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[导读]近日,科学家提出量子计算机处理某些学习任务的速度可以超越经典计算机。相关论文发表在《科学》(Science)杂志。

近日,科学家提出量子计算机处理某些学习任务的速度可以超越经典计算机。相关论文发表在《科学》(Science)杂志。

隶属于美国多家机构(包括谷歌Quantum AI)的研究团队与澳大利亚研究人员,共同提出了一种理论,认为量子计算机在处理某些学习任务时,应比传统计算机速度更快。在论文中,该团队描述了他们在谷歌“悬铃木”Sycamore量子计算机上进行测试的理论和结果。

对此,荷兰莱顿大学副教授Vedran Dunjko在同期《科学》杂志发表了一篇Perspective前瞻性观点文章,概述了这一想法:将量子计算与机器学习相结合,以研发一个具有新水平的、基于计算机的学习系统。

机器学习是一种学习系统,其通过数据集训练过的计算机,对新数据进行基于一定信息的猜测。量子计算则涉及使用亚原子粒子来实现量子比特,以期比传统计算机更快执行应用程序。

用量子计算机直接处理量子数据的实验(右),可能比用经典计算机测量量子态并处理结果的传统实验(左)具有更大优势,图片来自谷歌Quantum AI Hook

前述研究人员认为,用量子计算机直接处理量子数据的实验,可能比用经典计算机测量量子态并处理结果的传统实验具有更大优势。因此,他们提出在量子计算机上运行机器学习应用程序的想法,这或许可以使机器学习更好地进行学习,从而更具实用性。

为了验证前述想法是否可行,研究人员创新性地设计了一个机器学习任务,该任务可以通过多次重复的实验来进行学习。同时,他们提出了相关理论,以描述如何使用量子系统来进行实验,并从中学习。

研究人员表示,他们能够证明量子计算机在前述机器学习任务上,可以比经典计算系统表现更优异。团队构建了一个系统,并在谷歌“悬铃木”Sycamore量子计算机上进行了测试,通过使用40个超导量子比特和1300个量子门进行实验,证实了其理论。他们发现,量子计算机学习一个概念所需的实验次数比经典计算系统要低四个数量级,并且这种优势在预测物理系统的性质、执行量子主成分分析和学习物理动力学方面均得到了展示。

尽管量子计算行业目前仍处于早期探索阶段,但是作为颇具前景的科技领域,量子计算在全球已经吸引越来越多企业布局,谷歌、微软、亚马逊、IBM、英特尔等大型科技公司都在开发自己的量子计算硬件,IonQ、Rigetti、PsiQuantum、QunaSys等量子技术公司也已获得数亿美元的风险投资。根据前沿科技咨询公司ICV统计,2021年全球量子科技公司完成了50笔合计32亿美元融资。进入2022年,量子科技公司融资仍保持快速增长,2022年第一季度Q1,全球量子科技公司完成了18笔合计7亿美元融资。

在国内量子计算领域,目前主要参与者有中国科学院、中国科学技术大学、清华大学等高校和科研机构,阿里巴巴达摩院量子实验室、百度量子计算研究所、腾讯量子实验室、华为、京东探索研究院等企业科研机构以及国盾量子、图灵量子、本源量子、启科量子等量子科技公司。

金融行业 “牵手”量子计算

蔡崇信进军的量子AI计算金融科技领域,正是一个具有足够想象空间的市场。麦肯锡和摩根大通等机构的多份报告均指出,金融是最有可能率先通过量子计算获益的行业之一。

有分析指出,由于量子计算使用了量子特有的物理效应来处理信息,因此目前的超级计算机需要数十亿年才能解决一些数学问题,未来的量子计算可能在几周、几天或几个小时内就能找到答案。作为最前沿的科技技术,量子计算可广泛赋能金融行业各细分领域,应用涉及资产配置场景优化、资本市场的风险分析、保险业的灾难性风险建模、以及加密安全等方面。

以投资组合优化这一金融行业受关注度最高、收益率最明显的计算场景为例,当前在金融服务资产配置上,想要调整投资组合以跟上市场走势,在很大程度上受到算力限制和交易成本的限制,此类问题对经典计算机来说特别难以解决,需要很长的时间。而量子技术可能有助于减少当今交易环境的复杂性,其组合优化能力可使投资经理提高投资组合的多样化和重新平衡投资组合,以便更快地对市场状况作出反应。

