Квантовая оптимизация, которая считается одной из наиболее многообещающих областей квантовых вычислений для достижения практического применения, по своей сути использует суперпозицию, запутанность и другие свойства квантовой механики для ускорения решения сложных проблем оптимизации в классических вычислениях, таких как сложные решения, с которыми приходится сталкиваться в финансовом анализе, планировании логистики, а также в исследованиях и разработках лекарств. Однако текущий статус исследований и заявок неоднозначен. С одной стороны, теоретические алгоритмы продолжают совершать прорывы. С другой стороны, путь к практичности по-прежнему полон серьезных проблем, таких как аппаратное обеспечение, шум и масштабируемость. В этой статье будут глубоко изучены основные принципы квантовой оптимизации, последние достижения, практические узкие места и возможные пути будущего.
В чем заключается основной принцип алгоритма квантовой оптимизации?
Показывая уникальные свойства квантовой механики, мы можем более эффективно исследовать пространство решения проблем, что составляет суть алгоритмов квантовой оптимизации. В отличие от битов в классических компьютерах, которые могут находиться только в состоянии 0 или 1, кубиты могут находиться в суперпозиции 0 и 1. Это позволяет квантовым компьютерам одновременно исследовать большое количество потенциальных решений. В этом суть алгоритмов квантовой оптимизации.
Существует два основных типа путей квантовой оптимизации, один из которых — это категория пути специального оборудования, например квантовый отжиг, который использует процесс физического отжига моделируемых квантовых систем для поиска состояния с наименьшей энергией, соответствующего задаче оптимизации, которое является оптимальным решением. Существует еще одна категория общих алгоритмов, основанных на квантовых схемах, таких как алгоритмы квантовой аппроксимационной оптимизации, которые полагаются на настройку параметров в квантовых схемах для итерации для оптимизации целевой функции. Независимо от того, какой из двух типов путей используется, реальную проблему сначала необходимо преобразовать в формат модели, который может быть обработан квантовым компьютером. Наиболее распространенными из них являются модель Изинга или квадратичная бинарная оптимизация без ограничений.
Каковы текущие прорывы в алгоритмах квантовой оптимизации?
Недавние исследования позволили добиться значительного прогресса на уровне алгоритмов. В 2025 году команда Google Quantum AI предложила новый алгоритм под названием «Декодирование квантовой интерферометрии». Этот алгоритм кодирует ограничения задачи в квантовые состояния и использует технологию декодирования в классических кодах с исправлением ошибок для обработки промежуточных состояний квантовых вычислений. При решении конкретных задач оптимизации достигается ускорение суперполиномиального уровня по сравнению с известными классическими алгоритмами.
В то же время, в ответ на проблему, заключающуюся в том, что параметры алгоритмов квантовой аппроксимированной оптимизации трудно оптимизировать, исследователи ввели структуру метаобучения. Например, в некоторых исследованиях модели квантовых последовательностей обучаются генерированию эффективных стратегий инициализации параметров. При решении задачи максимального разреза этот оптимизатор, основанный на квантовой сети долговременной краткосрочной памяти, может получить более высокое приближенное качество решения и показать более высокую скорость сходимости. Эти работы показывают, что глубокая интеграция идей квантовых вычислений и классического машинного обучения является эффективным способом повышения практичности алгоритмов.
Каковы основные проблемы, стоящие перед квантовой оптимизацией?
Квантовая оптимизация движется в сторону крупномасштабной практичности. Несмотря на широкие перспективы, она по-прежнему сталкивается с серьезными проблемами. Современное квантовое оборудование находится в шумной квантовой эпохе среднего масштаба. Мало того, что количество кубитов ограничено, он также чрезвычайно восприимчив к шумовым помехам. В марте 2025 года было проведено исследование, в котором проводился систематический анализ масштабируемости вариационных квантовых алгоритмов в условиях случайного шума. Результаты показали, что по мере того, как масштаб проблемы продолжает увеличиваться, порог устойчивости алгоритма к шуму будет быстро снижаться.
