玻色量子袁为出席中国移动第四届科技周量子计算算法与应用分论坛

本文主要是介绍玻色量子袁为出席中国移动第四届科技周量子计算算法与应用分论坛,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

9月12日,中国移动第四届科技周“量子计算算法与应用”分论坛在北京成功举办,中国移动研究院院长黄宇红发表致辞,中国移动未来研究院院长崔春风全程主持。玻色量子作为光量子计算领域真机测试与场景应用的标杆企业应邀出席,玻色量子市场总监袁为发表了以“相干光量子计算机实用化行业应用探索”为主题的精彩演讲。

玻色量子袁为演讲现场

在量子计算引领新一轮算力变革的背景下,中国移动特邀国内量子计算领域的优秀企业代表、顶尖专家齐聚一堂,以“量子计算算法与应用”为主题展开了深入研讨。与会专家围绕光量子、离子阱等技术路线的量子计算机和不同范式量子算法在行业中的应用,以及通信网络中的应用挑战与解决方案展开充分讨论,为推动量子计算发展与应用提供了大量切实可行的破题思路。

玻色量子作为国内首家打造实用化光量子计算机的量子计算公司,已与中国移动在通信、云平台等领域达成了深入合作,并在相关场景应用上进行了真机测试,取得了一系列重要研究成果和突破。

相干光量子计算机实用化行业应用探索

量子计算是以“量子比特”为基本单元,利用量子叠加、纠缠和干涉等物理特性进行高速的数学和逻辑运算、存储及并行量子信息处理。同时,量子计算具有经典计算无法比拟的巨大信息携带和超强并行处理能力,能够在特定计算困难问题上提供指数级加速,有望成为未来几乎所有科技领域加速发展的“新引擎”。

作为首个实现真机接入中国移动“五岳”量子云平台的团队,玻色量子市场总监袁为详细介绍了相干光量子计算机的技术原理和最新进展,与中国移动联合展开的MIMO波束优化、算力调度等多个真实场景的真机测试情况🔗,及其在金融、医药、能源、交通等行业中的广泛应用。

玻色量子袁为演讲现场

1.技术原理及最新进展

2023年5月16日,玻色召开首场新品发布会,正式发布了自研100计算量子比特的国内首台相干光量子计算机真机——“天工量子大脑”🔗。现阶段,“天工量子大脑”具备四大核心优势:率先实现了100个计算量子比特规模,解决最高超过100个变量的数学问题,求解速度比经典优化算法平均加速超过100倍,平均求解结果优于经典算法120%;室温下可以稳定运行,设备体积小;具备可编程性与AI的高适配性;短期即可实现工程化,核心器件实现100%国产化。

袁为介绍到,玻色量子主要采用光量子中的相干量子计算路线,将组合优化类问题转换为伊辛模型(Ising Model),并通过以自旋的方式运行的量子物理系统找到基态来求解问题,也就是系统中处于“最强”集体振荡模式对应了给定伊辛问题的最优解。

伊辛问题属于NP-Complete问题,由于NP-Complete问题之间可以相互约化,意味着相干量子计算可用于其他多种NP-Complete问题的求解。为了标定量子计算的算力优势,玻色量子采用了在经典计算中和量子计算中都通用的Max-Cut问题来作为实用量子计算的“算力标准”。

2.通信行业应用进展

目前,玻色量子已经面向通信、金融、交通、医药、云平台、电力等多领域展开了实用化场景验证与真机测试,以及量子应用的探索工作,并取得了一系列成果突破。

玻色量子将“天工量子大脑”真机成功接入中国移动“五岳”量子云平台,将联手中国移动共同打造量子云服务。玻色量子承担着“恒山”光量子算力服务的核心角色,不仅完全融入中国移动云完备的量子计算生态体系,成为量子计算云平台的一部分,实现算法硬件一体化服务,已然成为算力强大、开放灵活、高效专业的量子算力基础设施,并将提供一系列技术支持。

在5G及6G通信中,基站MIMO天线可以通过对扇区内各个小区波束的加权控制,改变扇区内波束部署模式,适配扇区内用户实际的业务分布,从而获取空间复用增益和波束赋形增益,实现更好的干扰抑制和空间多用户复用的能力,可显著提升系统容量。

