算法的应用程序,主要包括分子模拟、研发和软件开发等,创造巨大的市场潜力。量子信息处理将进一步发展,企业对量子模拟方法变得更为熟悉。

3、2031到2042年,量子计算机将在模拟、搜索和运算中执行高级功能,实现各类商业应用,对比经典计算机具有明显的优势。预计二代、三代量子计算机发展的交界处,就是量子计算超越经典计算(在特定应用中)的临界点。预计2030年之后,量子计算的发展将显著加速。

初代量子计算应用在望

尽管大型的、高级的量子计算应用看起来似乎还得几十年,但企业高管们是时候开始了解初代量子计算的可用性了,特别是在接下来的几年,有些可能的应用来的可能比我们预期的快。

在这段时间里,一些有限的量子计算功能将出现在企业应用中,如化学领域中相对简单的分子(模拟亚原子水平)和特殊的优化。企业将在实际使用中逐渐熟悉量子计算方法和工具。事实上,IBM和微软在发展量子计算社区、量子计算模拟器,以及易于使用的工具包。

随着量子算法、编程语言、可用的云端量子处理器的到来,开发者将逐步将其合并到软件解决方案中,与经典算法结合起来实现混合计算系统。这个学习阶段很关键,特定领域的工作者将借此提高意识和经验,加速走向量子霸权。

波士顿咨询量子计算重磅报告:2030年将爆发

制药研发中的复杂分子发现对应着150-300亿美元的量子计算市场机会

部分制药行业的高管预估,量子模拟可将药物发现率提高5%到10%,并优化(节约)15%到20%的研发时间。与此同时,他们还认为更优的分子设计将推动药物审批效率。

一家大型制药公司的研发部门副总指出:在原子水平上,目前的高性能计算无法处理大多数的模拟,量子计算可以成倍的提高药物发现概率。在美国,如果复杂的量子模拟是可行的,有10%的公司愿意为其承担费用,这对应着150亿到300亿美元的量子计算市场机会。事实上,目前全球高性能计算的市场规模是100亿美元。

此外,量子计算还可以用于无序搜索、机器学习算法数据集,从而释放数据的价值。对于物联网时代,数以百亿计的设备将数据的规模带到了一个全新的水平。

对于某些问题,寻找解决方案需要尝试和错误,同时测试潜在的解决方案。如果我们的问题规模对应着100万条路径,一个二进制计算机平均需要50万次才能找到正确的解,但一个运行Grover搜索的量子处理器只需要1000次尝试,快了500倍。

这些问题,就对应着机器学习,即在大型数据集和大量的数据上进行澳门永利赌场


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