В результате количество квантовых измерений, необходимых для достижения достаточной точности, станет чрезвычайно большим, что сделает его непрактичным даже для задач среднего размера. Исследования вызвали серьезные сомнения по этому поводу, подразумевая, что достижение практических квантовых преимуществ в задачах оптимизации может оказаться сложнее, чем ожидалось. Кроме того, точное сопоставление сложных ограничений реального мира с такими моделями, как QUBO, само по себе является профессиональной задачей, и эффективность алгоритма в решении общих задач оптимизации без конкретной структуры еще необходимо доказать.
Реальные случаи применения квантовой оптимизации в промышленности
В настоящее время применение квантовой оптимизации в промышленном мире в основном находится на стадиях разведки и технико-экономического обоснования. В перерабатывающей промышленности проводятся исследования, пытающиеся преобразовать задачу динамической оптимизации в модель QUBO и использовать для ее решения квантовый отжиг D-Wave. Однако эмпирические результаты показывают, что нынешняя технология квантового отжига еще не превзошла лучшие классические решатели.
Этот случай наглядно показывает текущую ситуацию. Хотя потенциал на принципиальном уровне у него есть, он ограничен текущими аппаратными возможностями. Когда квантовая оптимизация используется для решения сложных практических задач, ее производительность часто все еще не может конкурировать с традиционными методами. Это показывает, что текущие инвестиции в отрасль ориентированы на будущую компоновку, а не на немедленную замену существующей вычислительной системы. Тем не менее, эти ранние эксперименты дали ценную информацию из реальной жизни для улучшения алгоритмов и аппаратного обеспечения.
Являются ли квантовые эвристики компромиссом?
Что касается узких мест чистого квантового оборудования, квантовые эвристические алгоритмы привлекли внимание как компромиссный метод. Этот тип алгоритма запускается на классическом компьютере, но его конструктивные идеи основаны на принципах квантовой механики, таких как алгоритм моделируемой бифуркации, который использует динамику моделируемых нелинейных гамильтоновых систем для решения модели Изинга, а затем решения задач комбинаторной оптимизации.
Платформа Shengsi компании Huawei объединяет множество таких алгоритмов. Реальная ситуация показывает, что выполнение этих алгоритмов на классическом оборудовании может значительно повысить эффективность решения крупномасштабных задач комбинаторной оптимизации. Например, использование алгоритма бифуркации дискретного моделирования для решения задачи максимального разреза графа с 2000 узлами занимает всего 0,53 секунды. Это обеспечивает практический путь решения практических задач на современном этапе с помощью идей «квантового преимущества».
Каково будущее направление развития квантовой оптимизации?
Будущее развитие квантовой оптимизации покажет тенденцию совместной эволюции программного и аппаратного обеспечения и многоуровневых исследований. В краткосрочной перспективе квантовые эвристические алгоритмы и гибридные алгоритмы на базе устройств NISQ продолжат находить преимущества в конкретных проблемных областях, тем самым способствуя первоначальному построению экосистемы приложений. Исследования алгоритмов будут сосредоточены на повышении устойчивости к помехам, оптимизации стратегий параметров и изучении новых методов кодирования проблем.
В долгосрочной перспективе по-настоящему революционные прорывы будут достигнуты благодаря отказоустойчивым квантовым компьютерам. Когда кубиты достигнут новых высот в количестве и качестве, на практике смогут быть применены только те алгоритмы, которые, как было доказано, обладают потенциалом экспоненциального ускорения на теоретическом уровне. Дальнейший прогресс в будущем потребует не только усилий научных исследователей, специализирующихся в области физики, и тех, кто занимается исследованием алгоритмов, но также потребует всестороннего участия профессионалов из различных отраслей для совместного преобразования сложных реальных потребностей в модели, подходящие для решения квантовых вычислений.
По вашему мнению, в какой отрасли (например, контроль финансовых рисков, исследования и разработки новых материалов, интеллектуальная логистика) квантовые вычисления впервые обретут незаменимую коммерческую ценность при решении задач оптимизации? Вы можете поделиться своими мыслями в области комментариев. Если статья оказалась для вас полезной, пожалуйста, поставьте лайк и поддержите ее.
Добавить комментарий