量子計算機來了 準備好讓改變一切

量子計算機為加密和優化問題提供廣闊前景，為探索量子計算機將做和將不能做的事情，以及我們仍然面臨的挑戰，香港IDC新天域互聯看到市場對量子計算的變化。

目前，加拿大雜貨連鎖店Save-On-Foods已成為不可能的開拓者，它使用量子技術來改善店內物流管理。與量子計算公司D-Wave合作，Save-On-Foods正在使用一種新型的計算方法，該方法基於物質在量子水平上的徹頭徹尾的怪異行為，而且已經看到可喜結果。

該公司的工程師向D-Wave提出傳統計算機無法解決的物流問題。在不到兩個月的時間裡，該概念就轉化為一種混合量子算法，該算法在一家超市中運行，將某些任務的計算時間從每周25小時減少到幾秒鐘。

Food-On-Foods現在正在考慮將該技術擴展到其他商店，並探索量子可以幫助解決其他問題的新方法。Save-On-Foods發言人表示：「現在，我們可以通過調整變量並查看結果來運行測試和模擬，因此我們可以優化性能，而使用傳統方法根本不可行。」

量子計算沸騰的顯著特性下降到行為的量子位，量子相當於傳統地位在0和1的字符串今天的計算機編碼信息。但是，與可以用0或1表示地位相反，量子位可以具有特定量子的狀態，其中它們以0和1並行或疊加的形式存在。因此，量子位使量子算法能夠同時並以指數級運行各種計算：量子位越多，可以探索的變量就越多，並且所有這些並行。量子比特可以在幾分鐘內解決一些最大的問題，這將需要幾萬年的經典計算機來研究單狀態位。

但挑戰在於建造量子計算機，其中包含足夠的量子位以進行有用的計算。量子位是氣質的，它們容易出錯，難以控制，並且始終處於脫離量子狀態的邊緣。通常，科學家必須將量子計算機裝入極冷的大型冰箱中，以確保量子位保持穩定。至少可以說這是不切實際的。從本質上講，這就是為何量子計算仍處起步階段的原因。

目前，大多數量子計算機的工作量都少於100量子位，IBM和Google等技術巨頭爭相增加這一數字，以便儘早構建出有意義的量子計算機。最近，IBM雄心勃勃地發布一個百萬量子比特系統的路線圖，並表示希望容錯量子計算機將在未來十年內實現。

當然，科技公司正在爭當早期的領導者。IBM的Q Network在2016年開始運行，旨在為開發人員和行業專業人士提供對公司量子處理器的訪問權限，其中最新的一款65比特位的設備名為Hummingbird於上個月在平臺上發布。最近，美國跨國公司Honeywell在量子階段邁出第一步，使該公司的捕獲離子量子計算機可通過雲向客戶提供。自2017年以來一直運營的Rigetti Computing還提供基於雲的31量子位量子計算機訪問。

另一種稱為量子退火的方法特別適合於優化任務，例如「食品節省」所面臨的物流問題。D-Wave已被證明是該領域的熱門選擇，並且自2010年以來已在雲上提供了量子退火爐，現已將其升級為5,000量子位強的處理器。

量子退火處理器比IBM、Honeywell和Rigetti正在研發的設備（稱為門模型量子計算機）要容易控制和操作。這就是為什麼D-Wave的團隊已經擊中了更高數量的量子比特的原因。但是，量子退火僅適合特定的優化問題，專家認為，當門模型量子計算機成熟時，該技術將受到相對的限制。

量子處理能力的供應商越來越多地充當與客戶中介的第三方公司。例如，Zapata，QC Ware或1QBit提供了從軟體堆棧到培訓的各種工具，以幫助業務領導者開始進行量子實驗。

換句話說，量子生態系統正在充斥著活動，並且正在快速增長。量子將具有最大的徹底破壞潛力的行業中的公司現在應該參與量子。量子技術的指數計算能力將在許多領域改變遊戲規則，例如Qubits具有解決優化問題的空前能力，它將使擁有供應鏈和分銷路線的任何組織受益，同時通過最大化投資組合收益來撼動金融業。注入量子的人工智慧也具有廣闊的前景，預計模型將受益於對更大數據集的更好訓練。

一個例子：通過模擬經典計算機無法處理的複雜分子相互作用，量子位將使生物技術公司快速追蹤新藥物和新材料的發現。例如，微軟已經展示了量子計算機如何幫助製造更高產量的肥料。這可能對農業部門產生巨大影響，因為它面臨著在未來幾年中可持續地養活不斷增長的全球人口的艱巨任務。

但是任何CIO都不能期望以目前的形式從量子計算中獲得太多的短期價值。無論量子產業如何快速發展，該領域仍然由量子位的頑固不穩定性所定義，量子位的不穩定性仍然極大地限制量子計算機的能力。

IBM Research Quantum Europe科學技術負責人Heike Riel堅稱：「目前，量子計算機比傳統計算機能夠更快地解決問題，這對CIO至關重要。但是必須非常小心，因為技術發展迅速。突然之間，可能會有足夠的量子位來解決對量子計算機企業具有高價值的問題。」

這意味著計劃人員，技能和項目，並了解量子計算如何幫助解決實際的業務問題。這是不同行業正在進行的大量工作，以找出真正的問題，這些問題可以用量子計算機而不是經典計算機來解決，這將在價值方面產生很大的變化。

對量子技術表現出濃厚興趣的一個行業是金融部門。從JP Morgan Chase與IBM和Honeywell的合作夥伴關係，到BBVA對Zapata服務的使用，銀行都在積極地探索qubit的潛力，並且有充分的理由。量子計算機通過考慮數量眾多的因素和變量，可以生成更好的財務風險和不確定性預測，並提高關鍵業務（例如投資組合優化或期權定價）的效率。

與其他領域類似，大多數研究都致力探索金融業的概念驗證。實際上，當解決較小的問題時，科學家們仍然在經典計算機上運行量子算法來驗證結果。