在市场风险分析方面,蒙特卡洛模型(Monte Carlo)是分析该类风险的主要方法,它是一种通过统计采样系统来对系统属性进行统计的技术。据公开资料表明,由于蒙特卡洛模型本身是随机的,会有误差,在许多金融场景中,为达到所需的结果,需要的模拟次数非常多。而量子算法可以高效改进这些计算,因为量子计算机可以同时运行多个场景,并且通过量子干涉减少模拟中的误差。只需要在经典计算机上模拟这些量子效应,就可以利用量子计算方法来设计更快的蒙特卡洛抽样策略。

此外,在精算和风险建模等资源密集型计算方面,量子计算不仅可以突破经典计算的极限,大大加快计算速度,还能提供更准确的结果。可以预见,量子计算解决方案将全新改变金融行业各细分领域的管理优化方式。由庞大数据驱动的金融AI是量子计算商业化落地的首选之一,量子计算也将成为其创新驱动的核心来源。

当前金融赛道中的量子计算

事实上,量子计算对于金融行业来说,并不是一件新鲜事。早在2017年,巴克莱银行就开始率先探索量子技术在金融领域的应用场景,此后摩根大通、高盛集团、富国银行等国际头部金融机构纷纷组建量子研究团队开展量子技术相关研究。2021年9月,高盛宣布将在最快5年内实现使用量子计算为金融工具定价。据不完全统计,全球已有超过25家国际大型银行及金融机构与量子计算企业开展合作研究。

6月14日,霍尼韦尔旗下量子计算公司Quantinuum宣布对其离子阱量子计算机System Model H1进行重大技术升级,包括扩展到20个全连接量子比特[1],并增加可以并行完成的量子操作的数量。

这些改进大大增强了由霍尼韦尔提供支持的H1-1量子计算机的计算能力,自2020年秋季首次亮相以来,该计算机在量子体积(衡量整体性能的指标)方面创下了多项行业纪录。

今年4月,Quantinuum宣布12量子比特H1-2量子计算机的性能翻了一番,成为第一台通过4096量子体积(QV)的商用量子计算机。根据量子体积计算公式,4096 QV已经是12量子比特系统的极限了,随着将其量子比特数量增加至20个了,理论上最高可实现100万QV。

Quantinuum总裁兼首席运营官Tony Uttley说:“通过这些升级,开发人员能够在不牺牲性能的情况下运行比以前更复杂的计算。此次升级是我们独特商业模式的又一个例子,我们不断升级系统,即使在系统投入商业使用之后,也能为用户提供最佳性能。”‍

量子技术有潜力解决一些最棘手的全球挑战,包括限制全球变暖和缩短药物发现时间等,解决这些挑战将会改变游戏规则。

麦肯锡最新研究报告《量子技术监测》(Quantum Technology Monitor)指出,为了使该技术实现其承诺,公共和私人资金持续飙升。制药、化工、汽车和金融这四个行业仍然有望成为“量子优势”的第一批受益者,最早在2035年有望实现近7000亿美元的价值。

量子技术(QT)主要分为三个领域:计算、通信和传感。

量子计算(QC)是一种新的计算技术:利用量子力学定律,为一些应用提供指数级的性能改进,有可能实现全新的计算领域。一些早期的量子硬件产品是特殊用途的量子计算机,也称为量子模拟器。

量子传感(QS)是由量子系统构建的新一代传感器。它可以提供对各种量(例如,重力、时间、电磁)的测量,比经典传感器的灵敏度高几个数量级。

量子通信(QComms)是量子信息的跨空间安全传输。它由量子密码学实现,即使面对无限的(量子)计算能力也可以确保通信的安全性。

2021年下半年以来,IonQ成功上市,成为史上第一家上市的纯量子计算企业;霍尼韦尔量子解决方案公司和剑桥量子公司合并成为Quantinuum;Rigetti也在与特殊目的收购公司(SPAC)Supernova合并后正式上市;本源量子发布了到2025年交付1024比特量子计算机的路线图;亚马逊AWS在加州理工学院开设了其量子计算中心。

不同领域的量子技术中,QS和QComms在2021年下半年资金增幅最高;然而,QC仍然拥有最多的资金(自2001年以来共30亿美元)和公司(228家)。

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