Компанії IonQ та Synopsys продемонстрували гібридний підхід до квантових обчислень, який дозволив скоротити час виконання масштабних інженерних симуляцій до 14,6%. Квантовий алгоритм інтегрували у звичайний робочий процес Ansys LS-DYNA, не замінюючи класичну обчислювальну інфраструктуру. Нову технологію випробували на моделях автомобіля, промислового бура, робочого колеса та вузла реактивного двигуна.
Оптимізація квантових обчислень
Масштабне інженерне моделювання може працювати із сотнями мільйонів змінних, тому такі задачі потребують потужних обчислювальних кластерів. Перед безпосереднім розрахунком програмне забезпечення має правильно організувати математичні рівняння та дані, щоб зменшити кількість зайвих операцій і використання пам’яті.
IonQ та Synopsys використали квантовий алгоритм саме на цьому етапі. Його інтегрували в робочий процес Ansys LS-DYNA для пошуку ефективнішого способу переупорядкування даних. Таким чином, основну частину симуляції продовжують виконувати класичні комп’ютери, а квантовий процесор допомагає оптимізувати окрему складну операцію.
Під час тестування числові моделі містили до 35 млн точок даних. У симуляціях використовували до 150 кубітів, а фізичні розрахунки перевірили на 36-кубітному квантовому комп’ютері Forte від IonQ на основі технології захоплених іонів.
У всіх протестованих моделях гібридний підхід скоротив час виконання щонайменше на 5,9%. Максимальне скорочення становило 14,6%. За оцінкою компаній, якщо стандартна симуляція триває близько семи днів на класичному суперкомп’ютері, оптимізація може заощадити приблизно добу обчислень.
Важливо, що оптимізований етап виконується лише один раз на початку моделювання. Тому отримана економія може бути особливо помітною в інженерних процесах, де одну й ту саму модель потрібно багаторазово перераховувати з різними параметрами.
IonQ і Synopsys розглядають такий підхід як один із практичних способів використання квантових комп’ютерів у найближчій перспективі. Замість повної заміни класичних систем квантові процесори можуть виконувати окремі обчислювально складні завдання всередині вже наявного програмного забезпечення.