量子算法应用的场景化潜力:从文本分类、路径规划到汽车零件选配

2023-09-15 17:09:15     来源:

在量子计算的产业化应用中,量子计算云平台无疑将扮演关键角色,不仅能够提供可扩展的量子计算资源,使企业和研究机构能够在无需购买昂贵硬件的情况下,灵活使用量子计算能力,同时还能为用户提供开发、测试和优化量子算法的环境,使其能够快速验证概念、构建模型并解决复杂问题,从而加速量子计算解决实际问题的能力。

在之前的文章中,我们介绍了量旋科技独立设计研发的量子软件开发框架SpinQit,通过SpinQit,开发者可以高效地创建、调试和运行量子应用程序。通常来说,除了量子SDK之外,开发者还需要针对不同问题和场景,开发相应的量子算法,进而才能解决实际的问题。

为了有效降低量子算法的应用门槛,量旋科技在推出的金牛座量子计算云平台上,上线了文本分类、汽车零件选配、路径规划三类量子算法应用的场景案例,分别对应不同的问题模型和场景类别,展示了量子计算在相关场景下的潜在用途和优势,方便更多企业和研究者将相关算法案例与实际工作场景进行关联。

在平台上,用户可以通过交互界面构建问题的细节,然后运行量子算法求解,进而看到具体问题的求解过程。

助力文本分类利用SWAP-test算法指数加速任务

一直以来,自然语言处理都是计算机领域一个棘手的问题,由于自然语言的复杂性和多义性,常常使得计算机难以准确理解人类的语言。文本分类是自然语言处理领域中最常见,也是最重要的任务类型之一,其应用十分广泛,如智能问答,情感分析,内容推荐等。比如为了对用户进行精准的个性化推荐,内容服务商就需要对阅读内容进行分类分析,同时结合用户画像,进而完成个性化的内容推荐。

过去,常用的方法是将文本数据转化为高维的特征向量,再利用机器学习算法进行处理。针对这类场景,量旋科技的工程师们,通过深度整合量子算法的方式,以SWAP-test算法对内容标签进行计算与分析,这也是一种在处理文本数据时,具有巨大潜力的创新方法。

相较于经典的欧氏距离求解算法(复杂度为O(N)),SWAP-test量子算法利用量子态的叠加性,只需要计算一次,就能得到两个高维向量之间的距离(相似度),其复杂度为O(logN),因此可以指数级别加速文本分类的计算。对于处理大规模文本数据集,这种指数级别的加速尤其有益,不仅能够节省计算资源,还能够提高处理速度。

用户可以通过界面选择训练样本集和测试样本

在实际应用中,SWAP-test量子算法可以在各种自然语言处理任务中发挥作用。例如,在新闻分类任务中,可以快速判断一篇新闻文章与已有分类的相似度,从而迅速将其分类到相应的类别。在情感分析中,量子算法能够更精准地捕捉文本中的情感倾向,帮助企业了解用户对产品和服务的真实反馈。

此外,电子商务网站和流媒体平台的推荐系统,也可以受益于这类量子算法,基于产品或用户的相似性,更准确地推荐用户感兴趣的内容和商品。

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利用SWAP-test算法快速判断新闻文章的类别

助力汽车零件选配利用Grover搜索算法优化生产流程

在当今主流汽车企业的开发生产过程中,汽车功能的升级使得需要的零件数量大幅增加,不仅每种相同功能的零件,存在多种供货选择,而且零件选项之间,也会存在耦合或互斥的关系,不能随意搭配。不同车型的不同功能组合方案,又进一步增加了零件之间配合的复杂性,使得汽车零件的选配成本成倍地增加。对于制造商和供应商来说,如何选择最佳的零部件配置,以满足不同车型的需求,是一个复杂的优化问题。

以车企B为例,其在生产制造S系列车型时,车型功能与零件有多种可选的配置组合,比如“四驱系统”可以配备“双异步电动机”或“双直流电动机”,其中“双直流电动机”必须与小款“空气弹簧”配套使用。类似可供功能配置使用的零件有692种,配置选项的约束条件多达952个。随着变量的增加,消耗的资源也会指数级增大,这也促使车企必须为零件选配,找到更有效的方法以保证生产效率。

实际上,零件选配的任务,是一种常见的可满足性问题(SAT问题):即有一组变量,以及这些变量所组成的约束条件。求解这类问题,也就是判断一组变量的取值,是否满足这些约束条件。量旋科技的工程师们通过运用Grover搜索算法,为汽车设计装配分析带来了新的思路,将汽车零件之间的各种耦合性和互斥性等限制关系,转化为量子线路中的Oracle(量子黑盒)。