5G天线覆盖优化场景图

因此,根据小区内用户和业务的实时分布,利用波束赋形能力,实现大规模MIMO小区覆盖与容量最优的波束模式组合计算,通过高效的寻优算法,实现连片覆盖区域波束组合策略与业务需求的动态匹配是重中之重。中国移动通过玻色量子的“天工量子大脑”能够在2ms左右的时间内完成该问题的求解,且解的质量要优于模拟退火等经典优化算法,并且随着问题规模的逐渐增大,量子计算机的求解时间基本保持稳定。

量子给出的分配策略更加均衡高效与量子的计算时间可始终维持在毫秒量级

在云渲染算力调度领域,为帮助服务提供商实时找到最优方案调用计算资源,在短时间内有效地计算最优任务——服务器调度方案,充分优化计算资源并高速提升渲染效率🔗。中国移动通过玻色量子的“天工量子大脑”,针对该问题的求解实现了千倍以上的加速,实现了算力调度任务分配策略的毫秒级运算,并且与模拟退火、禁忌搜索等经典优化算法等对比,计算效率提升2000倍!这展现出光量子算力在计算速度和精度上的双重优势。

未来,玻色量子将充分发挥实用化光量子计算优势,联合合作伙伴们不断解锁更多可实用化新场景,绘出“真机验证+产业应用”新蓝图!

接下来,玻色量子还将启动“燎原计划”开发者平台,并持续对外开放“天工量子大脑”的真机测试,热忱欢迎更多不同领域的研究伙伴前来了解相干量子计算的原理和能力,在此基础上展开共同研发,用量子计算去解决更多真实场景中的问题,让量子计算的超强算力能真正服务于各行各业,满足未来时代对于计算的需求。

这篇关于玻色量子袁为出席中国移动第四届科技周量子计算算法与应用分论坛的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/485709

相关文章

在Ubuntu上部署SpringBoot应用的操作步骤

《在Ubuntu上部署SpringBoot应用的操作步骤》随着云计算和容器化技术的普及,Linux服务器已成为部署Web应用程序的主流平台之一,Java作为一种跨平台的编程语言,具有广泛的应用场景,本... 目录一、部署准备二、安装 Java 环境1. 安装 JDK2. 验证 Java 安装三、安装 mys

Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用

《Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用》Blessed库作为一个轻量级且功能强大的解决方案,开始在开发者中赢得口碑,今天,我们就一起来探索一下它是如何让终端UI开发变得轻松而高... 目录一、安装与配置:简单、快速、无障碍二、基本功能:从彩色文本到动态交互1. 显示基本内容2. 创建链

Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用小结

《Node.js中http模块的深度剖析与实战应用小结》本文详细介绍了Node.js中的http模块,从创建HTTP服务器、处理请求与响应,到获取请求参数,每个环节都通过代码示例进行解析,旨在帮... 目录Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用一、引言二、创建 HTTP 服务器:基石搭建(一

如何用Java结合经纬度位置计算目标点的日出日落时间详解

《如何用Java结合经纬度位置计算目标点的日出日落时间详解》这篇文章主详细讲解了如何基于目标点的经纬度计算日出日落时间,提供了在线API和Java库两种计算方法,并通过实际案例展示了其应用,需要的朋友... 目录前言一、应用示例1、天安门升旗时间2、湖南省日出日落信息二、Java日出日落计算1、在线API2

java中VO PO DTO POJO BO DO对象的应用场景及使用方式

《java中VOPODTOPOJOBODO对象的应用场景及使用方式》文章介绍了Java开发中常用的几种对象类型及其应用场景,包括VO、PO、DTO、POJO、BO和DO等,并通过示例说明了它... 目录Java中VO PO DTO POJO BO DO对象的应用VO (View Object) - 视图对象

Go信号处理如何优雅地关闭你的应用

《Go信号处理如何优雅地关闭你的应用》Go中的优雅关闭机制使得在应用程序接收到终止信号时,能够进行平滑的资源清理,通过使用context来管理goroutine的生命周期,结合signal... 目录1. 什么是信号处理?2. 如何优雅地关闭 Go 应用?3. 代码实现3.1 基本的信号捕获和优雅关闭3.2

正则表达式高级应用与性能优化记录

《正则表达式高级应用与性能优化记录》本文介绍了正则表达式的高级应用和性能优化技巧,包括文本拆分、合并、XML/HTML解析、数据分析、以及性能优化方法,通过这些技巧,可以更高效地利用正则表达式进行复杂... 目录第6章:正则表达式的高级应用6.1 模式匹配与文本处理6.1.1 文本拆分6.1.2 文本合并6

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取