相比于经典算法需要一个个搜寻,Grover搜索算法可以利用量子态的叠加性,同时检查不同零件的配置组合是否可以满足所有的约束条件,然后在所有可能的取值中,快速找到满足约束条件的解,不仅能实现平方级别的加速,而且可以消耗较少资源,使车企和供应商能够高效完成零件选配和配置,进而优化汽车生产制造的效率。

用户可以通过界面构建不同车型组合

在金牛座量子计算云平台上,提供了针对汽车零件选配问题的应用解决方案,用户可以通过界面,在“行驶续航”、“四驱系统”、“舒适体验”、“自动驾驶”等功能中,构建不同车型的组合,然后运行量子算法,就能快速得到满足约束条件的最佳零部件配置方案。

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利用Grover搜索算法平方级加速汽车零件选配效率

除了汽车零件选配以外,以Grover搜索算法为代表的量子算法,在许多无序数据的搜索问题上,都具有平方级别的加速效果。例如在硬件和软件设计的模型检查中,通过将设计表示为逻辑公式,并使用SAT求解器检查是否存在违反规定的情况,就可以在早期发现潜在的设计缺陷;在生物信息学中,基因网络推断和蛋白质结构预测等问题,都可以转化为SAT问题来解决。

助力车间巡检路径优化使用VQE算法解决复杂路径规划

在工业制造行业中,设备车间需要定期进行巡检保障设备运维和安全生产。在这种路径规划中,一般需要寻找一个距离最短效率最高的路径,以节省时间和资源。

比如在A厂的化工车间,有若干个关键点需要进行每日巡检,通过设备巡检任务及时发现设备异常情况。而在制定巡检任务时,巡检位置间的距离、到达巡检位置的顺序等情况因素,则会影响巡检任务的效率。

从计算复杂性的角度来看,随着路径上的节点数量增加,传统的枚举法会导致组合爆炸,难以在合理的时间内找到最优解。例如一次30个定点的巡检路线规划,用某超级计算机的峰值速度去计算,得出最优解大概要1.5亿年。

实际上,这类路线规划的任务问题,可以归纳为“旅行商问题(TSP问题)”。对于经典计算机而言需要消耗大量的资源。针对这类问题,量旋科技的工程师们采用VQE算法,为车间巡检路径优化提供了全新的解决思路。

通过把问题变成一个量子系统,让系统演化出不同的路径,基态就是最短路径的结果。在经典计算机上消耗指数级资源的问题,在量子计算机上用变分量子算法(VQE)使用多项式级资源便可以解决。

用户可以通过界面查看量子线路图

变分量子算法(VQE)是量子计算中的一种重要算法,用于解决一些组合优化问题。尤其可以在使用较少资源的情况下,快速求解TSP问题中的最短路径。

在金牛座量子计算云平台上,提供了针对车间巡检路径优化问题的应用解决方案:用户在20个可选点中,选择3-5个必须巡查的关键点,然后运行量子算法求解最短路径,执行过程是一个多次迭代优化的过程,用户可以从界面上看到候选路径变化和优化的过程,最终得到最优路径,有效缩减了资源消耗与时间成本。

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利用VQE算法解决复杂路径规划难题

实际上,所有可建模为“旅行商问题”的场景,都可以使用变分量子算法VQE求解。例如在微电子制造行业中,PCB电路板钻孔、集成电路版图设计、微米/纳米级别的加工中,都可以利用变分量子算法来寻找最优的加工路径;在物流和供应链管理中,如配送路径规划、货运航线设计等,也可以利用变分量子算法VQE,找到最小化的运输成本。

面向未来 探索更广阔的潜在应用场景

目前,金牛座量子计算云平台所展示的应用案例,仅仅是量子算法潜在应用领域的冰山一角。除了上述三个典型应用场景,量子计算在未来还有着更广阔的应用前景。

随着量子计算技术的不断进步和成熟,更多领域将受益于量子算法的加速效果。例如,在金融领域,利用量子算法进行投资组合优化、风险管理等将成为可能;在医疗健康领域,量子算法可以应用于分子模拟、药物研发等领域;在人工智能领域,量子神经网络的应用,将加速机器学习和深度学习的发展。

未来,通过不断创新和应用,量子计算云平台也将持续为科研创新、产业升级、解决现实难题提供强有力的支持。

关于量旋科技

量旋科技成立于2018年,是一家致力于量子计算产业化和普惠化的一站式解决方案服务商,在技术研发和商业落地“双轮驱动”的战略下,依托超导量子计算机、核磁量子计算机、量子计算云平台和应用软件进行产业布局,赋能科研教学、药物研发、金融科技、人工智能等诸多前沿领域,跟合作伙伴共建场景化解决方案,使量子计算走进千行百业,成为真正的生产力工具。

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